Sztuczna inteligencja w procesie frezowania
Zastosowanie sztucznej inteligencji do diagnozowania zużycia narzędzia w procesie frezowania.
Rozwój technologii pociąga za sobą wzrost oczekiwań zarówno wobec jakości produktów oferowanych przez producentów, jak i bezpieczeństwa pracy. Optymalizowanie kosztów wytwarzania z jednoczesnym zwiększaniem różnorodności produktów wymaga zaś wykorzystania technologii informatycznych w procesie produkcji. Celowa jest zatem praca nad systemami umożliwiającymi automatyzację procesu produkcyjnego. Aby to osiągnąć, należy opracować szereg rozwiązań układów diagnostycznych, które będą w stanie wykrywać zdarzenia krytyczne oraz określać stopień zużycia elementów maszyn i narzędzi skrawających.
Prace nad systemami TCM (tool condition monitoring) służącymi do monitorowania stanu narzędzia podczas procesów technologicznych (frezowania, toczenia, szlifowania) są prowadzone od wielu lat [1,2]. Mimo to wciąż brakuje efektywnych rozwiązań, które nadawałyby się do wykorzystania na skalę przemysłową.
Czytaj dalszą część artykułu opublikowanego w miesięczniku MECHANIK (PDF) - Sztuczna inteligencja w procesie frezowania
Źródło: Redakcja Mechanik - JAN BUREK, PAWEŁ KUBIK
- Roboty mobilne - przegląd rynku 2020
- Przegląd targów branżowych 2024
- Czy powinienem inwestować w robotyzację?
- Przemysłowa Wiosna STOM 2024 zapowiada się wyjątkowo
- Praktyczna wiedza od ekspertów Beckhoff
- Raport PARP: Perspektywa do 2028 roku
- Przemienniki Lenze dla branży klimatyzacyjnej
- O narzędziach i recyklingu na Targach INNOFORM®
- Przemysł i logistyka 4.0 na ITM Industry Europe 2024
- Robotyzacja zakładów mięsnych: Moda czy innowacja?
- 212 mln zł na automatyzację i robotyzację dla MŚP
- Hybrydowe zgrzewanie punktowe materiałów MPMS/MPC