AI와 로봇 공학을 여러 검사 시스템과 결합

현장 인텔리전스:스마트 프로세스, 솔루션 및 전략

인간의 실수에 대한 유일한 해결책은 인간의 수정뿐인 시대는 지났습니다. 오늘날 엔지니어로서 우리는 다른 세대가 상상할 수 없었던 스마트 기술에 접근할 수 있습니다.

올바르게 구성하고 적용하면 여러 검사 시스템과 통합된 인공 지능(AI) 및 로봇 기술을 사용하여 효율적인 속도로 완벽한 제품을 만들 수 있습니다.

AI와 로봇 기술이 적용된 다중 검사 시스템은 여러 검사 시스템이 있어야 고품질 생산이 가능하고 검사 데이터를 사용하여 미래에 더 스마트한 제조 프로세스를 달성하기 때문에 공장에 적용해야 합니다.

여러 검사 시스템을 사용하면 다양한 소스에서 충분한 양의 데이터를 수집하여 검사 데이터의 99.99% 신뢰성 수준을 구현할 수 있습니다.

검사 및 재작업은 종종 모든 생산 시스템에서 가장 비용이 많이 드는 병목 현상입니다.

따라서 이러한 혁신적인 시스템을 통해 처리량을 높이고 가동 중지 시간을 상당히 줄일 수 있습니다.

여러 검사 시스템은 일반 로봇 데이터 메트릭 외에도 미끄러짐, 온도 및 시각을 추적하는 센서로 보강된 로봇 팔로 구성됩니다.

제조업체는 또한 일반 및 열 매핑이 모두 포함된 다중 추적 카메라 시스템이 있는 비전 주변 장치가 장착된 드론을 포함할 수 있습니다.

이 세 가지 유형의 검사를 통해 자율 주행 자동차가 도로 상태를 분석하는 것과 유사하게 제조 이벤트를 분석할 수 있는 통합 스마트 검사 시스템이 생성되어 손상되지 않고 중단 없는 생산을 보장하기 위해 필요한 대응을 제조 시스템에 알립니다.

이러한 검사를 통해 수집된 데이터는 지식 기반/의미론적 AI 기술을 사용하여 융합되어 이상 징후를 표시하고 잠재적 수정 시나리오를 제안하며 이전에 획득한 데이터 수정 계획의 아카이브에서 검색합니다.

그런 다음 데이터는 향후 수정 시나리오를 지원하기 위해 학습 데이터베이스를 보강하는 데에도 사용됩니다.

주어진 감지 메트릭을 기반으로 드론이 특정 검사 루틴을 수행하도록 동적으로 명령을 받을 수 있다고 상상할 수 있습니다.

로봇 공학/드론과 AI/머신 러닝의 융합은 생산성을 높이고 비용을 절감하기 위해 혁신적인 시스템을 사용하는 성공의 열쇠입니다.

다중 검사 시스템의 이러한 개념은 사우스 캐롤라이나 대학의 미래 공장 연구실에서 적용 및 구현되었습니다.

실험실은 미래 제조 산업의 환경을 시뮬레이션합니다. 이 시스템은 로켓 부품의 자동화된 조립을 모방하는 데 사용됩니다(다음 세기에 로켓을 만드는 방법을 나타냄).

현재 결함을 극복하기 위한 시나리오를 제조 시스템에 즉시 제시하기 위해 알고리즘과 통합된 과다한 센서가 장착되어 있습니다.

이러한 통합 검사 시스템은 개별 및 연속 제조 환경 모두에서 생산을 용이하게 하는 데 사용할 수 있습니다.

우리는 현재 자동차 및 제약 제조에서 이 시스템의 구현을 평가하고 있습니다.

현재 실험실에서 수행된 실험은 생산 시스템을 예측, 측정, 평가 및 제어하기 위해 인공 지능 기술과 완벽하게 통합된 보다 포괄적인 검사 시스템으로 우리를 이끌고 있습니다.

이 작업은 미래 공장의 기반을 다지고 있습니다.