Laser Tracker Radian của API thay đổi phong cách thiết kế mang đến dòng máy đo tracker nhẹ nhất và dễ vận động và di chuyển nhất trên thị trường. Với mạng lưới hệ thống liền khối mang đến phong cách thiết kế nâng cấp cải tiến và hạng sang, cùng với bộ phụ kiện phong phú và dễ thay thế sửa chữa .Nhắc đến Máy đo tọa độ ( CMM ), với người làm kỹ thuật cơ khí, đây trọn vẹn không phải là dòng máy lạ lẫm. Đây là thiết bị chuyên dùng để đo kiểm trong phòng QC, nhằm mục đích bảo vệ chất lượng loại sản phẩm trong nhiều nghành khác nhau như điện tử, cơ khí đúng chuẩn, ép nhựa, đúc, xe hơi xe máy … Qua bài viết này, V-Proud sẽ ra mắt tới bạn 1 số ít kiến thức và kỹ năng cơ bản về máy CMM và tầm quan trọng của dòng máy này trong thiên nhiên và môi trường sản xuất .Máy đo quang học Baty Venture XT 3030 là điểm cộng tuyệt vời cho Beatson Clark. Tới nay, hãng đã nâng cấp cải tiến được cả về vận tốc và độ đúng mực khi kiểm tra những cụ thể đúc, mang lại nhiều nâng cấp cải tiến trong sản xuất .
10/03/2021 2771
Trí tuệ nhân tạo ( AI ) được xem là một trong những công nghệ tiên tiến cốt lõi của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0. Nhiều vương quốc đã ghi nhận những tác động ảnh hưởng to lớn của AI trong mọi mặt đời sống xã hội, đặc biệt quan trọng là trong hoạt động giải trí sản xuất mưu trí .
.jpg)
Nhiều người cho rằng trí tuệ nhân tạo chỉ tập trung chuyên sâu vào tăng trưởng tự động hóa công nghiệp, nhưng đây chỉ là một góc nhìn mà AI đang ảnh hưởng tác động đến. Trí tuệ nhân tạo đang có những ảnh hưởng tác động thâm thúy và tổng lực vào cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 nói chung và những công nghệ tiên tiến can đảm và mạnh mẽ này đang được những nhà phân phối sử dụng để thôi thúc hiệu suất cao, cải tổ chất lượng và quản trị chuỗi đáp ứng tốt hơn .
.jpg)
Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong cách mạng 4.0
Tác động của trí tuệ nhân tạo đối với sản xuất trong nền công nghiệp 4.0 bao gồm:
1.Chất lượng và năng suất dự đoán
Giảm những hao tổn trong sản xuất và ngăn ngừa những quá trình sản xuất kém hiệu suất cao luôn là một quy trình diễn ra liên tục so với những nhà phân phối của toàn bộ những ngành nghề. Ngày nay, điều này đúng hơn khi nào hết, khi nhu yếu ngày càng tăng cung ứng sự cạnh tranh đối đầu ngày càng tăng .
Người tiêu dùng chưa khi nào có nhiều những lựa chọn trong đời sống như giờ đây. Các cuộc khảo sát gần đây chỉ ra rằng người tiêu dùng ngày càng có xu thế từ bỏ vĩnh viễn ngay cả những tên thương hiệu yêu quý của họ nếu ví dụ điển hình một ngày nào đó họ không tìm thấy món hàng đó trên kệ hàng. Họ sẵn sàng chuẩn bị tìm những loại sản phẩm khác để thỏa mãn nhu cầu những nhu yếu của họ .
Trong toàn cảnh như vậy, những đơn vị sản xuất sẽ phải đương đầu với những áp lực đè nén nâng cao tiến trình sản xuất nhằm mục đích không thay đổi nguồn cung trên thị trường cũng như những thử thách nâng cao chất lượng sản phẩm & hàng hóa theo nhu yếu cao hơn từng ngày của người mua. Họ phải tìm cách tối ưu hóa những tiến trình sản xuất để giảm ngân sách, tăng doanh thu .
Hoạt động bảo vệ chất lượng và hiệu suất Dự kiến sử dụng Trí tuệ nhân tạo để phát hiện những nguyên do tiềm ẩn của nhiều thiệt hại sản xuất lâu năm mà những đơn vị sản xuất phải đương đầu hàng ngày. Điều này được thực thi trải qua nghiên cứu và phân tích liên tục, sử dụng những thuật toán Học máy được đào tạo và giảng dạy riêng để hiểu thâm thúy từng tiến trình sản xuất riêng không liên quan gì đến nhau. Kỹ thuật AI / Machine Learning đơn cử được sử dụng ở đây được gọi là “ học có giám sát ”, nơi thuật toán được giảng dạy để xác lập những khuynh hướng và mẫu trong tài liệu .
Sau đó, những khuyến nghị và cảnh báo nhắc nhở tự động hóa hoàn toàn có thể được tạo ra để thông tin cho những nhóm sản xuất và kỹ sư giải quyết và xử lý về sự cố sắp xảy ra, đồng thời san sẻ liền mạch những kiến thức quan trọng về cách ngăn ngừa tổn thất trước khi chúng xảy ra .
2.Bảo trì dự đoán
Bảo trì Dự kiến là một trong những ứng dụng cơ bản và nổi tiếng nhất của Trí tuệ nhân tạo trong cách mạng công nghiệp 4.0. Thay vì triển khai bảo dưỡng theo một lịch trình định trước, bảo dưỡng Dự kiến sử dụng những thuật toán để Dự kiến lỗi tiếp theo của một bộ phận / máy móc / mạng lưới hệ thống và sau đó cảnh báo nhắc nhở nhân viên cấp dưới thực thi những quá trình bảo dưỡng tập trung chuyên sâu để ngăn ngừa sự cố, nhưng không quá sớm để tiêu tốn lãng phí thời hạn chết một cách không thiết yếu .
