Het optimaliseren van ontwerp en mechanische processen met behulp van AI-toepassingen.

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt een sleutelfactor in de herstructurering van de machinebouwsector. Hoewel AI effectieve oplossingen biedt, brengt het ook nieuwe uitdagingen met zich mee waar de Vietnamese machinebouwsector mee te maken krijgt en zich aan moet aanpassen om doorbraken te realiseren.

Een mechanische verwerkingslijn in bedrijf bij Tomerco An Khang Company, industrieterrein Ngoc Liep ( Hanoi ). (Foto door TUỆ NGHI)

Kunstmatige intelligentie (AI) is meer dan alleen een ondersteunend hulpmiddel; het is ook een drijvende kracht achter innovatie en helpt de beperkingen van traditionele methoden in ontwerp en productie te overwinnen. Voorheen was de Vietnamese machinebouw voornamelijk gebaseerd op automatisering en numerieke besturing, maar de trend verschuift nu sterk naar intelligente, autonome productie – waarbij machines, robots, sensorsystemen en intelligente besturingssystemen, geïntegreerd met AI, beslissingen kunnen nemen, optimaliseren en zich aanpassen aan de daadwerkelijke productieomstandigheden.

Dr. Nguyen Lac Hong, vicevoorzitter van de Vietnamese Vereniging voor Werktuigbouwkunde, merkte op dat technologieën zoals Big Data, het Internet of Things (IoT), industrieel ontwerp en "digitale replica's" een sterke verschuiving teweeg hebben gebracht in de manier waarop mechanisch ontwerp en productie worden uitgevoerd. Door middel van machine learning worden verschillende opties gepresenteerd en geëvalueerd op basis van criteria zoals duurzaamheid, productiekosten of gewicht, alvorens de optimale oplossing voor te stellen. Dit is met name nuttig in sectoren die hoge precisie vereisen, zoals de automobielindustrie, de lucht- en ruimtevaart, robotica en machinebouw. ​​In de mechanische bewerking wordt AI rechtstreeks geïntegreerd in computergestuurde numerieke besturingssystemen (CNC) om het snijproces in realtime te optimaliseren.

Technologieën zoals big data, het internet der dingen (IoT), industrieel ontwerp en het 'digitale tweeling'-model hebben een dramatische verschuiving teweeggebracht in de manier waarop mechanisch ontwerp en productie worden uitgevoerd.

Dr. Nguyen Lac Hong, vicevoorzitter van de Vietnamese Vereniging voor Werktuigbouwkunde

Een uitstekend voorbeeld is het FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD) systeem, dat AI en IoT combineert om data van meerdere CNC-machines te synchroniseren, de operationele status te analyseren en automatisch fouten te voorspellen voordat ze zich voordoen. Hierdoor helpt AI de snij-efficiëntie met 10-20% te verhogen en de insteltijd met 40% te verkorten bij massaproductie. Het systeem ondersteunt ook adaptieve besturing, waarbij het leert van historische data om de optimale bewerkingsomstandigheden te bepalen voor materialen zoals titanium of aluminiumlegeringen.

In een reactie op AI in de werktuigbouwkunde stelde Dr. Vu Duong (Duy Tan Universiteit) dat AI wordt toegepast om ontwerp, productieprocessen, kwaliteitscontrole, onderhoudsvoorspellingen en de ontwikkeling van nieuwe materialen te optimaliseren, waardoor de productiviteit, nauwkeurigheid en algehele efficiëntie toenemen. Bovendien kunnen bewerkingsparameters zoals snijsnelheid en voeding flexibel worden aangepast om optimale efficiëntie te bereiken. Het systeem maakt gebruik van camera's in combinatie met AI-algoritmen om productoppervlakken te analyseren en defecten zoals scheuren, kromtrekking of maatafwijkingen te detecteren.

