Мы используем файлы cookie, аналогичные технологии и службы отслеживания

На этом веб-сайте мы используем файлы cookie, аналогичные технологии и службы отслеживания (далее «файлы cookie»). Если они используются не только для технически правильного отображения веб-сайта, но и для его улучшения с учетом поведения пользователей (например, с помощью системы Salesforce Pardot) и предоставления содержимого в соответствии с их интересами (например, посредством сервисов LinkedIn Insights, Google Ads), нам требуется ваше согласие. Кроме того, мы интегрируем содержимое сторонних поставщиков (например, систему Microsoft Azure для реализации единого входа), и при этом возможна передача ваших данных в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Нажимая кнопку «Принять все» вы соглашаетесь как с использованием необязательных файлов cookie, так и с передачей данных в третьи страны. Нажимая кнопку «Отклонить», вы отклоняете использование необязательных файлов cookie. Чтобы решить, какие конкретно файлы cookie вы разрешаете использовать, сделайте выбор в разделе «Сведения». Для получения дополнительной информации, в частности, о ваших правах, см. раздел «Сведения» или нашу Политику конфиденциальности .

Детали

Отклонить

Принять

Ниже вы можете активировать или деактивировать отдельные технологии, которые используются на этом сайте.

Разрешить все

Обязательно

Эти файлы cookie в обязательном порядке необходимы для работы веб-сайта, так как они обеспечивают работу таких основных функций, как навигация по страницам, языковые настройки, параметры использования файлов cookie и доступ к защищенным разделам веб-сайта. Кроме того, файлы cookie этой категории обеспечивают соответствие веб-сайта законодательным требованиям и стандартам безопасности. Вследствие этого вы не можете запретить использование этих файлов cookie на нашем веб-сайте. Для получения информации об этих файлах cookie см. раздел «Подробнее».

Функциональность и персонализация

Эти файлы cookie собирают информацию о ваших привычных действиях во время пользования нашим веб-сайтом и помогают нам улучшить функциональные возможности и привлекательность веб-сайта с учетом ваших предыдущих посещений, вашего местоположения и настроек вашего браузера, чтобы в результате сделать наш веб-сайт более удобным для пользователей. Кроме того, они обеспечивают доступ к инструментам сторонних поставщиков, интегрированных в наш веб-сайт (например, к системе Microsoft Azure для единого входа). При этом возможна передача ваших данных в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Если вы не примите эти файлы cookie, функции веб-сайта будут доступны для вас лишь в ограниченном виде. Для получения информации об используемых инструментах см. раздел «Подробнее».

Анализ

Эти файлы cookie предназначены для создания базовой статистики использования и пользователей на основе данных о том, каким образом используется наш веб-сайт. Помимо применения файлов cookie ваше согласие также распространяется на последующую обработку данных, включая их передачу в США с помощью применяемых служб, например, системы Salesforce Pardot. Для получения информации об используемых инструментах см. раздел «Подробнее».

Маркетинг и социальные сети

Эти файлы cookie помогают сторонним поставщикам собирать информацию о том, каким образом вы делитесь содержимым нашего веб-сайта в социальных сетях, или предоставляют аналитические данные о поведении пользователей при переходе между платформами социальных сетей или нашими кампаниями в социальных сетях и страницами на нашем собственном веб-сайте (например, посредством сервиса LinkedIn Insights). Кроме того, маркетинговые файлы cookie сторонних поставщиков помогают нам измерять эффективность наших рекламных объявлений на веб-сайтах других владельцев (например, посредством сервиса Google Ads). Мы применяем эти файлы cookie, чтобы оптимизировать для вас пути и методы предоставления нашего содержимого. Используемые сторонние поставщики и платформы социальных сетей могут передавать ваши данные в США, которые в этом случае рассматриваются как небезопасная третья страна. Помимо применения файлов cookie ваше согласие также распространяется на последующую обработку данных, включая вышеописанную передачу данных. Для получения подробной информации о применяемых инструментах и наших страницах в социальных сетях см. раздел «Подробнее».

Подробнее

Сохранить настройки

Система Advanced Analytics управляет цехом покраски с помощью искусственного интеллекта

Dürr выпустит первое в мире приложение с искусственным интеллектом для покрасочных цехов

Москва, 18 мая 2020 – Dürr вывел на рынок первое в мире приложение с искусственным интеллектом для организации работы покрасочных цехов. Созданная на основе новейших IT технологий с учетом передового инжиниринга программа обнаруживает причины производственных дефектов, рассчитывает оптимальные графики техобслуживания оборудования, выявляет скрытые производственные корреляции и оптимизирует алгоритм работы цеха на основе самообучения. Приложение Advanced Analytics входит в качестве модуля в состав продуктовой линейки DXQanalyze. Опыт эксплуатации программного обеспечения Dürr показал, что оно оптимизирует техническую готовность оборудования и качество покраски кузовов.

Почему элементы кузова раз за разом обнаруживают одни и те же дефекты? Каков крайний срок замены смесителя робота без остановки агрегата? Ответы на эти вопросы влияют на эффективность производства.
Устранение причин дефектов и лишних техобслуживаний означает экономию и рост качества продукции. «До сих пор примеры раннего предупреждения дефектов и сбоев производства были редки. Как правило, решения принимались на основе кропотливой ручной оценки данных или методе проб и ошибок. Искусственный интеллект автоматизирует процесс принятия решений и делает их намного более точными», – объясняет Герхард Алонсо Гарсия, вице-президент по MES & Control Systems компании Dürr.

