Avec les progrès continus de la technologie, la technologie de fabrication intelligente des fixations est devenue une tendance importante dans le développement de l’industrie manufacturière. En tant que partie intégrante du dispositif mécanique, les avantages et les faiblesses de la qualité de fabrication des fixations affectent directement les performances et la durée de vie de l’ensemble de la machine. Par conséquent, la question de savoir comment réaliser une fabrication intelligente des fixations devient un problème urgent. Cet article décrit les techniques de fabrication intelligente de fixations basées sur l’apprentissage machine, y compris l’application d’algorithmes d’apprentissage machine et de cadres d’apprentissage en profondeur dans les techniques de fabrication intelligente de fixations et les perspectives d’application des résultats et des technologies de prévision de modèles.
Les algorithmes de machine learning sont des méthodes qui permettent d’extraire automatiquement des connaissances à partir de grandes quantités de données, d’apprendre des lois et d’améliorer les performances de manière autonome. Dans les techniques de fabrication intelligente de fixations, des algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour l’analyse et le traitement des données, ainsi que pour la construction de modèles prédictifs. Les algorithmes communs d’apprentissage automatique incluent les réseaux neuronaux, les machines de vecteurs de support (SVM), et plus encore.
Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques qui simulent la structure des neurones du cerveau humain, capables de simuler les capacités humaines d’association, de mémoire et de raisonnement. Dans la fabrication intelligente de fixations, les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour identifier des caractéristiques telles que la qualité, la performance des fixations et construire des modèles prédictifs correspondants. SVM, à son tour, est une méthode de classification basée sur la théorie de l’apprentissage statistique qui permet de trouver un hyperplan optimal dans l’espace des données séparant les différentes catégories d’échantillons. Dans la fabrication intelligente des fixations, SVM peut être utilisé pour classer et identifier les différentes propriétés des fixations.
Le deep learning framework est une méthode d’apprentissage automatique basée sur les réseaux neuronaux qui permet de former des réseaux neuronaux profonds sur des ensembles de données à grande échelle et de résoudre des problèmes complexes de classification et de régression. Dans les technologies de fabrication intelligente de fixations, les cadres d’apprentissage en profondeur peuvent être utilisés pour construire des modèles prédictifs plus complexes et plus précis. Les frameworks d’apprentissage en profondeur couramment utilisés incluent TensorFlow, PyTorch, etc.
TensorFlow est un framework open source d’apprentissage machine écrit en Python. Il prend en charge l’informatique distribuée et le traitement de données à grande échelle. Dans la fabrication intelligente des fixations, TensorFlow peut être utilisé pour construire des modèles de réseaux neuronaux profonds qui permettent de prédire avec précision la qualité des fixations, leurs performances, etc. PyTorch, à son tour, est un framework open source d’apprentissage profond basé sur Python avec des graphiques de calcul dynamiques pour le prototypage rapide et l’expérimentation. Dans la fabrication intelligente de fixations, PyTorch peut être utilisé pour construire divers modèles de réseaux neuronaux profonds pour une formation et une validation rapides des modèles.
Les technologies intelligentes de fabrication de fixations basées sur l’apprentissage automatique offrent les avantages suivants:
Amélioration de l’efficacité de la production: grâce à l’analyse des données de production historiques, les modèles d’apprentissage automatique peuvent prédire les indicateurs de rendement et d’efficacité des futures lignes de production, ce qui aide les entreprises à planifier rationnellement leur production.
Optimisation de la conception des produits: grâce à l’analyse des besoins des utilisateurs, des tendances du marché, etc., les entreprises peuvent cibler les utilisateurs de leurs produits avec plus de précision et optimiser la conception des produits.
Amélioration de la qualité des produits: les modèles d’apprentissage automatique permettent de surveiller en temps réel les données de qualité du processus de production, d’identifier et de résoudre les problèmes en temps opportun et d’améliorer ainsi la qualité des produits.
Réduction des coûts: grâce à l’analyse des données telles que les coûts de production et les exigences d’achat, les modèles d’apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à développer des stratégies de contrôle des coûts plus rationnelles et à réduire les coûts de production.
Avec l’avènement de l’ère de l’industrie 4.0, la technologie de fabrication intelligente des fixations sera plus largement utilisée. Les directions futures comprennent:
Convergence transfrontalière: les technologies de fabrication intelligente de fastener seront intégrées aux technologies émergentes telles que l’internet des objets, le cloud computing et le big data pour favoriser la transformation numérique de l’industrie manufacturière.
Innovation technologique: en raison des difficultés et des défis qui existent dans le processus de fabrication des fixations, plus d’innovations technologiques apparaîtront à l’avenir, telles que l’application de capteurs intelligents et de robots industriels sur le site de fabrication des fixations.
Innovation de modèle: la technologie de fabrication intelligente des attaches favorisera l’innovation du modèle de fabrication, tels que la production personnalisée, la fabrication axée sur le service et d’autres modèles émergents seront plus appliqués.
L’ensemble d’éléments de fixation fondées sur l’apprentissage par la machine est une technique de fabrication intelligents (ims) améliorer l’efficacité de la production de produits à améliorer la qualité de leurs produits et de réduire les coûts de conception de technologies émergentes caractéristiques modèles novateurs de l’innovation technologique dans le domaine de la fusion transfrontalière à l’ère de 4,0 industrielle appliquée à l’avenir et de promouvoir sans cesse le passage au numérique avec le progrès technologique dans le secteur manufacturier au progrès et au développement d’éléments de fixation fondées sur l’apprentissage par la machine La technologie de fabrication intelligente sera constamment améliorée et améliorée pour injecter une nouvelle impulsion dans le développement de l’industrie manufacturière
