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利用焊接机器人进行实时焊接优化

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 Real-Time Welding Optimization with Welding Robot - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 数字孪生/模拟
  • 分析与建模 - 预测分析
适用行业
  • 设备与机械
  • 金属
适用功能
  • 离散制造
用例
  • Condition Monitoring
  • 数字孪生
  • 预测性维护
  • 质量预测分析
服务
  • 数据科学服务
  • 软件设计与工程服务
  • 系统集成
关于客户

汽车工业中的冲压钣金件制造。

挑战

使用机器人实现焊接过程自动化可提高生产率和环保性。然而,由于工厂的各种条件,机器人焊接的质量可能会下降。需要持续监控和调整才能保持高标准。

解决方案

TEKNOPAR 整合了来自多个传感器的数据,包括麦克风和振动传感器、环境传感器、光纤激光传感器和 Magmaweld 设备,从而创建了一个全面的实时监控系统。高级回归模型分析了这些数据流以检测潜在的质量问题,从而可以立即调整机器人的参数。

收集的数据
Acceleration, Humidity, Microphone, Pressure, Temperature
运营影响
  • [Cost Reduction - Waste]

    50% less scrap and near-zero defects in automotive parts manufacturing.

  • [Efficiency Improvement - Production Uptime]

    Increased process efficiency by reducing downtime by 15%.

  • [Process Optimization - Real Time Monitoring]

    Real-time data collection from welding machines and robots was achieved.

数量效益
  • In automotive parts manufacturing processes, quality control has been improved by applying advanced AI-based models for optimization and restructuring, producing 50% less scrap, waste and near-zero defect parts.

  • Increased process efficiency by reducing downtime by 15%.

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