Ondanks het grote potentieel stuit de toepassing van AI in de Vietnamese machinebouwsector momenteel op veel obstakels. Volgens dr. Dinh Van Chien, directeur van het Instituut voor Werktuigbouwkunde, Automatisering en Milieu, vereist het benutten van het potentieel van AI aanzienlijke kosten en middelen: investeringen in de opbouw van AI-infrastructuur; gespecialiseerde software; en het werven of opleiden van geschoold personeel… Aan de andere kant kan de vraag naar krachtige computersystemen de operationele kosten verhogen, waardoor continue investeringen in computerbronnen en onderhoud nodig zijn…

De huidige toepassing van AI bevindt zich nog in een experimenteel stadium, voornamelijk bij grote bedrijven en onderzoeksinstellingen. Meer dan 90% van de machinebouwbedrijven, met name kleine en middelgrote ondernemingen, beschikt nog niet over de middelen om AI op grote schaal in de productie te implementeren. De eerste uitdaging is dat productiedata nog niet gedigitaliseerd en gesynchroniseerd zijn. Data van bewerkingsmachines, meetinstrumenten of ontwerpsoftware zijn nog verspreid of worden niet volgens een uniforme standaard opgeslagen. Hierdoor beschikken AI-modellen niet over voldoende data om van te leren, wat het moeilijk maakt om een ​​hoge nauwkeurigheid te bereiken.

De nationale strategie voor AI-onderzoek, -ontwikkeling en -toepassing tot 2030 wijst werktuigbouwkunde en -productie aan als een van de prioriteitsgebieden. AI is en blijft een kernelement dat de Vietnamese werktuigbouwsector hervormt, van een "ervaringsgericht ontwerp"-model naar een "datagestuurd en op kunstmatige intelligentie gebaseerd ontwerp"-model.

Bovendien is er een tekort aan interdisciplinair personeel; ingenieurs met gelijktijdige kennis van werktuigbouwkunde, AI en numerieke simulatie zijn schaars. Tegelijkertijd vereisen slimme productiesystemen een technisch personeel dat in staat is om apparatuur te bedienen en te onderhouden die sensoren, machine learning-algoritmen en numerieke modellen integreert. Technologisch gezien worden veel slimme mechanische apparaten momenteel tegen hoge kosten geïmporteerd. AI die in geïmporteerde machines is geïntegreerd, werkt vaak als een "black box", waardoor het moeilijk is om ze aan te passen aan de binnenlandse productieomstandigheden. Binnenlandse bedrijven beheersen sensormodules, data-acquisitiesystemen of simulatiesoftware die geïntegreerd is met AI nog niet.

De nationale strategie voor AI-onderzoek, -ontwikkeling en -toepassing tot 2030 wijst werktuigbouwkunde en -productie aan als een van de prioriteitsgebieden. AI is en blijft een kernelement dat de Vietnamese werktuigbouwsector hervormt, van een op ervaring gebaseerd ontwerpmodel naar een op data en kunstmatige intelligentie gebaseerd ontwerpmodel. Dit is niet alleen een technologische richting, maar ook een strategische taak voor de werktuigbouwsector in het tijdperk van digitale transformatie, en draagt ​​bij aan de vooruitgang van Vietnam richting slimme, zelfvoorzienende en wereldwijd concurrerende productie.

Volgens experts op het gebied van werktuigbouwkunde vereist dit echter een strategische en gecoördineerde oplossing. Ten eerste is het nodig om een ​​nationale, gedigitaliseerde databank voor werktuigbouwkunde op te zetten, met daarin ontwerp-, bewerkings-, simulatie- en sensorgegevens. Deze databank zal dienen als platform voor het trainen van AI-modellen, waardoor de technologie breder kan worden toegepast.

Tegelijkertijd is het noodzakelijk om interdisciplinaire opleidingen in werktuigbouwkunde, elektronica en AI te bevorderen, door scholen en bedrijven met elkaar te verbinden, zodat ingenieurs de kans krijgen om praktijkervaring op te doen in echte productieomgevingen. Daarnaast is het nodig om de lokalisatie van slimme mechanische producten te stimuleren. Het ontwikkelen van software voor de besturing van bewerkingsmachines, machinevisiesystemen of digitale replica's onder het motto "Made in Vietnam" zal bedrijven helpen kosten te besparen en de technologie in eigen hand te nemen. Verder is het nodig om de samenwerking op het gebied van onderzoek tussen instituten, universiteiten en bedrijven te versterken om een ​​ecosysteem voor slimme mechanische producten te creëren, waarin de voorwaarden worden gesteld om technologie te testen en te perfectioneren voordat deze op de markt wordt gebracht.

QUANG MINH

Bron: https://nhandan.vn/toi-uu-hoa-thiet-design-gia-cong-co-khi-tu-ung-dung-ai-post929960.html