AI ტექნოლოგიის გამოყენება სიმკუბური ხელსაწყოების ავტომატურ შეკრულებაში

Კარის ფერონის სტრუქტურა გამოიყენება ფართოდ ხიდებში, შენობებში და დიდ ზომის მანქანებში, და მისი მაღალი ძალა და გამჭვირვალობა წარმოადგენს მაღალი მოთხოვნებს სველის ხარისხის მიმართულებით.

Მისი ჰორიზონტალური საჭირო სექცია არის კარის ფორმის და ჩამოუყალიბებს ზედა პლატო, ქვედა პლატო, საშუალო (VERTICAL SUPPORTS ორივე მხარე) და შიდა განყოფილება, რომელიც შექმნის დახურულ ჰოლოვ სექციას. კარის ფერონი ფართოდ გამოიყენება ხიდის სამუშაოში, რადგან მისი სტრუქტურული 특ებები.

Ინდუსტრიული ავტომატიზაციის განვითარების გამო, تقليსი ხელოვნური სველი ანალოგიურად ჩანაცვლებას იღებს ინტელექტუალური სველის ამოხსნებით. დიდი კომპონენტების სველი არის მისამართების პროცესის გარკვეული ნაწილი, რომელიც ასევე წარმოადგენს ტექნიკური რთულების და სირთულის გამოწვევას. მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთ სფეროში განსაკუთრებით განვითარებულია, ის ჯერ ასევე განმარტებულია ბევრი უნიკალური რთულები და გამოწვევები დიდი კომპონენტების სველის სფეროში.

1 სველის პროცესის ადაპტაბილიტეტისა და -flexibility challenges

Დიდი კომპონენტები ხშირად მiliki სირთული სტრუქტურას, განსხვავებულ მასალებს და სპეციალურ მუშაობის მოთხოვნებს, რაც ხდის ძნელად ჩამოყალიბებას تقليური საკრების პროცესის პირდაპირ გამოყენებას.

2. პროცესის -flexibility

Მექანიკური შემუშავების და შენობის მასალების სფეროში, დიდი კომპონენტები ჩვეულებრივ მცირე წყაროში და არა-სტანდარტულია, რაც მოითხოვს მაღალი ხანგრძლივობას საკრების პროცესში, რომელიც სწრაფად შეიცვლება განსხვავებული ფორმის, ზომის და მასალის კომპონენტებზე.

3. საკრების ავტომატიზაცია და ინტელექტუალური პრობლემები

Დიდი კომპონენტების საკრებისას, რადგან მუშაობის ნაწილები დიდია, მძიმე და რთულია მოძრაობა, საკრების მართველი ხშირად უნდა მუშაობდეს მუშაობის ნაწილის გარშემო. ეს მუშაობის რეჟიმი მიიღებს მეტ მოთხოვნებს საკრების მართველის ხანგრძლივობაზე, მუშაობაზე და ზუსტობაზე. ეს ასევე ზრდის მართველის განლაგების, დამატების და მენტენანსის რთულებს.

Შედუღების უმეტესობა არარეგულარული მრუდეა (მაგალითად ცვლადი მონაკვეთი და არქი), რობოტებისთვის რთულია ზუსტად გააკონტროლოს რთული ტრაექტორიები, რომლებიც მიდრეკილია ისეთი დეფექტებისკენ, როგორიცაა შედუღების მიდრეკილება და არამჟ

- დიდი ყუთი ბარი ზომის შეცდომა, რაც გამოიწვევს წინასწარ დაყენებული გზა და ფაქტობრივი შედუღების გადახრა.

4. შედუღების ხარისხის კონტროლი

Დიდი კომპონენტების შედუღების ხარისხი პირდაპირ არის დაკავშირებული პროდუქტის სტრუქტურულ სიმტკიცესთან, გამძლეობასთან და უსაფრთხოებასთან. შედუღების ხარისხის კონტროლი განსაკუთრებით რთულია.

Შედუღების უსაფრთხოებისა და გარემოს დაცვის საკითხები

1. შედუღების უსაფრთხოება:

Მაღალი ტემპერატურა, მაღალი წნევა, მავნე გაზი და სხვა საშიში ფაქტორები მონაწილეობენ დიდი კომპონენტების შედუღების პროცესში, რაც საფრთხეს უქმნის ოპერატორების უსაფრთხოებას.

