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應(yīng)用
為不同行業(yè)客戶提供數(shù)據(jù)管理、分析展現(xiàn)、深度挖掘的數(shù)據(jù)運營方案,幫助企業(yè)實現(xiàn)內(nèi)部業(yè)務(wù)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)化,數(shù)據(jù)價值化的全面升級。
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基于人工智能技術(shù)的沖壓件質(zhì)量檢測及工藝優(yōu)化
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一、項目背景:
在機械制造中,沖壓 成形已成為非常重要的塑性加工方法,廣泛應(yīng)用于汽車、航空航天、電器等工業(yè)領(lǐng)域。眾所周知,汽車車身的大部分覆蓋件和結(jié)構(gòu)件均為薄板沖壓件,沖壓工藝水平與沖壓質(zhì)量的高低對汽車制造企業(yè)至關(guān)重要。
某知名汽車制造企業(yè),汽車產(chǎn)銷累計已突破1000萬輛。該企業(yè)某生產(chǎn)基地沖壓車間建有三條沖壓生產(chǎn)線,主要生產(chǎn)側(cè)圍、翼子板、車門、引擎蓋等輪廓尺寸較大且具有空間曲面形狀的乘用車車身覆蓋件。在沖壓生產(chǎn)過程中,部分側(cè)圍在拉伸工序中易產(chǎn)生局部開裂現(xiàn)象,需反復(fù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)整與試制;在生產(chǎn)線線尾,需配備大量質(zhì)檢人員進(jìn)行沖壓件表面缺陷人工檢測。

二、問題與挑戰(zhàn):
1.沖壓產(chǎn)線線尾現(xiàn)有檢測方式為人工手動檢測,需在有限生產(chǎn)節(jié)拍時間內(nèi),快速分揀出帶有開裂、刮傷、滑移線、凹凸包等表面缺陷的沖壓件,檢測標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、穩(wěn)定性不高、質(zhì)檢數(shù)據(jù)難以有效量化和存儲,不利于企業(yè)數(shù)據(jù)資源收集、質(zhì)量問題分析與追溯。
2.在沖壓生產(chǎn)試制過程中,影響側(cè)圍在拉伸工序中產(chǎn)生局部開裂的因素很多,如設(shè)備性能、模具狀態(tài)、板材性能等;調(diào)整參數(shù)與反復(fù)試制的方法,具有一定的盲目性,成本大、效率低。
3.影響因素多、數(shù)據(jù)形式差異大,且分布在車間不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,既有設(shè)備實時性數(shù)據(jù),又有非結(jié)構(gòu)化的圖像數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)采集、管理與存儲的要求極高。

三、解決方案:
通過建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)對工廠沖壓車間的所有設(shè)備、模具、材料、制造過程數(shù)據(jù)、質(zhì)檢數(shù)據(jù)的集成、存儲與統(tǒng)一管控,并借助基于機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘、基于機器視覺的智能檢測技術(shù),實現(xiàn)對側(cè)圍沖壓開裂的預(yù)測與產(chǎn)品件表面缺陷的智能識別。
 基于人工智能技術(shù)的沖壓件質(zhì)量檢測及工藝優(yōu)化解決方案思路
解決方案思路

 
依據(jù)沖壓設(shè)備加工參數(shù)、板材參數(shù)、模具性能參數(shù)及維修記錄等,通過數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)算法,建立沖壓工藝智能預(yù)測模型。通過樣本積累與模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu),準(zhǔn)確預(yù)測沖壓件開裂風(fēng)險。最后,確定制造過程影響因素間的相關(guān)性,制定生產(chǎn)過程參數(shù)組合控制策略,為沖壓制造過程工藝優(yōu)化和質(zhì)量把控提供支持。
基于機器視覺的沖壓件缺陷智能識別檢測,立足生產(chǎn)線現(xiàn)有條件,設(shè)計圖像采集系統(tǒng),通過圖像實時采集與智能分析,快速識別沖壓件是否存在表面缺陷,并自動將所有檢測圖像及過程處理數(shù)據(jù)存儲至大數(shù)據(jù)平臺。通過質(zhì)檢數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程工藝參數(shù)、產(chǎn)品設(shè)計參數(shù)間的關(guān)聯(lián),借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù),形成沖壓產(chǎn)品質(zhì)量問題分析管理的閉環(huán)連接,實現(xiàn)沖壓產(chǎn)品質(zhì)量的精確控制和優(yōu)化提升。

四、應(yīng)用價值:
1.通過預(yù)測沖壓件開裂風(fēng)險,極大提升企業(yè)新車型沖壓件加工參數(shù)設(shè)計效率,試制次數(shù)減少約70%,年節(jié)省試制成本200多萬元。
2.通過快速智能檢測沖壓件表面缺陷,提高生產(chǎn)線檢測的穩(wěn)定性、可靠性,降低質(zhì)檢工人勞動強度,企業(yè)三條生產(chǎn)線年節(jié)省人工成本100多萬元。同時,產(chǎn)品質(zhì)檢數(shù)據(jù)被有效存儲,為實現(xiàn)質(zhì)量閉環(huán)分析與追溯提供重要數(shù)據(jù)支持。
3.該項目為企業(yè)的智能制造轉(zhuǎn)型推進(jìn)探索出一條切實可行的示范道路,并為工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)在同行企業(yè)中的推廣與應(yīng)用積累了寶貴經(jīng)驗。

五、適用行業(yè):
汽車制造、航空航天、家電生產(chǎn)等具有沖壓、噴涂工藝,且對產(chǎn)品表面質(zhì)量要求較高的行業(yè)。

關(guān)于Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺
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