Odată cu integrarea profundă a Industriei 4.0 și a tehnologiilor de inteligență artificială, mașinile de asamblare a acelor AVF evoluează de la automatizare și flexibilitate la inteligență. Viitoarele mașini de asamblare nu vor fi doar mașini care execută programe prestabilite, ci și „unități de producție inteligente” cu capacități de percepție, analiză, luare-de decizii și optimizare. Forța lor motrice de bază provine din algoritmii de date și inteligență artificială.

Dimensiunile și profunzimea colectării datelor vor suferi modificări revoluționare. Mașinile actuale de asamblare pot colecta deja date structurate, cum ar fi forța, deplasarea și imaginile vizuale. Viitoarele mașini inteligente de asamblare vor integra mai multe tipuri de senzori, cum ar fi senzorii de imagine hiperspectrale pentru detectarea reziduurilor de suprafață și a contaminanților chimici invizibili în urmă sau a eterogenității materialelor; micro-senzori de vibrații pentru ascultarea caracteristicilor acustice emise în timpul procesului de presa-pentru a determina calitatea lipirii interne; și chiar microscoape online pentru reconstrucția-tri-tridimensională în timp real a vârfului acului și a canelurilor la scară nanometrică. Aceste date masive, multimodale de producție-în timp real formează baza „producției de date mari”.

Pe baza acestor date, algoritmii de inteligență artificială vor avea o valoare semnificativă în mai multe aspecte:

• Monitorizarea predictivă a calității și optimizarea procesului:Prin învățarea automată a datelor istorice de producție (inclusiv parametrii materialelor primite, parametrii procesului și rezultatele inspecției finale), sistemul poate construi modele complexe de predicție a calității produselor. De exemplu, modelul poate descoperi că atunci când mai mulți parametri de energie ai slotului laser deviază ușor și combinați cu duritatea (valoarea HRC) a tubului acului dintr-un anumit lot fiind la limita superioară a intervalului, chiar dacă inspecția procesului este calificată în acel moment, probabilitatea apariției problemelor în testele ulterioare de-fiabilitatea pe termen lung va crește semnificativ. Sistemul mașinii de asamblare poate da avertismente timpurii și poate ajusta automat-parametrii de ajustare prin presa-ulterior (cum ar fi reducerea adecvată a forței de ajustare a presării-) pentru compensare și optimizare, realizând un adevărat „control anticipat” și optimizare auto-adaptativă a procesului.
• Analiză inteligentă a cauzei rădăcină și auto{0}}diagnosticare:Atunci când sistemul de detectare vizuală detectează un vârf anormal al acului, sistemele tradiționale pot efectua doar o operațiune de „aruncare”. Sistemul inteligent poate asocia imediat toate datele de proces ale acelui vârf de ac: din ce lot de măcinare a provenit? Au fost anormali parametrii de slotting laser ai procesului anterior? Care a fost înregistrarea temperaturii și umidității ambientale a acestei stații de lucru? Prin analiza corelației, AI poate identifica rapid cea mai probabilă cauză principală a defectului (de exemplu, „Această anomalie este foarte corelată cu starea actuală de uzură a celei de-a treia roți de șlefuit”). De asemenea, poate solicita întreținere pentru a preveni apariția problemelor de lot la sursă. În același timp, AI poate efectua întreținere predictivă asupra stării de sănătate a mașinii de asamblare, poate analiza fluctuațiile curentului servomotorului, spectrele de vibrații etc. și poate oferi avertismente timpurii privind uzura mecanică.
• Asamblare adaptivă și geamăn digital:Confruntându-se cu diferențele microscopice ale componentelor (chiar și produsele calificate au fluctuații de dimensiune și rotunjime în intervalul de toleranță), mașinile inteligente de asamblare nu mai folosesc parametrii fix „-size-one fits-all”. Prin percepția-în timp real a dimensiunii reale a fiecărui tub de ac și a scaunului de ac (prin măsurare online), sistemul de control AI poate „adapta” calea optimă de ajustare a presării-și parametrii pentru fiecare pereche, realizând un asamblare precis adaptiv „unu-la-unu”. În plus, întreaga linie de asamblare poate fi sincronizată cu modelul „geamăn digital” al produsului în lumea virtuală pentru a simula și optimiza procesul de producție, a testa capacitatea de asamblare a noilor produse și a scurta semnificativ timpul de introducere a noilor produse.
• Asistență și transfer de cunoștințe cu Realitatea Augmentată (AR):În depanarea echipamentelor, întreținerea și formarea operatorilor, ochelarii AR pot suprapune informații virtuale pe echipamentele fizice. De exemplu, îndrumarea inginerilor pentru a finaliza operațiunea de schimbare pas cu pas, evidențiind șuruburile care trebuie operate; sau afișarea directă-starea echipamentului în timp real, indicarea defecțiunilor și diagrame de explozie tri-dimensionale lângă componentele relevante. În același timp, AI poate converti experiența inginerilor seniori în gestionarea anomaliilor complexe într-o bază de cunoștințe digitale repetabilă și scalabilă.

Privind în viitor, mașina inteligentă de asamblare a acului AVF va deveni un nod central în rețeaua inteligentă interconectată a fabricii. Nu numai că generează și utilizează date pe cont propriu, ci și schimbă date-în timp real cu sistemele de stocare a materialelor din amonte, echipamente de procesare cu laser, linii de ambalare din aval, sisteme de depozitare și logistică, precum și sisteme ERP și PLM la nivel de întreprindere-. Prin intermediul aplicațiilor bazate pe date și cu inteligență artificială, producția de ac AVF se va îndrepta către vârfuri de calitate superioară (vizând „zero defecte”), costuri globale mai mici (reducerea risipei și îmbunătățirea eficienței) și capacități de răspuns personalizate mai puternice, oferind în cele din urmă mai sigure, mai fiabile și mai bune-produse de acces{{-de dializă} pentru pacienții cu boli renale cu dializă.