Optimera design och mekanisk bearbetning med hjälp av AI-applikationer.

Drift av en mekanisk bearbetningslinje på Tomerco An Khang Company, Ngoc Liep Industrial Cluster (Hanoi). (Foto av TUỆ NGHI) — Drift av en mekanisk bearbetningslinje på Tomerco An Khang Company, Ngoc Liep Industrial Cluster ( Hanoi ). (Foto av TUỆ NGHI)

AI är mer än bara ett stödverktyg, det är också en drivkraft för innovation och hjälper till att övervinna begränsningarna med traditionella metoder inom design och tillverkning. Tidigare förlitade sig vietnamesisk maskinteknik främst på automation och numerisk styrning, men nu skiftar trenden starkt mot intelligent autonom tillverkning – där maskiner, robotar, sensorsystem och intelligenta styrsystem integrerade med AI kan fatta beslut, optimera och anpassa sig till verkliga produktionsförhållanden.

Dr. Nguyen Lac Hong, vice ordförande för Vietnam Association of Mechanical Engineering, noterade att tekniker som Big Data, sakernas internet (IoT), industridesign och "digitala replikmodeller" har skapat ett starkt skifte i hur mekanisk design och tillverkning utförs. Genom maskininlärning presenteras och utvärderas olika alternativ enligt standarder för hållbarhet, produktionskostnad eller vikt innan den optimala lösningen föreslås. Detta är särskilt användbart inom industrier som kräver hög precision, såsom fordonsindustrin, flygindustrin, robotteknik och maskintillverkning. Inom mekanisk bearbetning integreras AI direkt i CNC-system (computer numeric control) för att optimera skärprocessen i realtid.

Teknologier som stordata, sakernas internet (IoT), industridesign och den "digitala tvillingmodellen" har lett till en dramatisk förändring i hur mekanisk design och tillverkning utförs.
Dr. Nguyen Lac Hong, vice ordförande för Vietnams maskinteknikförening

Ett utmärkt exempel är FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD)-systemet, som kombinerar AI och IoT för att synkronisera data från flera CNC-maskiner, analysera driftsstatus och automatiskt förutsäga fel innan de uppstår. Som ett resultat bidrar AI till att öka skäreffektiviteten med 10–20 % och minska uppställningstiden med 40 % i massproduktion. Det stöder också adaptiv styrning, där systemet lär sig av tidigare data för att bestämma optimala bearbetningsförhållanden för material som titan- eller aluminiumlegeringar.

I en kommentar om AI inom maskinteknik konstaterade Dr. Vu Duong (Duy Tan University) att AI används för att optimera design, tillverkningsprocesser, kvalitetskontroll, underhållsprognoser och utveckling av nya material, vilket ökar produktivitet, noggrannhet och total effektivitet. Dessutom kan bearbetningsparametrar som skärhastighet och matningshastighet flexibelt justeras för att uppnå optimal effektivitet. Systemet använder kameror i kombination med AI-algoritmer för att analysera produktytor och upptäcka defekter som sprickor, skevhet eller dimensionsfel.

Trots sin stora potential möter tillämpningen av AI inom Vietnams maskinindustri för närvarande många hinder. Enligt Dr. Dinh Van Chien, chef för Institutet för maskinteknik, automation och miljö, kräver det betydande kostnader och resurser att utnyttja AI:s potential: investeringar i att etablera AI-infrastruktur; specialiserad programvara; och rekrytering eller utbildning av kvalificerad personal... Å andra sidan kan efterfrågan på högpresterande datoranvändning öka driftskostnaderna, vilket kräver kontinuerliga investeringar i datorresurser och underhåll...

Den nuvarande nivån av AI-tillämpningar är fortfarande i experimentstadiet, främst i stora företag och forskningsinstitut. Mer än 90 % av maskintekniska företag, särskilt små och medelstora företag, har ännu inte resurser för att implementera AI i stor utsträckning i produktionen. Den första utmaningen är att produktionsdata inte har digitaliserats och synkroniserats. Data från bearbetningsutrustning, mätinstrument eller designprogramvara är fortfarande utspridda eller lagras inte enligt en enhetlig standard. Detta gör att AI-modeller saknar data att lära sig av och gör det svårt att uppnå hög noggrannhet.

Dessutom råder det brist på tvärvetenskaplig personal; ingenjörer med samtidig kunskap om maskinteknik, AI och numerisk simulering är en bristvara. Samtidigt kräver smarta tillverkningssystem en teknisk arbetsstyrka som kan använda och underhålla utrustning som integrerar sensorer, maskininlärningsalgoritmer och numeriska modeller. Tekniskt sett importeras många smarta mekaniska enheter för närvarande till höga kostnader. AI integrerad i importerade maskiner fungerar ofta som en "svart låda", vilket gör det svårt att anpassa dem för att passa inhemska produktionsförhållanden. Inhemska företag har ännu inte bemästrat sensormoduler, datainsamlingssystem eller simuleringsprogramvara integrerad med AI.

Den nationella strategin för AI-forskning, -utveckling och -tillämpning fram till 2030 identifierar maskinteknik och tillverkning som ett av de prioriterade områdena. AI är och kommer att bli en kärnfaktor i att omforma Vietnams maskintekniska industri, och gå från en "upplevelsebaserad designmodell" till en "datadriven och artificiell intelligensbaserad designmodell". Detta är inte bara en teknologisk inriktning utan också en strategisk uppgift för maskinindustrin i den digitala transformationseran, och bidrar till Vietnams framsteg mot smart, självförsörjande och globalt konkurrenskraftig tillverkning.

Enligt experter inom maskinteknik krävs dock en strategisk och synkroniserad lösning för att uppnå detta. För det första är det nödvändigt att bygga ett nationellt digitaliserat datalager för maskinteknik, inklusive design-, bearbetnings-, simulerings- och sensordata. Detta datalager kommer att fungera som en plattform för att träna AI-modeller, vilket möjliggör en bredare tillämpning av tekniken.

Samtidigt är det nödvändigt att främja tvärvetenskaplig utbildning inom maskinteknik, elektronik och AI, och koppla samman skolor och företag så att ingenjörer har möjlighet att öva på verkliga produktionslinjer. Dessutom är det nödvändigt att främja lokaliseringen av smarta mekaniska produkter. Att utveckla programvara för att styra bearbetningsutrustning, maskinseendesystem eller digitala replikmodeller "Make in Vietnam" kommer att hjälpa företag att minska kostnader och ta kontroll över tekniken. Dessutom är det nödvändigt att stärka forskningssamarbetet mellan institut, universitet och företag för att skapa ett smart mekaniskt ekosystem, vilket skapar förutsättningar för att testa och finslipa tekniken innan den tas ut på marknaden.

Kommentar (0)