John Deereは、Intelの人工知能技術を使用して、製造および溶接プロセスにおける古いコストのかかる問題の解決を支援しています。
Deereは、コンピュータービジョンを使用して、製造施設の自動溶接プロセスで一般的な欠陥を自動的に検出するソリューションを試しています。
John Deere Construction and ForestryDepartmentの品質ディレクターであるAndyBenkoは、次のように述べています。この人工知能ソリューションは、以前よりも効率的に高品質の機械を製造するのに役立つ可能性があります。
「製造業に新しいテクノロジーを導入することは、新しい機会を開き、長年変わっていないプロセスに対する私たちの認識を変えています。」
John Deereは、世界中の52の工場で、ガスメタルアーク溶接（GMAW）プロセスを使用して、低炭素鋼を高強度鋼に溶接し、機械や製品を製造しています。これらの工場では、数百のロボットアームが毎年数百万ポンドの溶接ワイヤーを消費しています。
Deereは、このように大量の溶接を行っているため、溶接の問題の解決策を見つけた経験があり、潜在的な問題に対処するための新しい方法を常に模索しています。
業界全体で一般的に感じられる溶接の課題の1つは多孔性です。この場合、溶接金属の空洞は、溶接部が冷えるときに閉じ込められた気泡によって引き起こされます。キャビティは溶接強度を弱めます。
従来、GMAW欠陥検出は、高度なスキルを持つ技術者を必要とする手動プロセスです。これまで、溶接プロセス中の溶接気孔率に対処するための業界全体の試みは、常に成功するとは限りませんでした。
これらの欠陥が製造プロセスの後の段階で見つかった場合は、アセンブリ全体を再加工するか、廃棄する必要があります。これは、製造業者にとって破壊的でコストがかかる可能性があります。
インテルと協力して人工知能を使用して溶接気孔率の問題を解決する機会は、ジョンディアの2つのコアバリューであるイノベーションと品質を組み合わせる機会です。
「ジョンディアの溶接品質をこれまで以上に向上させる技術を推進したいと考えています。これは、お客様への約束であり、ジョンディアへの期待です」とベンコ氏は述べています。
IntelとDeereは、専門知識を組み合わせて、人間の知覚レベルを超えるエッジでリアルタイムの洞察を生成できる統合されたエンドツーエンドのハードウェアおよびソフトウェアシステムを開発しました。
ニューラルネットワークベースの推論エンジンを使用する場合、ソリューションはリアルタイムで欠陥を記録し、溶接プロセスを自動的に停止します。自動化システムにより、Deereはリアルタイムで問題を修正し、Deereで知られる高品質の製品を製造できます。
Intelのモノのインターネットグループのバイスプレジデントであり、Industrial SolutionsGroupのゼネラルマネージャーであるChristineBolesは、次のように述べています。
「工場でインテルのテクノロジーとスマートインフラストラクチャを活用することで、ディアはこの溶接ソリューションだけでなく、より広範なインダストリー4.0の変革の一環として出現する可能性のある他のソリューションも活用できる立場にあります。」
エッジ人工知能の欠陥検出ソリューションは、Intel Core i7プロセッサでサポートされており、Intel MovidiusVPUとIntelOpenVINOツールキット配布バージョンを使用し、産業グレードのADLINKマシンビジョンプラットフォームとMeltTools溶接カメラを介して実装されます。
次のように提出：製造、タグ付けされたニュース：人工知能、ディア、インテル、ジョン、製造、プロセス、品質、ソリューション、テクノロジー、溶接、溶接
Robotics and Automation Newsは2015年5月に設立され、現在このカテゴリで最も広く読まれているWebサイトの1つです。
有料購読者になること、広告やスポンサーシップを通じて、または当店を通じて製品やサービスを購入すること、または上記のすべての組み合わせによって、私たちをサポートすることを検討してください。
ウェブサイトとそれに関連する雑誌および週刊ニュースレターは、経験豊富なジャーナリストとメディア専門家の小さなチームによって作成されています。
ご提案やご意見がございましたら、お問い合わせページのメールアドレスからお気軽にお問い合わせください。
このウェブサイトのクッキー設定は、最高のブラウジング体験を提供するために「クッキーを許可する」に設定されています。クッキーの設定を変更せずにこのウェブサイトを継続して使用する場合、または下の[同意する]をクリックすると、同意したことになります。
投稿時間：2021年5月28日
