Az Ipar 4.0 és a mesterséges intelligencia technológiák mélyreható integrációjával az AVF tűszerelő gépek az automatizálásból és a rugalmasságból az intelligencia irányába fejlődnek. A jövő összeszerelő gépei nemcsak előre beállított programokat végrehajtó gépek lesznek, Alapvető hajtóerejük az adatokból és a mesterséges intelligencia algoritmusaiból származik.

Az adatgyűjtés méretei és mélysége forradalmi változásokon megy keresztül. A jelenlegi összeszerelő gépek már képesek strukturált adatokat gyűjteni, például erő-, elmozdulás- és vizuális képeket. A jövőbeli intelligens összeszerelő gépek több típusú érzékelőt fognak integrálni, például hiperspektrális képalkotó szenzorokat a felületi maradványok és a láthatatlan nyomokban lévő vegyi szennyeződések vagy az anyagok heterogenitásának észlelésére; mikro-rezgésérzékelők a préselési illesztési folyamat során kibocsátott akusztikus jellemzők figyelésére,-hogy meghatározzák a belső kötés minőségét; és még online mikroszkópok is a tűhegy és a nanoméretű hornyok valós idejű, Ezek a hatalmas, multimodális valós idejű termelési adatok{7}} képezik a „big data előállításának” alapját.

Ezen adatok alapján a mesterséges intelligencia algoritmusainak több szempontból is jelentős értéke lesz:

• Prediktív minőségfigyelés és folyamatoptimalizálás:A gyártástörténeti adatok gépi tanulásával (beleértve a bejövő anyagparamétereket, folyamatparamétereket és végső ellenőrzési eredményeket) a rendszer komplex termékminőség-előrejelzési modelleket tud felépíteni. Például a modell felfedezheti, hogy ha a lézerhornyolás több energiaparamétere kissé eltér, és a tűcső keménységével (HRC-értéke) kombinálva egy adott tételben a tartomány felső határán van, még akkor is, ha a folyamatellenőrzés abban az időben minősített, jelentősen megnő a problémák előfordulásának valószínűsége a következő hosszú távú megbízhatósági tesztekben. Az összeszerelőgép-rendszer képes korai figyelmeztetéseket küldeni, és automatikusan finom-beállítani a későbbi prés-illesztési paramétereket (például a prés-illeszkedési erő megfelelő csökkentését) a kompenzáció és az optimalizálás érdekében, valódi „előrecsatolt vezérlést” és a folyamat ön-adaptív optimalizálását.
• Intelligens kiváltó ok-elemzés és{0}}öndiagnózis:Amikor a vizuális érzékelő rendszer rendellenes tűhegyet észlel, a hagyományos rendszerek csak „eldobás” műveletet tudnak végrehajtani. Az intelligens rendszer azonnal hozzá tudja rendelni az adott tűhegy összes folyamatadatát: melyik őrlési tételből származik? Az előző folyamat lézerhornyolási paraméterei abnormálisak voltak? Milyen volt ennek a munkaállomásnak a környezeti hőmérsékleti és páratartalmi rekordja? A korrelációs elemzés révén az MI gyorsan azonosítani tudja a hiba legvalószínűbb kiváltó okát (például „Ez az anomália erősen korrelál a 3. köszörűkorong jelenlegi kopási állapotával”). Ezenkívül karbantartást is kérhet, hogy megakadályozza a kötegelt problémák előfordulását a forrásnál. Ugyanakkor az AI előrejelző karbantartást végezhet az összeszerelő gép egészségi állapotán, elemzi a szervomotor áramingadozásait, rezgésspektrumait stb., és korai figyelmeztetést adhat a mechanikai kopásra.
• Adaptív összeszerelés és digitális iker:Az alkatrészek mikroszkopikus különbségeivel szemben (még a minősített termékek méretében és kerekségében is ingadozások vannak a tűréshatáron belül), az intelligens összeszerelő gépek többé nem használnak „egy{0}}méret-mindenre{2}}” rögzített paramétereket. Az egyes tűcsövek és tűülékek tényleges méretének valós-érzékelése révén (online mérés révén) az AI vezérlőrendszer minden párhoz "szabhatja" az optimális préselési-igazítási útvonalat és paramétereket, így valós, "egy az egyhez" adaptív precíz összeállítást valósít meg. Ezenkívül a teljes összeszerelősor szinkronizálható a termék "digitális iker" modelljével a virtuális világban, így szimulálható és optimalizálható a gyártási folyamat, tesztelhető az új termékek összeszerelési képessége, és jelentősen lerövidülhet az új termékek bevezetésének ideje.
• Kiterjesztett valóság (AR) segítségnyújtás és tudásátadás:A berendezések hibakeresése, karbantartása és kezelői képzése során az AR-szemüvegek virtuális információkat helyezhetnek el a fizikai berendezéseken. Például a mérnökök útmutatása az átállási művelet lépésről lépésre történő végrehajtására, kiemelve a csavarokat, amelyeket meg kell működtetni; vagy közvetlenül megjeleníti a valós idejű-berendezés állapotát, a hibajelzést és a háromdimenziós robbanási diagramokat a releváns alkatrészek mellett. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia a vezető mérnökök komplex anomáliák kezelésében szerzett tapasztalatait megismételhető és méretezhető digitális tudásbázissá alakíthatja.

A jövőre nézve az intelligens AVF tű-összeszerelő gép az összekapcsolt intelligens gyári hálózat központi csomópontja lesz. Nemcsak önmagában állít elő és használ fel adatokat, hanem valós idejű adatokat is cserél a felfelé irányuló anyagtároló rendszerekkel, lézeres feldolgozó berendezésekkel, a későbbi csomagolósorokkal, raktározási és logisztikai rendszerekkel, valamint vállalati szintű ERP- és PLM-rendszerekkel. Az adatok-vezérelt és mesterséges intelligencia alkalmazásai révén az AVF tűgyártás a magasabb minőségi csúcsok felé halad (a „nulla hiba” elérése), az alacsonyabb összköltségek (a hulladék csökkentése és a hatékonyság javítása), valamint az erősebb, személyre szabott válaszadási képességek felé halad, végső soron biztonságosabb, megbízhatóbb és jobb -tapasztalattal rendelkező dialízis érrendszeri hozzáférést biztosító termékeket a végstádiumú{6} vesebetegségben szenvedő betegek számára.