Оптимізація проектування та механічної обробки за допомогою застосунків штучного інтелекту.

Штучний інтелект (ШІ) стає ключовим фактором реструктуризації машинобудівної галузі. Пропонуючи ефективні рішення, ШІ також ставить нові виклики, з якими в'єтнамська машинобудівна промисловість повинна зіткнутися та адаптуватися до них, щоб досягти проривів.

Експлуатація лінії механічної обробки на підприємстві Tomerco An Khang Company, промисловий кластер Ngoc Liep ( Ханой ). (Фото TUỆ NGHI)

Штучний інтелект — це не просто допоміжний інструмент, а й рушійна сила інновацій, яка допомагає подолати обмеження традиційних методів проектування та виробництва. Раніше в'єтнамське машинобудування спиралося переважно на автоматизацію та числове програмне забезпечення, але зараз тенденція різко зміщується в бік інтелектуального автономного виробництва, де машини, роботи, сенсорні системи та інтелектуальні системи керування, інтегровані зі штучним інтелектом, можуть приймати рішення, оптимізувати та адаптуватися до реальних виробничих умов.

Д-р Нгуєн Лак Хонг, віцепрезидент В'єтнамської асоціації машинобудування, зазначив, що такі технології, як великі дані, Інтернет речей (IoT), промисловий дизайн та моделі «цифрових реплік», призвели до суттєвих змін у способах машинобудування та виробництва. За допомогою машинного навчання різні варіанти представляють та оцінюються відповідно до стандартів довговічності, собівартості виробництва або ваги, перш ніж запропонувати оптимальне рішення. Це особливо корисно в галузях, що потребують високої точності, таких як автомобільна, аерокосмічна, робототехніка та машинобудування. У механічній обробці штучний інтелект безпосередньо інтегрується в системи числового програмного керування (ЧПК) для оптимізації процесу різання в режимі реального часу.

Такі технології, як великі дані, Інтернет речей (IoT), промисловий дизайн та модель «цифрового двійника», призвели до кардинальних змін у тому, як здійснюється машинобудівне проектування та виробництво.

Д-р Нгуєн Лак Хонг, віце-президент В'єтнамської асоціації машинобудування

Яскравим прикладом є система FANUC Intelligent Edge Link & Drive (FIELD), яка поєднує штучний інтелект та Інтернет речей для синхронізації даних з кількох верстатів з ЧПК, аналізу робочого стану та автоматичного прогнозування помилок до їх виникнення. В результаті, штучний інтелект допомагає підвищити ефективність різання на 10-20% та скоротити час налаштування на 40% у масовому виробництві. Вона також підтримує адаптивне керування, де система навчається на основі попередніх даних, щоб визначити оптимальні умови обробки таких матеріалів, як титан або алюмінієві сплави.

Коментуючи штучний інтелект у машинобудуванні, доктор Ву Дуонг (Університет Дуй Тан) заявив, що штучний інтелект застосовується для оптимізації проектування, виробничих процесів, контролю якості, прогнозування технічного обслуговування та розробки нових матеріалів, тим самим підвищуючи продуктивність, точність та загальну ефективність. Крім того, параметри обробки, такі як швидкість різання та швидкість подачі, можна гнучко регулювати для досягнення оптимальної ефективності. Система використовує камери в поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту для аналізу поверхонь виробів та виявлення дефектів, таких як тріщини, деформації або помилки розмірів.

Незважаючи на свій великий потенціал, застосування штучного інтелекту у машинобудівній промисловості В'єтнаму наразі стикається з багатьма перешкодами. За словами доктора Дінь Ван Чієна, директора Інституту машинобудування, автоматизації та навколишнього середовища, використання потенціалу штучного інтелекту вимагає значних витрат та ресурсів: інвестицій у створення інфраструктури штучного інтелекту; спеціалізоване програмне забезпечення; а також найм або навчання кваліфікованого персоналу… З іншого боку, попит на високопродуктивні обчислення може збільшити експлуатаційні витрати, вимагаючи постійних інвестицій у обчислювальні ресурси та обслуговування…

Поточний рівень застосування ШІ все ще перебуває на експериментальній стадії, переважно у великих корпораціях та дослідницьких інститутах. Понад 90% машинобудівних підприємств, особливо малих та середніх, ще не мають ресурсів для широкого впровадження ШІ у виробництві. Перша проблема полягає в тому, що виробничі дані не оцифровані та не синхронізовані. Дані з обробного обладнання, вимірювальних приладів або програмного забезпечення для проектування досі розпорошені або не зберігаються за єдиним стандартом. Через це моделі ШІ не мають даних для навчання та ускладнюють досягнення високої точності.

Національна стратегія досліджень, розробок та застосування штучного інтелекту до 2030 року визначає машинобудування та виробництво як одну з пріоритетних галузей. Штучний інтелект є і стане ключовим елементом, що перетворює машинобудівну промисловість В'єтнаму, переходячи від моделі «проектування на основі досвіду» до моделі «проектування на основі даних та штучного інтелекту».

Крім того, існує нестача міждисциплінарного персоналу; інженерів з одночасними знаннями машинобудування, штучного інтелекту та числового моделювання бракує. Тим часом, інтелектуальні виробничі системи вимагають технічної робочої сили, здатної керувати та обслуговувати обладнання, що інтегрує датчики, алгоритми машинного навчання та числові моделі. Технологічно багато інтелектуальних механічних пристроїв наразі імпортуються за високими цінами. Штучний інтелект, інтегрований в імпортні машини, часто працює як «чорна скринька», що ускладнює їх налаштування відповідно до умов внутрішнього виробництва. Вітчизняні підприємства ще не опанували сенсорні модулі, системи збору даних або програмне забезпечення для моделювання, інтегровані зі штучним інтелектом.

Національна стратегія досліджень, розробок та застосування штучного інтелекту до 2030 року визначає машинобудування та виробництво як одну з пріоритетних галузей. Штучний інтелект є і стане ключовим елементом, що перетворює машинобудівну промисловість В'єтнаму, переходячи від моделі «проектування на основі досвіду» до моделі «проектування на основі даних та штучного інтелекту». Це не лише технологічний напрямок, а й стратегічне завдання для машинобудівної галузі в епоху цифрової трансформації, що сприятиме прогресу В'єтнаму до розумного, самостійного та конкурентоспроможного на світовому рівні виробництва.

Однак, на думку експертів у галузі машинобудування, для досягнення цієї мети потрібне стратегічне та синхронізоване рішення. По-перше, необхідно створити національне оцифроване сховище даних машинобудування, включаючи дані проектування, обробки, моделювання та датчиків. Це сховище даних слугуватиме платформою для навчання моделей штучного інтелекту, що дозволить ширше застосовувати цю технологію.

Водночас необхідно сприяти міждисциплінарній підготовці в галузі машинобудування, електроніки та штучного інтелекту, об'єднуючи школи та підприємства, щоб інженери мали можливість практикуватися на реальних виробничих лініях. Крім того, необхідно сприяти локалізації інтелектуальних механічних виробів. Розробка програмного забезпечення для керування обробним обладнанням, систем машинного зору або цифрових моделей-реплік «Зроблено у В'єтнамі» допоможе підприємствам знизити витрати та взяти технології під контроль. Крім того, необхідно посилити дослідницьку співпрацю між інститутами, університетами та підприємствами для формування екосистеми інтелектуальної механіки, створюючи умови для тестування та вдосконалення технологій перед їх виведенням на ринок.

КУАНГ МІНЬ

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