Гуурсан бүтэц үйлдвэрлэлийн хөгжлийг дэмжигч инновацийн технологиуд

Өндөр үзүүлэлттэй гангаас бүтцүүдийн ухаалаг үйлдвэрлэлд ахисаар буй технологийн шинэчлэл

Халуун дарлалт ба тасралтгүй залгирын үйлдвэрлэлд ухаалаг системүүдийн ашиглалт

Хүчтэй халдварын ба тасралтгүй зөөлөн хийлт үйлдлүүдэд умхан оюун технологийн хэрэглээ нь гуурсан хийлтийн үйлдвэрлэлд том масштабын өөрчлөлтүүдийг бүтээжээ. Одоо умхан машин суралцах загварууд дулааны тархалтын загваруудыг, а також материалуудын систем дотор хөдөлж буй байдлыг шинжилж, чанарын асуудлуудыг түүнүүд бодит асуудал болохоос үлдсэн хугацаанд илрүүлж буй. Эднә тогтолцоонууд структур хэсгүүдийн дутагдалд ойролцуй 30% хүртэл бүтээмжийг дарахад тусалж, бүтээдэг бүтээдмүүдийн хэмжээний нарийн төвөрхийн хязгаарыг ±0,15 мм-ийн дотор хадгалж буй, юу нь жингийн дүүрэн тулгуурлаж буй бүтээдмүүдийн бүтээлтд чухал утга үүрд. Умхан оюун технологи гуурсан хийлт үед даралтын тохиргоог зөөлөн хийлт үед химийн бүрдэлтэй холбоотой сенсорын өгөгдлүүд үндэслэн хөхрүүлэх хурдыг зохицуулж, балкас, колоннуудын доторх бүтцийн төвөрхийн нэгтгэлд тусалж буй. Засварын бүлгүүд мөн тусалж буй, учир нь эднә умхан тогтолцоонууд роллеруудын дүүрэн хүртэлх хугацаанд холбогдох дүүрэн шинжүүдийг хэдэн долоо хоногын өмнө илрүүлж, түүнүүд нь төлөвлөгдөөгүй газрын газархуудыг их хэмжээний бүтээмжийг дарахад тусалж буй. Минийн өнгөрсөн жилийн «Олон улсын өмнөх үйлдвэрлэл» сэтгүүлд нийтлэгдсэн судалгаанаас үзэхэд, түүнүүдийн технологийг ашиглаж буй үйлдвэрлүүд нь хуучин арга замуудтай харьцуулж 18–22% хүртэл энергийн хорогдолд тусалж буй.

Устөрөгч үндэслэлд суурилсан ган үйлдвэрлэл: Бага нүүрстөрөгчтэй ган бүтээдлүүдийн хөгжлийг дэмжих

Усан хийн түлшээр дамжуулсан шууд бууруулах технологи буюу HDR технологи нь уламжлалт коксжих нүүрсийг гол бууруулах бодис болгон ногоон хийнээр солих замаар ажилладаг бөгөөд энэ нь уламжлалт өндөр шуурхайтай харьцуулахад нүүрстөрөгчийн давхар исэл эмийг 95 орчим хувиар бууру Энэ процессоор бүтцийг сулруулж болох хомсдол бага байгаа тул илүү цэвэр төмөр үйлдвэрлэдэг бөгөөд сайн үйл ажиллагааны шинж чанарыг хадгалж, тогтвортой цахилгаан төмөр бүтцийг бий болгох боломжийг олгодог. Эдгээр орчин үеийн АДР-ын байгууламж нь 700 градус дулаантай ажилладаг. Энэ нь уламжлалт арга зүйд шаардлагатайээс 300 градус хүйтэн байдаг. Эдгээр бага температурт ч гэсэн 550 МПа-аас дээш ширүүслийн хүч чадалтай, халдвараас илүү сайн хамгаалагдсан байдаг. Цаашид харахад, IEA-ийн салбарын тайлангаар 2030 он гэхэд ногоон хидроген үйлдвэрлэх зардал 60% -иар буурч, байгаль орчныг хамгаалах сертификат бүхий материалын шаардлага улам чухал болж буй томоохон дэд бүтцийн төслүүдэд HDR-ийг бодит сонголт болгож болно.

