Kecerdasan buatan (AI) berjanji untuk merevolusi metode pengelasan tradisional. Dengan memanfaatkan kekuatan AI, produsen mengatasi-tantangan yang sudah berlangsung lama seperti kontrol yang buruk terhadap parameter pengelasan dan geometri las. Inovasi teknologi ini membantu meminimalkan masalah kualitas las dan meningkatkan efisiensi dan produktivitas.
Dengan menggunakan AI, HGTECH meningkatkan keseluruhan sistem laser, optik, teknologi sensor, dan perangkat lunaknya untuk mengurangi waktu produksi, sisa, dan pengerjaan ulang. Solusinya hanya memerlukan pelatihan pengguna, bukan keahlian pemrograman mesin. Hal ini menyederhanakan proses pengelasan, meningkatkan pemrosesan gambar, dan meminimalkan dampak gangguan eksternal seperti kotoran, goresan, atau pencahayaan yang tidak memadai.
HGTECH juga memanfaatkan jaringan untuk memindahkan pengumpulan data dari lokal ke global, sambil berinvestasi dalam langkah-langkah keamanan siber. Menghubungkan monitor proses melalui Ethernet menyederhanakan transfer informasi dan memungkinkan insinyur proses mengumpulkan dan menganalisis data dari beberapa pabrik di seluruh dunia. Pendekatan ini dengan cepat memperkaya perpustakaan pengelasan dan memberikan penilaian yang lebih terperinci tentang proses pengelasan. Terakhir, data yang dikumpulkan diterapkan ke dalam algoritma AI dan ML. Hal ini memberikan wawasan tentang efisiensi proses, kinerja peralatan, produktivitas, cacat, dan anomali.
Metode operasi robot saat ini mengalami keterbatasan yang signifikan-proses identifikasi parameter yang tidak efisien dan kurangnya mekanisme respons cerdas untuk beradaptasi dan mempelajari situasi baru. Sistem HGTECH berupaya mengatasi keterbatasan ini. Bekerja sama dengan produsen otomotif, mereka telah mengembangkan dan menguji coba arsitektur kecerdasan buatan yang tidak hanya mengidentifikasi kualitas pengelasan tetapi juga mengevaluasinya untuk menilai proses pengelasan laser robot.
Arsitektur AI ini memungkinkanrobot pengelasan laseruntuk mengidentifikasi parameter secara otomatis, memberikan efisiensi yang tak tertandingi oleh metode yang ada. Ini juga memberi robot pemahaman kontekstual tentang berbagai skenario. Konsep ini memungkinkan pembelajaran kolektif antar robot dan pembelajaran berkelanjutan selama pengoperasian. Perluasan signifikan dari pemahaman pengalaman robot tentang panduan pengelasan dapat diintegrasikan dan didokumentasikan secara sistematis.
Penggabungan cerdas ini memungkinkanrobot pengelasan laseruntuk beroperasi secara lebih efisien, dengan keamanan,{0}}efektifitas biaya, dan fleksibilitas yang lebih baik. Kemitraan otomotif ini membantu menunjukkan bahwa perpaduan pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan secara signifikan meningkatkan kemampuan robot pengelasan laser dan meningkatkan proses pengelasan laser. Kemampuan ini sangat penting untuk memenuhi persyaratan keselamatan dan efisiensi produsen otomotif dan industri lainnya.
