Mit raschen technologischen fortschritten werden die bereiche der produktion immer stärker Von künstlichen intelligenz überrollt, was die traditionellen produktionsprozesse radikal verändert. Im metallhandwerk, vor allem in wendigen trainierungen, ist die qualitätsprüfung und kontrolle Von geschmiedeten produkten ein wichtiger bestandteil, wenn es darum geht, qualität und produktivität zu gewährleisten. In diesem beitrag werden die vorteile der anwendung Von künstlicher intelligenz bei der qualitätsprüfung und -kontrolle Von geschmiedetem geschmiedeware untersucht.
Die traditionellen tests für schmied – und qualitätstests setzen in erster linie auf manuell beobachtete Oder einfache messgeräte, doch diese methode ist ineffizient und anfällig für fehler. Mit manipulierten bildmerkmalen werden die fehler eines gewissen schwerers schneller und genauer erkannt: durch einrisse, blasen und ähnliches. Indem man mithilfe Von trainingmodellen die eigenschaften Von fehlern lernt, können solche systeme die qualität Von gewichten in kürzester zeit erkennen, was die effizienz und genauigkeit eines tests enorm verbessert.
Durch harte lerntechniken kann man die qualitätskontrollen in wendigeren trainierungen optimieren. Mithilfe Von tiefe untersuchungen und analysen Von historischen produktionsdaten können tieflernmodelle entscheidende faktoren für die qualität Von gewichten finden: die mechanischen parameter, die qualität der materialien und die art der handhabung. Mithilfe dieser informationen können die unternehmen ihren herstellungsprozess anpassen, die gewinnparameter optimieren und qualitätsprobleme an der quelle reduzieren.
Während der wendigen trainierungsproduktion ermöglicht die anwendung Von intelligenzsensoren qualitätsprüfung und -kontrolle in echtzeit. Durch die installation intelligent wandlbarer sensoren in echtzeit können sie die funktionsweise, die temperatur und den druck der geräte überwachen. Bei anomalien kann das system automatisch alarm schlagen und die kontrollen ergreifen, um die stabilität des produktionsprozesses und die stabilität der produkte zu gewährleisten.
Die anwendungen der cloud computing techniken ermöglichen eine ferndiagnose und -prävention. Durch die großdatenanalyse mit hilfe Von künstlichen intelligenztechnologien lässt sich das risiko Von betriebsfehlern am gerät vorhersagen und präventivmaßnahmen ergreifen. Außerdem können experten, wenn gerät ausfällt, über langstreckenzugriff auf cloud daten verfügen, fehlerdiagnose und -lösung durchführen, was die effizienz und genauigkeit der behandlung Von störungen erheblich verbessert.
Bedingung und kontrolle über viele parameter wie temperatur, abkühlgeschwindigkeit, druck etc. Herkömmliche methoden zur optimierung Von parameter beruhen hauptsächlich auf erfahrung und testresultation, ineffizient und schwer zu finden. Und intelligente algorithmen mit algorithmen wie genetischen algorithmen und partikelalgorithmen können schnelle optimale algorithmen finden, um die qualität und leistungsfähigkeit Von produkten zu verbessern. Mit hilfe der integration solcher algorithmen in produktionsteams können die unternehmen die technologischen parameter automatisch anpassen und optimieren.
Unternehmen profitieren Von der anwendung Von qualitätstests und kontrollen für wendigere trainierte produkte, darunter verbesserte effektivität und genauigkeit der tests, optimierung des produktionsprozesses, verringerung Von risiken bei der qualität und verbesserte nutzung Von geräten. Allerdings stehen anwendungen dieser technologie auch vor herausforderungen wie der datensicherheit und dem schutz Von datenschutz und der möglichkeit, modelle zu verändern. In zukunft wird die künstliche intelligenz in bezug auf empfänge eine größere rolle spielen und mehr chancen zur innovation eröffnen, während immer neue technologien entwickelt werden und sich die einsatzszenarien ausweiten.