Гоод хөрвүүлэлтүүдийн үйлдвэрлэлд оюун ухааны чанарын баталгаажуулалт ба дижитал төрөлхийн интеграци

Бүтэц-төмөр хэсгүүдийн чанарын урьдчилан таамаглаж контроллох компьютерийн хараа ашиглан

CV системүүд нь үйлдвэрлэлийн явцад жижиг гэмтлийг илрүүлдэг. Түүнд хөвсгөн трещинууд, гүйцэтгэлд бүүрхийн асуудлууд, деталейн хэмжээ зөв бүүрхийн асуудлууд оройн. Технологи нь шингэн дулааны зургийн харьцуулалт ба гадаргуугийн шалгах үйлдлүүдийг дэлгэрэнгүй 3D барилгын мэдээллийн загваруудтай харьцуулж ажилладаг. Энэ арга барилын тусламжтайгаар компьютерийн хараа технологи нь боломжит гэмтлийг 92 хувьд таамаглаж чаддаг. Асуудлыг цаг тухайд нь илрүүлэх нь мөнгө хадгалдаг, учир нь түүнийг хойш тавих нь их мөнгө зарцуулдаг. Жишээ нь, Ponemon Institute-ийн 2023 онд хийсэн судалгааны үр дүнд үндэслэн, бүүрхийн бүтэц хоолойн дутагдалд засварын зардал дунджаар 740 мянган доллар бүүрхийн. Эдгээр системүүдийн үнэ цэнэ нь түүний CNC машинуудтаяа шууд холбогдож, материал хайлан бүүрхийн үед хэмжээг автоматаар тохируулдаг, үүн дагаад ажилчид үйлдвэрлэлийн бүх үе шатад үүнийг гараар шалгаж, засварлаж явах шаардлагагүй.

Бодит цагт бүтэц үйлчлэлийн ба үйлдвэрлэлийн үр дүнг симуляци хийхийн тулд Дижитал Хос

Цифров төрөлхийн технологи нь бодит ган хүнд бүтэцтүүдийн виртуал хуулбаруудыг бүтээд, инженерүүдийн хүчний тархалтыг материал дотор хэрхэн тархаж буйг, газар хөдөлгөөний төдийхүүн төсөөлж, үйлдвэрлэлд оролцохын өмнөх үед хүчний үйлчлэлийн үр дүнг төсөөлж үзэх боломжийг олгоод. Хүнд бүтэц үйлдвэрлэгсдийн физик загваруудад IoT сенсоруудаас ирж буй шинэ дата оруулж, төрөлхийн загваруудын дагуу янз бүрийн дизайн-уудыг туршиж, хүчтүүн салхинд тулгарах үед хүнд бүтэцтүүдийн байршлыг өөрчлөх нь утга зүйн хувьд ойлгомжтой бүтэц үүсгэд. Үнэнд хүртэл сонирхолтой нь, ийнхүү туршилт хийх нь үнэт физик прототипуудын тоог бараг хагас (орчим 47%) хүртэл бүүр бууруулж, ажилчид хүнд бүтэцтүүдийн хооронд таарахгүй, цуглуулах үед харгалзан таарахгүй бүтэцтүүдийн асуудлыг бүүр арилгаж. Бүтэц үйлдвэрлэгсдийн бригадууд симуляци дотор бүтэцтүүдийн хугацаа дотор хэрхэн төдийхүүн төсөөлж, түүний дагуу галваникарын дарааллыг өөрчлөх юм уу, чанарын илүү сайн материалыг сонгох боломжийг олгоод. Ийнхүү нь бүтэц үйлдвэрлэлд асуудал үүсэх магадлалыг бүүр бууруулж, түүн дотор үүсгэсэн бүтэцтүүд нь удаан хугацаа дотор үлдэж, түүнд тогтмол засварын шаардлага гарахгүй.

Ухааны холбоос технологи (IoT) ашиглан урт хугацааны гуурсан бүтэцний бүтэн бүтэц хадгалах

Гуурсан бүтцүүдийн хөдөлмүр, цахилгаан шүүрэл, ачааллын хариу үйлдлийн мониторингийн хүрээнд орж буй сенсорын сүлжээ

Хүрээнд орж буй IoT сенсорын сүлжээ нь үйлдэж буй гуурсан бүтцүүдийн хөдөлмүр, цахилгаан шүүрэл, ачааллын хариу үйлдлийн тасралтгүй, бодит цагт мониторингийг хангана. Бүрдүүлэгчдийн дотор тавьж буй жижигхэн сенсорууд дараах зүйлсийг хянахад зориулж бүрдүүлсэн:

• Нуурга : Цикл ачаалал доор микроскопик трещин үүсэхийг илрүүлэхүүн хүчлэгт үзүүрлүүр
• Халуун : Электрохимийн сенсорууд pH-н өөрчлөлтийг ба металлын алдагдалын хурдыг мониторингуйн
• Ачааллын хариу үйлдэл : Хурдатгал үзүүрлүүр ба шилжилтийн сенсорууд хүчдлийн тархалтыг зураглана