2. გარემოსდაცვითი საკითხები:

Კვამლი, მავნე გაზი და ხმაური წარმოქმნილი შედუღების პროცესში დაბინძურება გარემო.

Მთლიანობაში, მრავალრიცხოვანი პრობლემები. ყველაფერზე გავლენა აქვს საწარმოს ეფექტურობას, პროდუქციის ხარისხს და ხარჯების კონტროლს.

Სიმაღლის სტრუქტურის კომპანია, ციფრული ინტელექტუალური გარბაზების შექმნით, გადაუხანია პროდუქციის განვითარება, ახალი ხარისხის პროდუქტიურობის შექმნით.

Მინიუე ტექნოლოგიის გამოყენება AI ტექნოლოგიაზე დაფუძნებული ადაპტიური სურვილის სქემის გარეშე.

Მაღალ ზუსტობის გამომწვევა + ინტელექტუალური გადაწყვეტილება + მოწყობილი შესრულება. თავისი დამწყები RobotSmart- ინტელექტუალური გადაწყვეტილების სისტემა, SmartVision- ჩამოყალიბების სტრუქტურული სივრცეული ვიზუალური სისტემა, SmartEye- ლაზრის სურვილის მდგომარეობის სისტემა. ციფრული-ანალოგიური მოწყობილი ამოხსნა, ციფრული-ანალოგიური ინტელექტუალური ამოხსნა.

1. MES-ის მიერ გამოცემული სურვილის ამოცანის მხარდაჭერა და გრაფიკების და გეგმების გადაგზა სურვილის სტანციაზე პირდაპირ.

2. RobotSmart - ციფრული ტვინის ტექნოლოგიის გამოყენება კომპიუტერში ტვინის სურვილის სტანციის შექმნით, 3D მოდელის მონაცემთა ანალიზით და სურვილების ავტომატური გამოყენებით. თითოეული რობოტის მოძრაობის ტრაექტორიიდან თითოეული გარკვეული პროცესის პარამეტრებმა და პროდუქციის რитმებმა შეიძლება ზუსტად მოსახლეობი.

Მერთვა რობოტების რაოდენობის, გარე ღერძების, პოზიციონირებლების, ტრაექტორიის გაგებისა და დავალებების განაწილების, ხელსაწყოებში უკუმის რაოდენობის შემთხვევაში ჩამორთვის ამოხსნას და სხვა ჩამორთვის პრობლემებს.

3. მოდელის იმპორტი არ სჭირდება, წერტილების ღერძის სკანირება, შებრუნებითი მოდელირება, ნაწილობრივი მდებარეობა, კამერის მარტივი პოზიციონირება და მუშაობის პოზიციის სწრაფი მიღება.

Არ სჭირდება ზუსტი ჩამორთვის ფიქსირება.

4.SmartEye - საკმარისად ზუსტი პოზიციონირება, მხარე მოცულობის ნულოვანი მანძილის ჩამორთვის მდებარეობის გაგება და პოზიციის განსაზღვრა. ლაზრის გამოსაყენებლად + AI კომპენსაცია ლაზრის ვიზუალური სენსორები ჩამორთვის მდებარეობას სკანირებს რეალტიმში, შე祺ერებული ალგორითმებით ტრაექტორიის გადახრების პრედიქტირება და ჩამორთვის პოზიციის დინამიური корректировка. ინტელექტუალური პროცესური ბაზა, მხარე, გადაკვეთის, კუთხური ჩამორთვის მხარე, რამდენიმე სარეიდო რაოდენობის, ჩამორთვის ადაპტივური მოდული, მარტივი პარამეტრების შეყვანა, ყველა პროცესის მასტერია.

Მაღალ ზუსტობის განცნობა + ინტელექტუალური დეციზია + მოწყვეთის ლექსის ტექნიკური დახურული წრეში, რობოტული ბокს-გირდის საკრებელო პროცესი გადავიდა "ავტომატიზაციიდან" „ავტონომია“-ზე, მაგრამ უნდა გადაეჭამოს ბალანსის წერტილი საკოსტო და მართვარულობას შორის.