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人工智能和机器学习助力下 工厂的生产率也得到

机械人和其他自动化技巧极大年夜地前进了当今工厂的临盆率。然则,它们仍旧有一个主要限定:它们要求人们奉告他们该怎么做。

然则,假如机械人和其他工业机器可以自学若何履行义务该怎么办?这是Hitachi,fanuc和Preferred Networks(一家专注于人工智能(AI)的始创公司)于2018年4月成立的合资企业的目标。

新公司Intelligent Edge System将为联网机械人和机床开拓快速,实时的节制系统。经由过程应用深度进修的AI技巧,这些节制系统将在链接的机械制造产品时进修并变得加倍智能。

深度进修是一种AI技巧,旨在仿照人脑的功能以更有效地筛查信息并加速数据阐发。该技巧有望使机械人能够识别不合的零件并响应地调剂其移动,从而前进装置线的临盆率。假如故障,它还可以使机械人自动承担装置线上相邻机械人的义务。

边缘谋略也将在合资公司的节制系统中扮演紧张角色。该技巧无需集中处置惩罚数据,而是在收集边缘处置惩罚义务,让装置线上的机械急速处置惩罚从视觉系统,传感器,夹具和对象网络的大年夜量数据。

新公司的努力已见成效。例如,Fanuc引入了一个基于AI的系统,使机械人能够以很高的成功率从盒子,托盘或运送机中拾取零件。经由过程应用深度进修和3D工具评分系统,该机械人可以自动确定要拾取的零件,若何拾取它们以及按照什么顺序进行拾取。假如没有AI,这样的利用法度榜样将必要履历富厚的工程师进行数小时的具体参数调剂。

借助AI,机械人可以自我练习。每次机械人成功或掉败拾取零件时,它都邑记着工具的外不雅。然后,这些数据将用于完善节制机械人动作的深度进修模型。颠末数小时的演习,机械人终极进修了90%或更高准确度的拾取零件。

Fanuc还利用深度进修软件来自动调剂和节制驱动CNC加工中间中切削对象的伺服电机。在放电加工利用中自动补偿热位移;并准确猜测何时必要替换注塑机上的阀门和其他“磨损”部件。

AI不仅适用于机械人。它也被利用于机械人外围设备。例如,在今年的德国汉诺威工业展览会上,雄克和法国AI始创公司AnotherBrain发布了一项协议,该协议将在明年开拓天下上第一个自动动作抓持系统。夹持器将能够自力操作,而无需手动编程。

SCHUNK首席履行官Henrik A说:“这项有盼望的相助将赞助我们在处置惩罚和组装领域推感人工智能的应用,并在智能工厂以及办事机械人领域创建新的处置惩罚场景。”大年夜叔

自立的抓取系统无需由工程师慢慢定义位置,速率和抓取力,而是经由过程摄像头检测其目标物体,然后自力接收抓取历程的计划并对其进行持续改进。握把的质量可以根据必要进行检测,评估和从新调剂。抓具的电念头和手指中的传感器将向车载智能供给数据。

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