Dürr پرمختللي تحلیلونه وړاندې کوي، د رنګ پلورنځیو لپاره د بازار لپاره چمتو AI لومړی غوښتنلیک.د DXQanalyze محصولاتو لړۍ کې د وروستي ماډل یوه برخه، دا حل د میخانیکي انجینرۍ سکټور کې د IT ټیکنالوژۍ او Dürr تجربه سره یوځای کوي، د نیمګړتیاوو سرچینې پیژني، د ساتنې غوره پروګرامونه تعریفوي، پخوانۍ نامعلومې اړیکې تعقیبوي او دا پوهه د تطبیق لپاره کاروي. د ځان زده کړې اصول په کارولو سره سیسټم ته الګوریتم.
ولې ټوټې په مکرر ډول ورته نیمګړتیاوې ښیې؟کله وروستی دی چې په روبوټ کې مکسر پرته له دې چې ماشین ودروي ځای په ځای شي؟دې پوښتنو ته دقیق او دقیق ځوابونه د دوامداره اقتصادي بریا لپاره بنسټیز دي ځکه چې دا هر نیمګړتیا یا هر غیر ضروري ساتنه چې مخنیوی یې کیدی شي پیسې خوندي کوي یا د محصول کیفیت ښه کوي."تر اوسه، دلته خورا لږ کنکریټ حلونه شتون درلود چې موږ ته به یې اجازه ورکړې وه چې د کیفیت نیمګړتیاوې یا ناکامۍ په چټکۍ سره وپیژنو.او که چیرې شتون ولري، دوی عموما د معلوماتو یا د محاکمې او تېروتنې هڅو د منظم لارښود ارزونې پراساس وو.دا پروسه اوس د مصنوعي استخباراتو څخه ډیره دقیقه او اتوماتیک ده "، په Dürr کې د MES او کنټرول سیسټمونو مرستیال ګیرارډ الونسو ګارسیا تشریح کوي.
د Dürr's DXQanalyze د ډیجیټل محصولاتو لړۍ، چې دمخه یې د تولید ډیټا ترلاسه کولو لپاره د ډیټا لاسته راوړنې ماډلونه شامل دي، د دې لید لپاره بصری تجزیات، او د سټریمینګ تجزیات، اوس کولی شي د نوي ځان زده کړې پرمختللي تحلیلي پلانټ او د پروسې څارنې سیسټم باندې حساب وکړي.
د AI غوښتنلیک خپله حافظه لري
د پرمختللي تحلیلونو ځانګړتیا دا ده چې دا ماډل د ماشین زده کړې سره د تاریخي معلوماتو په شمول لوی مقدار ډیټا سره یوځای کوي.دا پدې مانا ده چې د ځان زده کړې AI غوښتنلیک خپله حافظه لري او له همدې امله دا کولی شي د تیرو معلوماتو څخه کار واخلي ترڅو دواړه د ډیټا په لوی مقدار کې پیچلي ارتباطات وپیژني او په راتلونکي کې د یوې پیښې وړاندوینه وکړي د اوسني پراساس د لوړې کچې دقیقیت سره. د ماشین شرایط.د پینټ پلورنځیو کې د دې لپاره ډیری غوښتنلیکونه شتون لري ، که د اجزاو ، پروسې یا نبات په کچه وي.
وړاندوینه ساتنه د نبات د کښت وخت کموي
کله چې دا اجزاو ته راځي ، پرمختللي تحلیلات د وړاندوینې ساتنې او ترمیم معلوماتو له لارې د ځنډ وخت کمول دي ، د مثال په توګه د مکسر پاتې خدمت ژوند وړاندوینه کول.که چیرې اجزا ډیر وخت بدل شي، د فالتو پرزو لګښتونه لوړیږي او په پایله کې د عمومي ترمیم لګښتونه په غیر ضروري توګه لوړیږي.له بلې خوا، که دا د اوږدې مودې لپاره پاتې شي، دا کولی شي د کوټینګ پروسې او ماشین بندیدو په جریان کې د کیفیت ستونزې رامینځته کړي.پرمختللي تحلیلونه د لوړې فریکونسۍ روبوټ ډیټا په کارولو سره د پوښاک شاخصونو او د اغوستلو لنډمهاله نمونې زده کولو سره پیل کیږي.څرنګه چې ډاټا په دوامداره توګه ثبت او څارل کیږي، د ماشین زده کړې ماډل په انفرادي ډول د اصلي کارونې پراساس د اړوند برخې لپاره د عمر رجحانات پیژني او په دې توګه د غوره بدیل وخت محاسبه کوي.
