- Siveyans fòs Crimp (CFM) ki depi lontan te estanda a pou deteksyon fay asanble fil. Teknoloji a ka detekte fiable anpil domaj, ki gen ladan longè teren kòrèk, ki manke seksyon, fil ki pa kòrèk koup transvèsal, tèminal kòrèk, materyèl tèminal konsistan, izolasyon nan pwojeksyon an, ensèsyon kòrèk, ak wotè ki pa kòrèk.
Nan CFM, yon Capteur piezoelectric mezire fòs la aplike nan asanble a tèminal ak deplasman ki vin apre nan materyèl la. Apre yo te fè plizyè referans sou li, chak ki vin apre yo konpare ak yon referans bon li te ye. Si fòs la ak deplasman yo nan tolerans espesifye, crimp a se yon bon bagay. Si li se deyò nan tolerans sa yo, li se move. Malgre ke CFM se senp ak egzat, li gen kèk dezavantaj.
1. Teknoloji a chè. Chak machin sèrtir mande pou kontwole pwòp li yo.
2. yon lòt pwoblèm seMete chenn tolerans. Génération echantiyon referans ak kolekte done mande pou yon anpil nan tan ak ladrès, ak pwosesis la dwe repete pou chak nouvo fil ak tèminal. Sa depann anpil sou kapasite teknisyen an. Évolutivité se yon lòt defi. Si pwodiksyon ak varyete ogmante, sistèm CFM ka gen difikilte pou kenbe efikasite ak presizyon.
- Pou adrese defi sa yo, sistèm CFM ka ogmante akentèlijans atifisyèl (AI).AI kontinyèlman aprann ak adapte soti nan done an tan reyèl, sa ki pèmèt li pou adapte yo ak nan yon pakèt domèn pwosesis manifakti ak kondisyon ekstèn. Sa a adaptabilite anpil diminye bezwen nan souvan rekalibere sistèm lan. Anplis de sa, AI ki baze sou sistèm pa mande pou ekspètiz nan pwosesis done, fè yo plis aksesib. AI kapab tou amelyore évolutivité a nan operasyon fabrikasyon pa efektivman jere done ki sòti nan liy pwodiksyon miltip ak adapte a chanjman ki fèt nan kalite pwodwi san yo pa konfigirasyon vaste. Fleksibilite sa a ka ede manifaktirè yo reponn byen vit nan demand mache ak diversification pwodwi. Sepandan, plizyè defi yo dwe adrese anvan AI ka prezante nan sèrtir sistèm yo.
1) Chanjman nan pwosesis la sèrtir ka rann ki deja egziste modèl AI demode akòz chanjman nan echèl done. Pou egzanp, chanje kalite a fil ka chanje echèl la done an jeneral, konsa invalid modèl deja etabli.
2) Yon lòt defi se mank de defèktueu pwentiye pwen done. Done sa yo trè enpòtan pou fòmasyon modèl AI. Domaj enprevizib ka rive, se konsa done yo ki pi defektye modèl la gen, pi egzat la li pral. Gen kèk algoritm deteksyon anomali (tankou forè izolasyon) ki ka resevwa fòmasyon lè l sèvi avèk done nòmal pou kont li yo detekte domaj enkoni. Sepandan, sa a pa ka garanti ase presizyon deteksyon pou tout defo potansyèl yo. Sa fè algoritm sa yo mwens apwopriye pou kontwòl kalite nan manifakti aktyèl.
3) Pou adrese defi sa yo, se yon sistèm deteksyon fay pwopoze ki anplwaye AI ak rejyon-selektif done eskalad (RSDs). RSDs jenere done anomali sentetik soti nan done referans pa fè zoum nan oswa soti sou rejyon espesifik nan done yo. Sa a pèmèt sistèm nan deteksyon fay nan efektivman tren AI modèl lè l sèvi avèk yon dataset ki gen antyèman nan done opere nòmal epi ou toujou ap reyalize segondè presizyon nan detekte defo.