Новая самообучающаяся система мониторинга производственных процессов Advanced Analytics дополнила линейку цифровых продуктов DXQanalyze концерна Dürr, которая уже включает модули Data Acquisition для сбора производственных данных и Visual Analytics для их визуализации, а также систему анализа производственных данных Streaming Analytics, которая работает в близком к реальному времени режиме на малокодовой платформе. С её помощью операторы определяют отклонения от предустановленных целевых значений работы производства.

Умное приложение с собственной памятью
Особенностью Advanced Analytics является то, что модуль накапливает большое количество данных, включая параметры прошлых производственных циклов и сочетает это со способностью к машинному самообучению. В переносном смысле это означает, что самообучающееся приложение с искусственным интеллектом имеет собственную память, то есть, оно способно распознавать комплексные корреляции в большом массиве данных и прогнозировать события в будущем с высокой точностью на основе данных о текущем состояния оборудования. В покрасочных цехах есть много областей применения данного модуля – как на уровне отдельных компонентов и процессов, так и всего производства в целом.

Прогноз своевременного техобслуживания сокращает потери от простоя цеха
На основе мониторинга параметров работы цеха и отдельных агрегатов система Advanced Analytics позволяет прогнозировать оптимальное время проведения техобслуживания цеха или ремонта агрегатов, например, путем расчета оставшегося срока службы смесителя. Если компонент заменить слишком рано, вырастут необязательные расходы на запасные части или на ремонт, а слишком поздняя замена может привести к проблемам с качеством во время нанесения покрытия и остановке оборудования. На основе непрерывно поступающих данных о функционировании робота приложение Advanced Analytics выявляет степень износа агрегата и рассчитывает график его износа во времени. Так как все данные непрерывно регистрируются и анализируются, модуль машинного обучения программы распознает тенденции износа каждого компонента на основе данных его фактического использования и рассчитывает оптимальное время замены.

Система машинного обучения моделирует температурно-временные кривые
Приложение Advanced Analytics помогает улучшить качество, выявляя аномалии производственного процесса путем моделирования температурной кривой разогрева печи. До сих пор производители оперировали лишь данными датчиков, полученными во время измерительных циклов. Однако кривые разогрева, от которых напрямую зависит качество поверхности кузова автомобиля, меняются, поскольку печь изнашивается в промежутках между измерительными циклами. А это означает изменение в воздействии внешних условий на процесс, например, меняется мощность воздушного потока. «Сейчас производитель, например, тысячи кузовов, не знает до какой температуры нагревался каждый кузов. При машинном самообучении, наше приложение Advanced Analytics моделирует, как меняется температура в разных условиях. Поэтому это наши заказчики теперь могут постоянно подтверждать качество каждого кузова и выявлять аномалии», – говорит Герхард Алонсо Гарсия.

Высокие показатели при первом прогоне повышают общую эффективность оборудования
На уровне завода программное обеспечение DXQplant.analytics вместе с модулем Advanced Analytics используется для повышения общей эффективности оборудования. Модуль ИИ отслеживает системные дефекты, в том числе повторяющиеся в определенных типах моделей, цветах покраски и элементах кузова. На основе полученных данных можно делать выводы, на каком этапе производственного процесса происходят отклонения. Установление связи между дефектами и их причинами позволяет повысить показатели работы при первом прогоне оборудования и вносить коррективы на ранней стадии.

Синергия заводской и цифровой компетенций
Разработка самообучающихся цифровых моделей производства – сложный процесс. Машинное обучение не работает путем закладки неопределенных объемов производственных данных в «умный» алгоритм, который выдает интеллектуальный результат. Необходимо собирать только значимые (сенсорные) сигналы датчиков, тщательно отсортировать их и дополнять структурированными данными, описывающими производственный процесс.

Система Advanced Analytics компании Dürr представляет собой многосценарное программное обеспечение, способное имитировать различные условия производства и отрабатывать в них модели, созданные на основе машинного обучения. «Сложность заключалась в том, что у нас не было ни общепризнанной модели машинного обучения, ни программ симуляции реальных производственных условий, в которых можно было бы тестировать полученные «умные» модели. Чтобы использовать ИИ на уровне всего завода, мы объединили наши знания в области машиностроения и промышленной эксплуатации со знаниями наших специалистов из «Digital Factory». В результате было создано первое решение с ИИ для покрасочных цехов», – объясняет Герхард Алонсо Гарсия.

Необходимость межотраслевых знаний
Модуль Advanced Analytics разработан междисциплинарной группой, состоящей из специалистов по цифровым данным, экспертов в области вычислительных машин и специалистов по процессам. Dürr также вёл работы по проекту в партнерстве с несколькими ведущими автопроизводителями. В результате, разработчики имели в своем распоряжении реальные производственные данные и ряд экспериментальных заводских площадок для выработки различных сценариев использования приложения. Сначала алгоритмы отрабатывались в лаборатории с использованием обширного набора тестовых данных. Затем алгоритмы автономно прогонялись в реальных условиях эксплуатации на различных типах производственных площадок в разных условиях и средах. Недавно был успешно завершен этап бета-тестирования, доказавший высокий потенциал использования ИИ на производстве.