По мере того, как технологии развиваются стремительно, технологии искусственного интеллекта постепенно проникают в различные области промышленности, создавая революционные изменения в традиционном производственном процессе. В металлургической промышленности, особенно в технологиях тепловой ковки, анализ и контроль ковки являются ключевыми элементами обеспечения качества и эффективности продукции. В этой статье будет изучена применение искусственного интеллекта в тесной ковочной установке и контроле, а также его преимущества.
Традиционные тесты качества ковки в основном зависят от искусственного визуального осмотра или использования простых измерительных инструментов, но этот метод неэффективен и склонен к ошибкам. И технологии распознавания изображений, основанные на обучении машин, могут быстро и точно определить дефекты ковки, такие как трещины, пузыри, смешивание и т.д. Обучая модели для изучения различных дефектных характеристик, системы искусственного интеллекта смогли за короткое время обнаружить большое количество кованых элементов, значительно увеличив эффективность и точность выявления.
Технология глубокого обучения может использоваться для анализа и оптимизации процессов управления качеством в технологиях тепловой ковки. С помощью глубоких раскопок и анализа данных исторического производства модель глубокого обучения может определить ключевые факторы, влияющие на качество ковки, такие как параметры оборудования, качество сырья, методы работы и т.д. Используя эту информацию, компании могут скорректировать производственный процесс, оптимизировать технологические параметры и уменьшить проблему качества из источника.
При производстве тепловой ковки применение умных сенсоров обеспечило возможность обнаружения и контроля качества в реальном времени. Устанавливая умные сенсоры в ключевых частях оборудования, можно наблюдать за состоянием устройства в реальном времени, температурой, давлением и т.п. Когда данные аномальны, система может автоматически сообщать о себе в полицию и принимать соответствующие меры контроля, чтобы обеспечить стабильность производственных процессов и качество продукции.
Применение облачной вычислительной техники сделало возможным диагностику и профилактику удаленных неисправностей. Загружая данные с места производства в облако, используя технологии искусственного интеллекта для большого анализа данных, можно предсказать риск сбоев оборудования и принять меры предосторожности. Кроме того, когда устройство не работает, эксперты могут получить удаленный доступ к облачным данным для диагностики и разработки решений проблем, значительно увеличив эффективность и точность обработки.
Технология тепловой ковки включает в себя установку и управление несколькими параметрами, такими как температура нагрева, скорость охлаждения, давление и т.д. Традиционные параметрические методы оптимизации в основном зависят от опыта и проб и ошибок, неэффективны и трудно найти оптимальное решение. В то время как умные оптимизированные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы, алгоритмы групп частиц и т.д., могут быстро находить оптимальные решения, повышая качество и производительность продукции. Интегрировав эти алгоритмы в систему управления производственным процессом, компании могут автоматически скорректировать и оптимизировать технологические параметры.
Применение искусственного интеллекта в испытании и контроле качества ковки дает предприятию значительные преимущества, включая повышение эффективности и точности обнаружения, оптимизацию производственных процессов, снижение риска качества, повышение использования оборудования и т.д. Однако применение технологий искусственного интеллекта также сталкивается с проблемами, такими как безопасность данных и защита частной жизни, обобщительная способность моделей. В будущем, когда технологии будут развиваться и расширяться прикладные сценарии, искусственный интеллект будет играть большую роль в технологиях тепловой ковки и даст больше возможностей для инноваций.