د تودوخې دوامداره منحني د ماشین زده کړې لخوا سمول شوي
پرمختللی تجزیات د بې نظمیو په پیژندلو سره د پروسې په کچه کیفیت ښه کوي، د بیلګې په توګه په تنور کې د تودوخې پورته کولو منحل کولو سره.تر اوسه پورې، جوړونکو یوازې د اندازه کولو په جریان کې د سینسرونو لخوا ټاکل شوي معلومات درلودل.په هرصورت، د تودوخې پورته کولو منحل چې د موټر د بدن د سطحې کیفیت له مخې بنسټیز اهمیت لري د تنور له عمر څخه توپیر لري، د اندازه کولو تر منځ د وقفې په جریان کې.دا جامې د محیطي شرایطو د بدلون لامل کیږي، د بیلګې په توګه د هوا جریان شدت."تر اوسه پورې، په زرګونو جسدونه تولید شوي پرته له دې چې دقیق تودوخې پوه شي چې انفرادي بدنونه تودوخه شوي دي.د ماشین زده کړې په کارولو سره، زموږ پرمختللی تجزیه ماډل په مختلفو شرایطو کې د تودوخې درجه څنګه بدلوي.دا زموږ پیرودونکو ته د هرې برخې لپاره د کیفیت دایمي ثبوت وړاندې کوي او دوی ته اجازه ورکوي چې بې نظمۍ وپیژني "، ګیرارډ الونسو ګارسیا تشریح کوي.
د لومړي ځل لوړ نرخ د ټول تجهیزاتو اغیزمنتوب زیاتوي
لکه څنګه چې د امپلانټ لپاره ، د DXQplant.analytics سافټویر د پرمختللي تحلیل ماډل سره په ترکیب کې کارول کیږي ترڅو د تجهیزاتو عمومي تاثیر ډیر کړي.د آلمان جوړونکي هوښیار حل د ځانګړي ماډل ډولونو، ځانګړي رنګونو یا د بدن انفرادي برخو کې تکراري کیفیت نیمګړتیاوې تعقیبوي.دا پیرودونکي ته اجازه ورکوي چې پوه شي چې د تولید پروسې کوم ګام د انحراف لپاره مسؤل دی.دا ډول نیمګړتیاوې او لاملونه اړیکي به په راتلونکي کې د لومړي پړاو کچه لوړه کړي ترڅو په خورا لومړني مرحله کې مداخلې ته اجازه ورکړي.
د نبات انجینرۍ او ډیجیټل تخصص ترمنځ ترکیب
د AI سره مطابقت لرونکي ډیټا ماډلونو رامینځته کول خورا پیچلي پروسه ده.په حقیقت کې، د ماشین زده کړې سره د هوښیارې پایلې تولیدولو لپاره، دا کافي ندي چې په "سمارټ" الګوریتم کې د غیر مشخص مقدار ډیټا داخل کړئ.اړونده سیګنالونه باید راټول شي، په دقت سره وټاکل شي او د تولید څخه د جوړښت شوي اضافي معلوماتو سره یوځای شي.Dürr وتوانید چې یو سافټویر ډیزاین کړي چې د مختلف کارولو سناریوګانو ملاتړ کوي، د ماشین زده کړې ماډل لپاره د چلولو چاپیریال چمتو کوي او د ماډل روزنه پیل کوي."د دې حل رامینځته کول یوه ریښتینې ننګونه وه ځکه چې د ماشین زده کړې کوم معتبر ماډل شتون نلري او د چلولو مناسب چاپیریال شتون نلري چې موږ یې کارولی شو.د دې لپاره چې د نبات په کچه د AI کارولو وړتیا ولرئ، موږ زموږ د میخانیکي او نبات انجینرۍ پوهه زموږ د ډیجیټل فابریکې متخصصینو سره یوځای کړې.دا د رنګ پلورنځیو لپاره د مصنوعي استخباراتو لومړي حل لامل شو "، ګیرارډ الونسو ګارسیا وايي.
مهارتونه او پوهه د پرمختللي تحلیلونو رامینځته کولو لپاره یوځای کیږي
د ډیټا ساینس پوهانو، کمپیوټر ساینس پوهانو او د پروسې متخصصینو څخه جوړ یو انډول ډیسپلین ټیم دا هوښیار حل رامینځته کړی.Dürr د ډیری لوی موټرو جوړونکو سره د همکارۍ ملګرتیا هم کړې ده.په دې توګه، پراختیا کونکو د مختلف غوښتنلیک قضیو لپاره په تولید کې د حقیقي ژوند تولید ډاټا او د بیټا سایټ چاپیریال درلود.لومړی، الګوریتمونه په لابراتوار کې روزل شوي چې د ډیری ازموینې قضیې په کارولو سره.وروسته بیا، الګوریتم د حقیقي ژوند عملیاتو په جریان کې د ساحې زده کړې ته دوام ورکړ او د چاپیریال او کارولو شرایطو سره یې ځان تطبیق کړ.د بیټا مرحله پدې وروستیو کې په بریالیتوب سره بشپړه شوې او وښودله چې د AI څومره ظرفیت لري.لومړی عملي غوښتنلیکونه ښیې چې د Dürr څخه سافټویر د نبات شتون او د رنګ شوي بدنونو سطح کیفیت غوره کوي.
د پوسټ وخت: مارچ-16-2022