De toekomst van kunstmatige intelligentie voor slimme prototypen

Geplaatst op 26 november 2019, | By WayKen

Sinds de ontwikkeling van de eerste computers is IT met succes in elke branche doorgedrongen en heeft het een aanzienlijk, zo niet een dominant deel van de functies ingenomen. Dit aandeel groeit elk jaar naarmate elektronische controlesystemen en beheersoftware zich ontwikkelen. Smart Prototyping is een van de vele gebieden waar IT de efficiëntie kan verhogen en de kosten van alle processen kan verlagen. Een van de mogelijke oplossingen daarvoor is het gebruik van kunstmatige intelligentie voor productiedoeleinden.

Kunstmatige intelligentie voor prototyping vandaag

Sommige delen van AI worden tegenwoordig al gebruikt voor de productie van prototypen. Het zijn niet de eerstelijnstechnologieën, aangezien het gebruik van bepaalde AI-software en -hardware commercieel levensvatbaar en onfeilbaar moet zijn. Er zijn echter bepaalde vorderingen gemaakt. Transportrobots worden bijvoorbeeld veel gebruikt door fabrikanten. Ze zijn erg flexibel, ze kunnen een groot gewicht tillen terwijl ze aanzienlijk klein zijn en ze kunnen samenwerken met een menselijke werker, wat betekent dat ze absoluut veilig zijn. Dergelijke robots zijn sterk afhankelijk van machinevisie om te bepalen waar ze het verplaatste object kunnen aanraken en waar ze het moeten plaatsen. Bovendien zijn sommige productiesystemen uitgerust met AI-zelfaanpassingssystemen. Een werktuigmachine kan de oppervlakteafwerking van het onderdeel meten terwijl het het bewerkt. Als een aanpassing nodig is voor snijparameters, doet de bewerkingsmachine dit automatisch.

Die voorbeelden zijn slechts het topje van de ijsberg, AI kan in de toekomst prototyping verbeteren.

Hoe AI de efficiëntie van prototypen zal vergroten

Machines kunnen mensen al vervangen bij verschillende soorten ondergeschikte arbeid, berekeningen en systeembewaking, maar wat tegenwoordig verschilt tussen een menselijke baan en een machinetaak, is de besluitvorming. Machines hebben meer macht en kracht, maar mensen nemen alle beslissingen. Naarmate AI zich ontwikkelt, beginnen machines hun eigen beslissingen te nemen. Hoe kies je een onderdeel, hoe verplaats je het om nergens tegenaan te botsen en hoe plaats je het object op de juiste manier... Dat is de makkelijkste stap. Vervolgens, hoe de onderdelenstroom in een prototyping-winkel te organiseren om aan alle deadlines te voldoen, hoe de optimale parameters voor CNC-prototypebewerking te kiezen, hoe het beste materiaal voor CNC-bewerking te kiezen, enzovoort, enzovoort... Het potentieel hier is enorm en hangt alleen af ​​van de mogelijkheden van de AI.

Recente technologische ontwikkelingen stellen ons in staat om de potentiële vooruitgang in de nabije toekomst te zien. Laten we eens kijken naar de mogelijke toepassingen van AI voor slimme prototyping.

Machinevisie voor uitmuntende precisie

De moderne industrie wordt kleiner en dan bedoel ik niet de productievolumes. Hardwarecircuits, microchips en bijgevolg hun behuizingen en apparaten worden in het algemeen kleiner. Ondertussen stijgen de precisie-eisen. Sommige industrieën hebben al een punt bereikt waarop de vereiste precisie en productiesnelheden de menselijke capaciteiten hebben overschreden. Dus, geprogrammeerde robots namen hun plaats in op productielijnen en mensen verhuisden naar het prototyping-gebied waar de productiesnelheid langzamer is, maar flexibiliteit belangrijker is. De maten worden echter steeds kleiner. Wanneer mensen de microscopische assemblages niet meer aankunnen, zullen AI-robots met hoge precisie ze vervangen. Dergelijke robots zijn veel flexibeler dan hun tegenhangers in massaproductie vanwege machinevisie.

Echt flexibele processen

Besluitvorming is een onmisbaar kenmerk van procesplanning. was Op dit moment zijn de intelligentiemogelijkheden van de software vrij beperkt. Het kan complexe productieketens berekenen met meerdere verschillende instellingen zoals het altijd in de prototyping-industrie is en de totale tijdlijn van alle projecten in de werkplaats schatten. De monteur genereert echter de route die het onderdeel aflegt, afhankelijk van de benodigde bewerkingen. Hij is degene die de operaties aan de apparatuur benoemt. Hij doet dat op basis van ervaring, het proces op zich kan efficiënt zijn, maar als we naar het hele plaatje kijken, kunnen de vele verschillende afzonderlijke prototypes, kleine batches en mock-upmodellen samenvallen in een werkplaats en knelpunten creëren, zodat één uitrustingseenheid wordt geladen met 200% terwijl anderen inactief blijven.

De volgende stap voor procesplanningssoftware met AI is om het de volledige vrijheid te geven om processen, bewerkingen en zelfs de lay-out van de machinewerkplaats te regelen. AI-software kan duizenden combinaties in een seconde berekenen en zal een betere oplossing genereren.

Veiligere werkplekken voor gevaarlijk werk

Productie is vaak gevaarlijk. Daarom hebben we normen:voor ventilatie, licht, contact met chemicaliën, persoonlijke bescherming, etc. Tegenwoordig is dat nodig omdat mensen al het gevaarlijke werk doen. Waarom? Dergelijke banen vereisen besluitvorming of flexibiliteit. Precies de twee dingen die AI de robots zou moeten bieden. Alle arbeidsveiligheidsvoorschriften zorgen voor veel extra kosten voor prototypingbedrijven. En dat maakt de producten weer duurder. Bedenk nu dat je werknemers hebt die die regels en voorschriften niet nodig hebben. Afhankelijk van waar je dan op monteert, kunnen de robots werken in onredelijk giftige omstandigheden, hoge temperaturen, ze kunnen onder water werken, in het donker, als het vriest. En ze zullen in orde zijn!

Mobiele implementatie kan een revolutie teweegbrengen in prototypewinkels

AI kan worden toegevoegd aan alle werktuigmachines, laadrobots en besturingsmachines om ze gesynchroniseerd te maken en als één verenigd wezen te fungeren. Waar zal dat toe leiden?

Moderne auto-assemblagelijnen bestaan ​​uit een starre structuur waarbij het werkstuk langs specifieke werkplekken beweegt waar een enkele bewerking wordt uitgevoerd. Dit is perfect voor massaproductie, maar het systeem is extreem inflexibel.

AI kan een revolutie teweegbrengen in de lay-out van de apparatuur en de productielijnen zoals wij die kennen. Meerdere gekoppelde mobiele units kunnen zichzelf zodanig combineren dat ze elk onderdeel kunnen verwerken. De centrale besturing bepaalt welke apparatuur nodig is en regelt deze samen. Zie het als robotsamenwerking in plaats van een productielijn. De AI-besluitvorming in combinatie met de mobiele robotimplementatie kan elke dag of zelfs voor elk afzonderlijk onderdeel een nieuwe machinewerkplaats creëren, en het zal evenveel tijd kosten als het verplaatsen van sommige mensen over de plaats.