पेंट शॉप अब ड्यूर की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर भरोसा कर सकती है

Dürr उन्नत विश्लेषिकी प्रस्तुत करता है, पेंट की दुकानों के लिए पहला बाज़ार-तैयार AI अनुप्रयोग।DXQanalyze उत्पाद श्रृंखला में नवीनतम मॉड्यूल का हिस्सा, यह समाधान नवीनतम आईटी प्रौद्योगिकी और मैकेनिकल इंजीनियरिंग क्षेत्र में ड्यूर के अनुभव को मिलाता है, दोषों के स्रोतों की पहचान करता है, इष्टतम रखरखाव कार्यक्रमों को परिभाषित करता है, पहले अज्ञात सहसंबंधों को ट्रैक करता है और इस ज्ञान का उपयोग अनुकूलन के लिए करता है स्व-शिक्षण सिद्धांत का उपयोग करके सिस्टम के लिए एल्गोरिदम।

टुकड़े अक्सर एक ही दोष क्यों दिखाते हैं?नवीनतम कब है कि मशीन को रोके बिना रोबोट में मिक्सर को बदला जा सकता है?इन सवालों के सटीक और सटीक उत्तर स्थायी आर्थिक सफलता के लिए मौलिक हैं क्योंकि यह हर दोष या हर अनावश्यक रखरखाव से बचा जा सकता है जिससे पैसे की बचत होती है या उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार होता है।"अब से पहले, बहुत कम ठोस समाधान थे जो हमें गुणवत्ता दोषों या विफलताओं की तुरंत पहचान करने की अनुमति देते थे।और अगर वहाँ थे, तो वे आम तौर पर डेटा या परीक्षण-और-त्रुटि के प्रयासों के एक ईमानदार मैनुअल मूल्यांकन पर आधारित थे।यह प्रक्रिया अब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए बहुत अधिक सटीक और स्वचालित धन्यवाद है", ड्यूर में एमईएस और कंट्रोल सिस्टम के उपाध्यक्ष गेरहार्ड अलोंसो गार्सिया बताते हैं।
Dürr की DXQanalyze डिजिटल उत्पाद श्रृंखला, जिसमें पहले से ही उत्पादन डेटा प्राप्त करने के लिए डेटा अधिग्रहण मॉड्यूल, इसे विज़ुअलाइज़ करने के लिए विज़ुअल एनालिटिक्स और स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स शामिल हैं, अब नए सेल्फ-लर्निंग एडवांस्ड एनालिटिक्स प्लांट और प्रोसेस मॉनिटरिंग सिस्टम पर भरोसा कर सकते हैं।

AI एप्लिकेशन की मेमोरी होती है
उन्नत विश्लेषिकी की ख़ासियत यह है कि यह मॉड्यूल मशीन सीखने के साथ ऐतिहासिक डेटा सहित बड़ी मात्रा में डेटा को जोड़ता है।इसका मतलब यह है कि स्व-शिक्षण एआई एप्लिकेशन की अपनी मेमोरी होती है और इसलिए यह अतीत की जानकारी का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल सहसंबंधों को पहचानने और भविष्य में एक घटना की भविष्यवाणी करने के लिए वर्तमान के आधार पर उच्च स्तर की सटीकता के साथ कर सकता है। एक मशीन की शर्तें।पेंट की दुकानों में इसके लिए बहुत सारे आवेदन हैं, चाहे वह घटक, प्रक्रिया या संयंत्र स्तर पर हो।

भविष्य कहनेवाला रखरखाव पौधे के डाउनटाइम को कम करता है
जब घटकों की बात आती है, तो उन्नत विश्लेषिकी का उद्देश्य पूर्वानुमानित रखरखाव और मरम्मत की जानकारी के माध्यम से डाउनटाइम को कम करना है, उदाहरण के लिए मिक्सर के शेष सेवा जीवन की भविष्यवाणी करके।यदि घटक को बहुत जल्दी बदल दिया जाता है, तो स्पेयर पार्ट्स की लागत बढ़ जाती है और फलस्वरूप सामान्य मरम्मत लागत अनावश्यक रूप से बढ़ जाती है।दूसरी ओर, यदि इसे बहुत लंबे समय तक चालू रखा जाता है, तो यह कोटिंग प्रक्रिया और मशीन के रुकने के दौरान गुणवत्ता की समस्या पैदा कर सकता है।उन्नत विश्लेषिकी उच्च-आवृत्ति वाले रोबोट डेटा का उपयोग करके पहनने के संकेतक और पहनने के अस्थायी पैटर्न को सीखकर शुरू होती है।चूंकि डेटा को लगातार रिकॉर्ड और मॉनिटर किया जाता है, मशीन लर्निंग मॉड्यूल व्यक्तिगत रूप से वास्तविक उपयोग के आधार पर संबंधित घटक के लिए उम्र बढ़ने के रुझान को पहचानता है और इस तरह इष्टतम प्रतिस्थापन समय की गणना करता है।

