CNC virpu inteliģence attiecībā uz galvenajām tehnoloģijām panāk kvalitatīvu lēcienu no “pasīvās izpildes” uz “aktīvu domāšanu”, izmantojot dziļu mākslīgā intelekta modelēšanas, datu slēgtās{0}cilpas sistēmu un malu skaitļošanas integrāciju. Tas virza ražošanas nozari uz jaunu "nulles izmēģinājumu un kļūdu, paš-lēmumu-pieņemšanas un augstas uzticamības posmu".
1. AI modelēšana: darbgaldu iespējošana "izprast nolūku", dabiskās valodas mijiedarbības un autonomu procesu ģenerēšanas nodrošināšana
AI modelēšana ir viedo CNC sistēmu kodols, kas nodrošina darbgaldus ar spēju "saprast, pamatot un pieņemt lēmumus". Par piemēru ņemot Shandong Dahan Intelligent Technology neatkarīgi izstrādāto "Dahan Brain V5.0" rūpniecisko liela mēroga -mēroga modeli, tas ir apmācīts, pamatojoties uz desmitiem miljonu rūpniecisko datu punktu, integrējot profesionālās zināšanas, piemēram, mehāniskās rasēšanas, materiālu īpašības un apstrādes tehnoloģijas, un tam ir semantiskā izpratne, nolūku sadalīšanas un koda ģenerēšanas iespējas.
Operatoram ir jāievada tikai dabiskās valodas komandas, piemēram, "304 nerūsējošā tērauda vārstu korpusu apstrāde, precizitāte ±0,002 mm, partijas izmērs 500 gab., prioritāte ir instrumenta nodiluma samazināšana", un sistēma var automātiski ģenerēt optimālo apstrādes programmu 3 minūšu laikā, uzlabojot programmēšanas efektivitāti par vairāk nekā 80% salīdzinājumā ar ārvalstu sistēmām.
Saskaroties ar neskaidrām prasībām (piemēram, "līdzsvarot spēku un vieglu svaru"), AI var ģenerēt vairākus procesu risinājumus un autonomi tos nosvērt, pilnībā novēršot paļaušanos uz profesionāliem programmētājiem.
Tas iezīmē CNC sistēmu attīstību no "G{0}}koda parsētājiem" līdz "procesa lēmumu pieņēmējiem".
2. Datu slēgtā cilpa: pilnīgas-saišu kvalitātes kontroles sistēmas izveide "uztveres-analīzes-atsauksmju-optimizēšanai" Tradicionālie CNC darbgaldi ir "atšķirti starp noteikšanu un vadību", kas apgrūtina 1% lūžņu apjoma sašaurinājuma pārvarēšanu. Inteliģentās sistēmas, izveidojot pilnu-procesa datu slēgto cilpu, iegūst jaunu kvalitātes kontroles modeli "iepriekšēja sprieduma,-procesa kļūdu labošanas un pēc{10}}procesa izsekojamības".
Iepriekšēja-procesa prognozēšana: AI vision sistēma skenē izejmateriālus, identificējot riskus, piemēram, materiālu neviendabīgumu un stresa koncentrāciju. Apvienojumā ar liela mēroga-modeli tas paredz apstrādes grūtības un jau iepriekš optimizē griešanas parametrus.
Kļūdu labošana-procesa laikā: apstrādes laikā{1}}tiek apkopoti reāllaika dati par vārpstas vibrāciju, temperatūru un instrumenta nodilumu. Padeves ātrums un griešanas dziļums tiek dinamiski pielāgoti, lai samazinātu lūžņu daudzumu zem 0,1%.
Pēc-procesa izsekojamība: visi apstrādes dati tiek glabāti "digitālā dvīņu" arhīvā, kas atbalsta kvalitātes problēmu retrospektīvu analīzi un nepārtrauktu procesa optimizāciju.
Šī datu cilpa ne tikai samazina atkritumu daudzumu, bet arī ļauj darbgaldiem attīstīties un kļūt "gudrākiem ar lietošanu".