John Deere menggunakan teknologi kecerdasan buatan Intel untuk membantu memecahkan masalah lama yang mahal dalam proses manufaktur dan pengelasan.
Deere sedang menguji coba solusi yang menggunakan visi komputer untuk secara otomatis menemukan cacat umum dalam proses pengelasan otomatis di fasilitas manufakturnya.
Andy Benko, Direktur Kualitas Departemen Konstruksi dan Kehutanan John Deere, mengatakan: "Pengelasan adalah proses yang rumit. Solusi kecerdasan buatan ini berpotensi membantu kami memproduksi mesin berkualitas tinggi dengan lebih efisien daripada sebelumnya.
“Memperkenalkan teknologi baru ke dalam manufaktur membuka peluang baru dan mengubah persepsi kita terhadap proses yang tidak berubah selama bertahun-tahun.”
Di 52 pabrik di seluruh dunia, John Deere menggunakan proses pengelasan busur logam gas (GMAW) untuk mengelas baja karbon rendah menjadi baja berkekuatan tinggi untuk memproduksi mesin dan produk. Di pabrik-pabrik ini, ratusan lengan robotik menghabiskan jutaan pon kawat las setiap tahun.
Dengan jumlah pengelasan yang begitu besar, Deere memiliki pengalaman dalam menemukan solusi untuk masalah pengelasan dan selalu mencari cara baru untuk menangani potensi masalah.
Salah satu tantangan pengelasan yang umum dirasakan di seluruh industri adalah porositas, di mana rongga pada logam las disebabkan oleh gelembung udara yang terperangkap saat las mendingin. Rongga tersebut melemahkan kekuatan pengelasan.
Secara tradisional, deteksi cacat GMAW merupakan proses manual yang memerlukan teknisi yang sangat terampil. Di masa lalu, upaya seluruh industri untuk menangani porositas las selama proses pengelasan tidak selalu berhasil.
Jika cacat ini ditemukan pada tahap akhir proses produksi, seluruh perakitan perlu dikerjakan ulang atau bahkan dibuang, yang dapat merusak dan menimbulkan biaya yang mahal bagi produsen.
Kesempatan untuk bekerja sama dengan Intel guna menggunakan kecerdasan buatan untuk memecahkan masalah porositas las merupakan peluang untuk menggabungkan dua nilai inti John Deere—inovasi dan kualitas.
"Kami ingin mempromosikan teknologi untuk membuat kualitas pengelasan John Deere lebih baik dari sebelumnya. Ini adalah janji kami kepada pelanggan dan harapan mereka terhadap John Deere," kata Benko.
Intel dan Deere menggabungkan keahlian mereka untuk mengembangkan sistem perangkat keras dan perangkat lunak terpadu menyeluruh yang dapat menghasilkan wawasan waktu nyata di tepian, yang melampaui tingkat persepsi manusia.
Saat menggunakan mesin penalaran berbasis jaringan saraf, solusinya akan mencatat cacat secara langsung dan secara otomatis menghentikan proses pengelasan. Sistem otomasi memungkinkan Deere untuk memperbaiki masalah secara langsung dan menghasilkan produk berkualitas yang menjadi ciri khas Deere.
Christine Boles, wakil presiden Grup Internet of Things Intel dan manajer umum Grup Solusi Industri, mengatakan: “Deere menggunakan kecerdasan buatan dan visi mesin untuk memecahkan tantangan umum dalam pengelasan robotik.
“Dengan memanfaatkan teknologi Intel dan infrastruktur cerdas di pabrik, Deere berada pada posisi yang tepat untuk memanfaatkan tidak hanya solusi pengelasan ini, tetapi juga solusi lain yang mungkin muncul sebagai bagian dari transformasi Industri 4.0 yang lebih luas.”
Solusi deteksi cacat kecerdasan buatan tepi didukung oleh prosesor Intel Core i7, dan menggunakan Intel Movidius VPU dan versi distribusi toolkit Intel OpenVINO, dan diimplementasikan melalui platform visi mesin ADLINK tingkat industri dan kamera las MeltTools.
Dikirimkan sebagai berikut: manufaktur, berita yang diberi tag: kecerdasan buatan, deere, intel, john, manufaktur, proses, kualitas, solusi, teknologi, pengelasan, pengelasan
Robotics and Automation News didirikan pada bulan Mei 2015 dan sekarang menjadi salah satu situs web yang paling banyak dibaca dalam kategori ini.
Harap pertimbangkan untuk mendukung kami dengan menjadi pelanggan berbayar, melalui iklan dan sponsor, atau membeli produk dan layanan melalui toko kami, atau kombinasi semuanya.
Situs web dan majalah serta buletin mingguan terkaitnya diproduksi oleh tim kecil jurnalis dan profesional media yang berpengalaman.
Jika Anda memiliki saran atau komentar, jangan ragu untuk menghubungi kami melalui alamat email apa pun yang terdapat pada halaman kontak kami.
Pengaturan kuki di situs web ini diatur ke "Izinkan Kuki" untuk memberi Anda pengalaman menjelajah terbaik. Jika Anda terus menggunakan situs web ini tanpa mengubah pengaturan kuki, atau mengeklik "Terima" di bawah, berarti Anda setuju.
Waktu posting: 28-Mei-2021