मशीन लर्निंग द्वारा सिम्युलेटेड निरंतर तापमान घटता
उन्नत विश्लेषिकी विसंगतियों की पहचान करके प्रक्रिया स्तर पर गुणवत्ता में सुधार करती है, उदाहरण के लिए ओवन में हीट-अप वक्र का अनुकरण करके।अब तक, निर्माताओं के पास केवल मापन रन के दौरान सेंसर द्वारा निर्धारित डेटा होता था।हालांकि, गर्मी-अप वक्र जो कार बॉडी की सतह की गुणवत्ता के मामले में मौलिक महत्व के हैं, माप के बीच के अंतराल के दौरान ओवन की उम्र के बाद से भिन्न होते हैं।यह पहनने से परिवेशी परिस्थितियों में उतार-चढ़ाव होता है, उदाहरण के लिए वायु प्रवाह की तीव्रता में।"अब तक, हजारों निकायों का उत्पादन सटीक तापमान को जानने के बिना किया जाता है जिसमें व्यक्तिगत निकायों को गर्म किया गया है।मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, हमारा उन्नत विश्लेषिकी मॉड्यूल अनुकरण करता है कि विभिन्न परिस्थितियों में तापमान कैसे बदलता है।यह हमारे ग्राहकों को प्रत्येक व्यक्तिगत भाग के लिए गुणवत्ता का एक स्थायी प्रमाण प्रदान करता है और उन्हें विसंगतियों की पहचान करने की अनुमति देता है", गेरहार्ड अलोंसो गार्सिया कहते हैं।

उच्च प्रथम-रन दर समग्र उपकरण प्रभावशीलता को बढ़ाती है
इम्प्लांट के लिए, DXQplant.analytics सॉफ़्टवेयर का उपयोग उपकरणों की समग्र प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए उन्नत एनालिटिक्स मॉड्यूल के संयोजन में किया जाता है।जर्मन निर्माता का बुद्धिमान समाधान विशिष्ट मॉडल प्रकारों, विशिष्ट रंगों या अलग-अलग शरीर के अंगों में आवर्ती गुणवत्ता दोषों को ट्रैक करता है।यह ग्राहक को यह समझने की अनुमति देता है कि विचलन के लिए उत्पादन प्रक्रिया में कौन सा कदम जिम्मेदार है।इस तरह के दोष और कारण सहसंबंध बहुत प्रारंभिक चरण में हस्तक्षेप की अनुमति देकर भविष्य में पहली बार चलने की दर में वृद्धि करेंगे।

प्लांट इंजीनियरिंग और डिजिटल विशेषज्ञता के बीच संयोजन
एआई-संगत डेटा मॉडल विकसित करना एक बहुत ही जटिल प्रक्रिया है।वास्तव में, मशीन लर्निंग के साथ एक बुद्धिमान परिणाम उत्पन्न करने के लिए, "स्मार्ट" एल्गोरिथम में अनिर्दिष्ट मात्रा में डेटा सम्मिलित करना पर्याप्त नहीं है।प्रासंगिक संकेतों को एकत्र किया जाना चाहिए, ध्यान से चुना जाना चाहिए और उत्पादन से संरचित अतिरिक्त जानकारी के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।Dürr एक सॉफ्टवेयर डिजाइन करने में सक्षम था जो विभिन्न उपयोग परिदृश्यों का समर्थन करता है, मशीन लर्निंग मॉडल के लिए एक रनटाइम वातावरण प्रदान करता है और मॉडल प्रशिक्षण शुरू करता है।"इस समाधान को विकसित करना एक वास्तविक चुनौती थी क्योंकि कोई वैध मशीन लर्निंग मॉडल नहीं था और कोई उपयुक्त रनटाइम वातावरण नहीं था जिसका हम उपयोग कर सकते थे।प्लांट स्तर पर AI का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए, हमने मैकेनिकल और प्लांट इंजीनियरिंग के अपने ज्ञान को अपने डिजिटल फैक्ट्री विशेषज्ञों के साथ जोड़ दिया है।इससे पेंट की दुकानों के लिए पहला कृत्रिम बुद्धिमत्ता समाधान हुआ", गेरहार्ड अलोंसो गार्सिया कहते हैं।

उन्नत विश्लेषिकी विकसित करने के लिए कौशल और ज्ञान संयुक्त
डेटा वैज्ञानिकों, कंप्यूटर वैज्ञानिकों और प्रक्रिया विशेषज्ञों से बनी एक अंतःविषय टीम ने इस बुद्धिमान समाधान को विकसित किया।Dürr ने कई प्रमुख ऑटोमोटिव निर्माताओं के साथ सहयोग साझेदारी में भी प्रवेश किया है।इस तरह, डेवलपर्स के पास विभिन्न एप्लिकेशन मामलों के लिए उत्पादन में वास्तविक जीवन का उत्पादन डेटा और बीटा साइट वातावरण था।सबसे पहले, बड़ी संख्या में परीक्षण मामलों का उपयोग करके एल्गोरिदम को प्रयोगशाला में प्रशिक्षित किया गया था।इसके बाद, वास्तविक जीवन के संचालन के दौरान एल्गोरिदम ने साइट पर सीखना जारी रखा और पर्यावरण और उपयोग की शर्तों के लिए खुद को अनुकूलित किया।बीटा चरण को हाल ही में सफलतापूर्वक पूरा किया गया था और दिखाया गया था कि इसमें एआई की कितनी क्षमता है।पहले व्यावहारिक अनुप्रयोग दिखा रहे हैं कि ड्यूर का सॉफ्टवेयर पौधों की उपलब्धता और चित्रित निकायों की सतह की गुणवत्ता को अनुकूलित करता है।