Một lần nữa, các hệ thống bảo trì dự đoán dựa trên các kỹ thuật Học máy (học không giám sát) để hình thành dự đoán của chúng. Ưu điểm của bảo trì dự đoán rất nhiều, trong đó chúng có thể giảm đáng kể chi phí trong khi loại bỏ nhu cầu về thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch trong nhiều trường hợp.
Bằng cách đề phòng những lỗi bằng thuật toán máy học, những mạng lưới hệ thống hoàn toàn có thể liên tục hoạt động giải trí mà không bị gián đoạn không thiết yếu. Khi cần bảo dưỡng, điều đó rất được chú trọng – những kỹ thuật viên được thông tin về những thành phần cần kiểm tra, sửa chữa thay thế và sửa chữa thay thế ; công cụ nào để sử dụng và giải pháp nào cần tuân theo .
Bảo trì Dự kiến cũng dẫn đến Tuổi thọ hữu dụng còn lại ( RUL ) của máy móc và thiết bị lâu hơn vì những hư hỏng thứ cấp được ngăn ngừa trong khi cần lực lượng lao động nhỏ hơn để triển khai những quy trình tiến độ bảo trì .
.jpg)
3.Sự kết hợp giữa con người và robot
Theo Liên đoàn Robot Quốc tế ( IFR ), tính đến năm 2020, ước tính có khoảng chừng 1,64 triệu robot công nghiệp đang hoạt động giải trí trên toàn quốc tế
Trong khi đó, hiệu suất cao của việc làm hợp tác giữa con người và robot đang được cải tổ khi robot sản xuất được đồng ý chấp thuận để thao tác cùng với con người. Các việc làm được robot đảm nhiệm, người lao động sẽ được phân phối đào tạo và giảng dạy cho những vị trí cấp cao hơn trong lập trình, phong cách thiết kế và bảo dưỡng .
Khi việc vận dụng robot trong sản xuất ngày càng tăng, AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc bảo vệ bảo đảm an toàn cho con người cũng như trao cho robot nhiều nghĩa vụ và trách nhiệm hơn trong việc đưa ra những quyết định hành động hoàn toàn có thể tối ưu hóa hơn nữa những quá trình dựa trên tài liệu thời hạn thực được tích lũy từ sàn sản xuất .
4.Thiết kế sáng tạo
Các nhà phân phối cũng hoàn toàn có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo trong quy trình tiến độ phong cách thiết kế. Với một bản tóm tắt phong cách thiết kế được xác lập rõ ràng làm đầu vào, những nhà phong cách thiết kế và kỹ sư hoàn toàn có thể sử dụng thuật toán AI, thường được gọi là ứng dụng phong cách thiết kế chung, để mày mò toàn bộ những thông số kỹ thuật hoàn toàn có thể có của một giải pháp .
Bản tóm tắt hoàn toàn có thể gồm có những hạn chế và định nghĩa về loại vật tư, giải pháp sản xuất, hạn chế về thời hạn và hạn chế về ngân sách. Sau đó, tập hợp những giải pháp do thuật toán tạo ra hoàn toàn có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng máy học. Giai đoạn thử nghiệm phân phối thông tin bổ trợ về ý tưởng sáng tạo / quyết định hành động phong cách thiết kế nào hiệu suất cao và ý tưởng sáng tạo nào không. Bằng cách này, những nâng cấp cải tiến bổ trợ hoàn toàn có thể được triển khai cho đến khi tìm được giải pháp tối ưu .
5.Thích ứng thị trường / Chuỗi cung ứng
Trí tuệ nhân tạo đang hiện hữu ở mọi nơi trong hệ sinh thái Công nghiệp 4.0 và không chỉ số lượng giới hạn tại những khu vực sản xuất. Một ví dụ về điều này là việc sử dụng những thuật toán AI để tối ưu hóa chuỗi đáp ứng của những hoạt động giải trí sản xuất và giúp họ phản ứng và Dự kiến tốt hơn những đổi khác trên thị trường .
Để xây dựng ước tính nhu cầu thị trường, một thuật toán có thể tính đến các mẫu nhu cầu được phân loại theo ngày tháng, vị trí, thuộc tính kinh tế xã hội, hành vi kinh tế vĩ mô, tình trạng chính trị, kiểu thời tiết…
Đây là bước cải tiến vượt bậc so với những đơn vị sản xuất hoàn toàn có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa việc trấn áp hàng tồn dư, nhân sự, tiêu thụ nguồn năng lượng, nguyên vật liệu thô và đưa ra những quyết định hành động kinh tế tài chính tốt hơn tương quan đến kế hoạch của công ty .
Sự phức tạp của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tự động hóa công nghiệp cũng như trong cách mạng 4.0 yên cầu những đơn vị sản xuất phải hợp tác với những chuyên viên để đạt được những giải pháp tùy chỉnh. Việc cố gắng nỗ lực thiết kế xây dựng công nghệ tiên tiến thiết yếu là rất tốn kém và hầu hết những đơn vị sản xuất không có đủ kiến thức và kỹ năng và kiến thức thiết yếu. Do vậy, từng doanh nghiệp cần phải kiến thiết xây dựng một lộ trình cụ thể trong trường hợp vận dụng những công nghệ tiên tiến AI vào sản xuất để khai thác được hiểu quả nhất những quyền lợi từ nó .
