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人工智能工藝研究

2021-09-22 02:14王玓
科技研究 2021年22期
關鍵詞:技術人員工藝模型

王玓

摘要:目前豫新汽車的釬焊爐工藝技術調整,仍依賴于工藝專家及工藝技術人員的經驗,參差不齊的水平容易使產品釬焊過程中的良品率波動較大,對產品的穩定性生產和產品的一致性影響較大?;诖寺摵蠌S家開發《芯體車間釬焊爐人工智能》項目。在釬焊爐數據采集系統的基礎上,通過數據建模分析系統,實現焊接參數優化,減少對工藝技術人員的依賴。

關鍵詞:人工智能、釬焊爐。

引言

釬焊是我公司的核心工藝,對其精確把控是確保產品質量、產能的關鍵,整個焊接過程精確的爐內氣氛控制包含兩個重點衡量指標,即:產品合適的溫度曲線和惰性氣體環境。合適的溫度曲線:產品在板鏈上連續通過釬焊爐,釬焊爐各區不同的溫度和產品移動速度構成了產品升溫曲線。釬焊爐各釬焊度段裝有電加熱器并通過爐膛內測溫熱電偶,感知溫度變化,調節加熱器輸出功率保證各釬焊段所設置的溫度。但調整輸出功率保證爐膛內設定溫度有一定滯后性,影響調節過程產品質量。惰性氣體環境:鋁釬焊過程極易氧化,導致焊接過程焊縫無法填充,而導致產品報廢。對鋁換熱器來說,釬焊環境要求非常嚴格。釬焊爐氣氛通過在爐中持續充入氮氣來保證爐中惰性氣體環境。目前通過人工根據經驗調整的方法來實現釬焊爐中環境的穩定,這個過程對人員的經驗依賴程度非常高。而傳統的自動控制方法無法滿足對釬焊環境進行精確調節的需要。

1.現狀需求以及方案設計描述

目前豫新汽車的釬焊爐工藝技術調整,仍依賴于工藝專家及工藝技術人員的經驗,參差不齊的水平容易使產品釬焊過程中的良品率波動較大,對產品的穩定性生產和產品的一致性影響較大。

芯體車間四號線釬焊合格率目前已達到99.5%左右,再進一步的提升需要更實時的數據抓取與更精確的分析,通過人工智能技術的應用,實時掌握釬焊的各參數,并通過模型的應用與不斷地現場建模迭代,可以提前預測并提醒工藝技術人員影響焊接合格率的因素占比,將問題提前扼殺。

基于機器學習的釬焊爐內環境控制方案涉及到爐內環境數據和人員調節數據的采集、處理、模型訓練、評估、基于模型的控制等不同環節,最后建立準確、穩定運行的模型,實現對人員的智能替代作用。

2.人工智能項目介紹

2.1 項目簡介

針對上述需求及方案設計,豫新公司人工智能項目分為三個系統:1.數據采集系統,通過數據采集系統將釬焊爐數據及氦檢漏數據采集到系統中,給予大屏顯示,為工藝技術人員提供數據方面參考依據;2.運用多因子分析系統將焊接參數與氦檢漏檢漏信息建立釬焊爐設備分析模型,對比不良品出現前后多因子綜合的波動,從而得到過程參數建議;

3.定時預測系統,將車間歷史數據導入到定時預測系統中進行調試驗證,通過異常樣本與正常樣本的對比分析,根據因子分布給出正常區間分布范圍,從而在焊接參數將要發生異常時提前預警,為現場焊接提供參考。

2.2 釬焊數據監控與預測原理

釬焊爐的數據監控于預測共經歷四個階段:數據采集—工程經驗分析—多因子分析建?!P蛻眉皟灮?。

1.第一階段:對釬焊爐生產流程進行調研,并提出需增加數據采集點要求,根據需求增加相應傳感器、檢測設備、網關等設備。

2.第二階段:現場數據采集到平臺端,對過程數據和成品檢測數據,產品檢測記錄按照時間軸形式與釬焊的參數進行關聯,剔除異常波動值。

3.第三階段利用對因子分析手法進行釬焊爐生產過程建模,對比不良品出現前后多音字綜合的波動,從而得到相應過程參數建議。

4.第四階段:導入分析形成的生產參數數據,應用于產線,由此該模型得到驗,根據現場圖報告廳效果進行再次分析,不斷進行模型化的優化。

3.項目完成情況及效果分析

本文將從經濟效益方面、人才培養方面、推廣價值方面、難易度方面進行分析。

3.1經濟效益方面

通過推廣人工智能項目,項目改善前焊接合格率達到99.5%,項目應用后預計可提高0.2個百分點,按照四號線每天生產5000套,每年工作220天計算),每套產品按照100元計算:每天生產數量×每年工作天數×提高百分比×每套效益,共減少質量損失:5000*220*0.2%*100=22萬元.

3.2人才培養方面

通過本項目,參與項目的個人業務水平均得到明顯進步。然后與

相關技術人員培訓研討,形成豫新人工智能項目展示說明,完成課件《工業現場數據管理》并于2020年4月在工程部進行培訓。人員的綜合能力有明顯提升,并且在整個公司內進行宣貫學習。

3.3 推廣價值方面

該項目在多個部門或多種生產線上可普遍實施,有較詳細的原始資料和標準化程序,形成可參考的技術標準或可行性分析報告,目前已經在芯體車間四號線使用,形成釬焊爐設備分析模型,后續可持續開發,使得模型更加智能、更加精確,也可橫向推廣至公司其他焊接生產線

3.4 難易度方面

該項目需協調多個單位完成,具有一定專業性,且需消耗一定成本和時間(2個月-半年,或11-20人),豫新公司人工智能項目主要由芯體車間及技術工程部協作完成,結合機械知識與計算機知識,耗時十個月完成。

4.結束語

豫新公司人工智能項目已完成釬焊爐設備分析模型的建立與現場的展示應用,為工藝技術人員提供了參考依據,目前已在芯體車間推廣,后續可持續開發訓練,使得模型逐漸更加智能、更加精確。

隨著工程機械產品功能越來越多,人工智能系統會更加深入到生產制造系統,包括機器人、大數據、云制造等,能使企業實現智能制造,從而提高制造效率。

參考文獻

[1]釬焊手冊 機械工業出版社1999.1

[2]焊接材料、工藝及設備手冊 北京:化學工業出版社

[3]屠恒悅.真空釬焊技術的應用.

[4]張青 工程機械概論 化學工業出版社

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