Com o progresso contínuo da ciência e tecnologia, a tecnologia de fabricação inteligente de fixadores tornou-se uma tendência importante no desenvolvimento da fabricação. Como parte integrante do dispositivo mecânico, as vantagens e desvantagens da qualidade de fabricação dos fixadores afetam diretamente o desempenho e a vida útil de toda a máquina. Portanto, como alcançar a fabricação inteligente de fixadores torna-se um problema urgente. Este trabalho apresenta técnicas de fabricação inteligente de fixadores baseadas em aprendizado de máquina, incluindo a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina e frameworks de aprendizado profundo em técnicas de fabricação inteligente de fixadores e as perspectivas de aplicação de resultados e técnicas de predição de modelos.
Algoritmos de aprendizado de máquina são métodos capazes de extrair automaticamente conhecimento de grandes volumes de dados, aprender regularidades e melhorar o desempenho de forma autônoma. Dentre as técnicas de fabricação inteligente de fixadores, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser utilizados na análise e processamento de dados, bem como na construção de modelos preditivos. Algoritmos comuns de aprendizado de máquina incluem redes neurais, máquinas de vetores de suporte (SVM), entre outros.
As redes neurais são modelos computacionais que simulam a estrutura neuronal do cérebro humano e são capazes de simular a capacidade humana de associação, memória e raciocínio. Na fabricação inteligente de fixadores, as redes neurais podem ser utilizadas para identificar características como qualidade, desempenho e construir modelos preditivos correspondentes. SVM, por sua vez, é um método de classificação baseado na teoria de aprendizagem estatística, que pode encontrar um hiperplano ótimo no espaço de dados, separando amostras de diferentes categorias. Na fabricação inteligente de fixadores, o SVM pode ser usado para classificar e identificar vários atributos de fixadores.
Um framework de aprendizado profundo é um método de aprendizado de máquina baseado em redes neurais que permite o treinamento de redes neurais profundas em conjuntos de dados de grande escala e é usado para resolver problemas complexos de classificação e regressão. Dentre as técnicas de fabricação inteligente de fixadores, estruturas de aprendizado profundo podem ser utilizadas para a construção de modelos preditivos mais complexos e precisos. Frameworks comuns de deep learning incluem TensorFlow, PyTorch e outros.
TensorFlow é um framework de aprendizado de máquina de código aberto escrito em Python. Ele suporta computação distribuída e processamento de dados em grande escala. Na fabricação inteligente de fixadores, TensorFlow pode ser usado para construir modelos de redes neurais profundas para fazer previsões precisas de qualidade, desempenho, etc. PyTorch, por sua vez, é um framework de aprendizado profundo de código aberto baseado em Python com gráficos computacionais dinâmicos para prototipagem rápida e experimentação. Na fabricação inteligente de fixadores, o PyTorch pode ser usado para construir vários modelos de redes neurais profundas para treinamento e validação de modelos rápidos.
A tecnologia de fabricação inteligente de fixadores baseada em aprendizado de máquina oferece as seguintes vantagens:
Melhorar a eficiência da produção: através da análise de dados históricos de produção, o modelo de aprendizado de máquina é capaz de prever indicadores de rendimento e eficiência de futuras linhas de produção, ajudando as empresas a planejar racionalmente a produção.
Otimize o design do produto: com modelos de aprendizado de máquina para analisar as necessidades do usuário, tendências de mercado, etc., as empresas podem segmentar os usuários-alvo do produto com mais precisão e otimizar o design do produto.
Melhorar a qualidade do produto: os modelos de machine learning permitem o monitoramento em tempo real dos dados de qualidade durante o processo de produção, identificando e resolvendo problemas em tempo hábil, melhorando assim a qualidade do produto.
Redução de custos: através da análise de dados como custos de produção e requisitos de compra, os modelos de aprendizado de máquina podem ajudar as empresas a desenvolver estratégias de controle de custos mais razoáveis e reduzir os custos de produção.
Com o advento da era da indústria 4.0, a tecnologia de fabricação inteligente de fixadores será mais amplamente utilizada. As futuras direções de desenvolvimento incluem:
Convergência transfronteiriça: a tecnologia de fabricação inteligente da fastener se fundirá com tecnologias emergentes como internet das coisas, computação em nuvem e big data para impulsionar a transformação digital da fabricação.
Inovação tecnológica: em resposta às dificuldades e desafios existentes no processo de fabricação de fixadores, mais inovações tecnológicas aparecerão no futuro, como sensores inteligentes, robôs industriais e outras aplicações no local de fabricação de fixadores.
Inovação do modelo: a tecnologia de fabricação inteligente de fixadores promoverá a inovação do modelo de fabricação, como a produção personalizada, a fabricação baseada em serviços e outros modelos emergentes serão mais aplicados.
Enfim a aprendizagem baseada em parafusos de tecnologias de fabrico inteligentes é uma forma de otimização podem aumentar a produtividade de melhorar a qualidade e reduzir os custos de concepção do produto tecnologias emergentes tem tecnologia de fusão transfronteiriça, o modelo de inovação etc. 4.0 industrial no futuro era amplamente usado e promover a transição digital com o desenvolvimento da tecnologia de fabrico e desenvolvimento baseado no aprendizado de máquina de parafusos A tecnologia de fabricação inteligente será continuamente aperfeiçoada e melhorada para injetar um novo impulso para o desenvolvimento da fabricação
