Volvo Cars: обучение системы искусственного интеллекта для контроля процесса штамповки (внутренние панели дверей Volvo XC90) – вторая часть (разбираемая статья здесь).
И теперь более конкретно. Автономную систему контроля процесса обучали с помощью синтетически сгенерированной модели процесса, которая была подготовлена на основе эмпирических данных, по максимуму внесенных в симуляции — были учтены все факторы вроде неоднородных по длине рулона механических свойств, реальной шероховатости заготовки и рабочих частей штампа (с помощью модуля Triboform) и даже имитации вариативности кинематики пресса. При этом для рабочих поверхностей задействованного штампа внутренних панелей дверей XC90 в модели для обучения были использованы реальные сканы штампов вытяжки.
Таким образом, нейросеть как бы научили «чувствовать» любые вариативности коэффициента трения, микроскопических отклонений в работе пресса, разброс механических свойств заготовки при производстве больших партий в рамках виртуального обучения.
А уже после него кибер-физическая система (её архитектура, слои и связи нейронов подробно описаны) контролировала процесс вытяжки уже в одиночку на промышленной партии, на реальной трансферной прессовой линии на заводе Volvo в Олофстрёме. Анализируя онлайн коэффициенты вытяжки (утяжки), количество смазки на конкретной заготовке и её механические свойства (из конкретной части рулона), обученная виртуально нейросеть оказалась способной предсказать оптимальное усилие прижима для каждого хода пресса (!).
Отсюда — лишь один шаг до автономного регулирования усилия прижима искусственным интеллектом. Авторы достаточно осторожны в обобщениях и намечают дальнейшие шаги по улучшению своего виртуального обучения нейросетей, но совершенно ясно, что у этой технологии большое будущее — это один из способов быстро и дёшево внедрить нейросеть, регулирующую параметры и управляющую процессом штамповки автономно и эффективно, как на китайских «тёмных фабриках». #переводы #новости #volvo #autoform #tata #немного_матчасти
Поддержать канал:
5469550046228679
