La inteligencia artificial (IA) promete revolucionar los métodos de soldadura tradicionales. Aprovechando el poder de la IA, los fabricantes están abordando desafíos-de larga data, como el control deficiente de los parámetros y la geometría de la soldadura. Estas innovaciones tecnológicas ayudan a minimizar los problemas de calidad de la soldadura y mejorar la eficiencia y la productividad.
Utilizando IA, HGTECH está mejorando sus sistemas generales de láseres, ópticas, tecnologías de sensores y software para reducir el tiempo de producción, los desechos y el retrabajo. Sus soluciones sólo requieren capacitación del usuario, no experiencia en programación de máquinas. Esto simplifica el proceso de soldadura, mejora el procesamiento de imágenes y minimiza el impacto de interferencias externas como suciedad, rayones o iluminación insuficiente.
HGTECH también aprovecha la red para trasladar la recopilación de datos de lo local a lo global, al tiempo que invierte en medidas de ciberseguridad. La conexión de monitores de procesos a través de Ethernet simplifica la transferencia de información y permite a los ingenieros de procesos recopilar y analizar datos de múltiples plantas en todo el mundo. Este enfoque enriquece rápidamente la biblioteca de soldadura y proporciona opiniones más granulares sobre el proceso de soldadura. Finalmente, los datos recopilados se implementan en algoritmos de IA y ML. Esto proporciona información sobre la eficiencia del proceso, el rendimiento del equipo, la productividad, los defectos y las anomalías.
Los métodos de operación robótica actuales adolecen de limitaciones significativas-procesos de identificación de parámetros ineficientes y una falta de mecanismos de respuesta inteligentes para adaptarse y aprender nuevas situaciones. HGTECH Systems se esfuerza por superar estas limitaciones. En colaboración con fabricantes de automóviles, han desarrollado y puesto a prueba una arquitectura de inteligencia artificial que no solo identifica la calidad de la soldadura sino que también la evalúa para valorar el proceso de soldadura láser del robot.
Esta arquitectura de IA permiterobots de soldadura láserpara identificar automáticamente los parámetros, proporcionando una eficiencia incomparable con los métodos existentes. También proporciona al robot comprensión contextual de varios escenarios. Este concepto permite el aprendizaje colectivo entre robots y el aprendizaje continuo durante la operación. La importante ampliación de la comprensión experiencial del robot sobre la guía de soldadura se puede integrar y documentar sistemáticamente.
Esta fusión inteligente permiterobots de soldadura láserpara operar de manera más eficiente, con mayor seguridad,{0}}rentabilidad y flexibilidad. La asociación automotriz ayuda a demostrar que la fusión del aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo mejora significativamente las capacidades de los robots de soldadura láser y mejora los procesos de soldadura láser. Estas capacidades son cruciales para cumplir con los requisitos de seguridad y eficiencia de los fabricantes de la industria automotriz y otras industrias.