Энэ хүрээлэн авч үзэх нь урьдчилан таамаглаж буй засвар үйлдлийг боломжтой болгоно — визуал хугарал үүсэх өмнө шест сарын өмнө аномалийг илрүүлнэ. Цахилгаан шүүрэл илрүүлэхүүн нь хамгаалах давхарга хайлохыг 0.1 мм нарийн төвөгтөй бүтэцтэй тодорхойлно; хөдөлмүр илрүүлэхүүн нь холбогдсон зангилаанууд дээрх хүчдлийн хурдмуйн загварчлана. Үүсгэсэн өгөгдлийн урсгал нь ирмүүд дээр тооцоологдож буй орчинд суурилж буй оршин үлдэх мэдлэгүүдийг хүртүүлнэ, инженерүүд дараах зүйлсийг хийх боломжтой болгоно:

• Үлдсэн үйлдэх хугацааг 92% нарийн төвөгтөй бүтэцтэй таамаглана
• Хяналтын хуваарийг сайжруулах нь зогсоол 40 хувиар бууруулна
• Зорилтот арга хэмжээг авч бүтцийн амьдралыг 15-20 жилээр сунгах

Энэ сүлжээ нь түүхий мэдрэгч мэдээллийг хэрэгжиж болох ухаанаар хувиргаж, бүтцийн хадгалалтыг реактив засварлалтаас идэвхтэй удирдлага руу шилжүүлнэ.

Аталсын бүтцийн монтаж дахь робототехник, дасан зохицох автоматжуулалт

Нөхөн сэргээлт

Роботын элсэн шийтгэх систем нь цогцолбор бүлэглэлийн үйлдвэрлэлийн ажлыг автоматжуулж, бага зэрэг нарийвчлалтайгаар багаж ба түвшнүүд болон бусад чухал цэгүүдийг холбодог. Эдгээр машин нь замын хайлтын алгоритм, компьютер үзлэгийн технологи зэрэг ухаалаг функцээр дүүрэн байдаг. Энэ нь тэдгээр нь бүрэн нэг хэвтэй биш материал эсвэл бага зэрэг өөр өөр геометрийн дагуу ажиллахад тохируулалтыг даруй өөрчлөх боломжийг олгодог. Үр дүн нь өөрөө илэрдэг. Хүний гар аргаар хийхэд хүрэхээс илүү алдаатай нь 90 хувь буурдаг. Ажиллах газарт аюулгүй байдал ихээхэн сайжирч, ажилчид үйл ажиллагааны үеэр хортой хайлууртын утаа, аюултай халуун газарт өртөхгүй. Энэ нь бүтэц нь хамгийн чухал зүйл нь тогтвортой байх хүнд нөхцөлд ч гэсэн хүчтэй, чанартай байдаг гэсэн үг юм.

Түгээмэл асуулт

Зөөврийн үйлдвэрлэлд АЗ-ээр дамжуулан үйл явцыг сайжруулах гэж юу вэ?

Искусственный интеллекттүүдийн хөдөлгүүр процессийн оптимизацийн тухайд уурхайны үйлдвэрлэлийн процессыг шинжлэх, чанарын асуудлын боломжит шалтгааныг илрүүлэх, ган үйлдвэрлэлд нүүрсүүдийн хүчилтөрүүдийн ялгаруулалтыг багасгах, үйлдвэрлэлийн үр дүнд нөлөөлөх хүчин зүйлсийг бодит цагт тохируулах зорилгоор искусственный интеллект ба машин суралцах загваруудыг ашиглана.

Устөрөөд үндэслэн ган үйлдвэрлэх нь орчин-цагаар хэрхэн дэмжилт үзүүлд?

Устөрөөд үндэслэн ган үйлдвэрлэх нь уурхайны үйлдвэрлэлийн уламжлалт арга замуудтай харьцуулж нүүрсүүдийн хүчилтөрүүдийн ялгаруулалтыг ойролцоогоор 95% багасгана. Ногоон устөрөөдийг ангижруулагч бүрдүүлэгч хэрэглэж, холимшгүй, цэвэр ган үйлдвэрлэн, илүү тогтвортой ган бүтээлүүд үйлдвэрлэн гаргана.

Дижитал хувилбарууд гэж юу ви, түүнүүд ган бүтээлүүдийн үйлдвэрлэлд яаж тусалд?

Дижитал хувилбарууд нь физик ган бүтээлүүдийн виртуал хувилбарууд бөлгөөн, бүтээлүүдийн бүтэц, хүчний тархалт, ажиллах чадварыг симуляци хийж шинжлэх зорилгоор инженерүүддэд боломж олгоно. Энэ технологи нь үнэт физик прототипуудын тоог багасгаж, бүтээлүүдийн барилгын талбарт үүсгэж буй асуудлуудыг хамгийн бага түвшинд хүртэл багасгана.

IoT сенсорууд бүтцүүдийн бүтэц зүйн аюулгүй байдалд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг?

Сталь бүтцүүдэд суулгасан IoT сенсорууд тасралтгүй хүндлэл, цахиуржилт ба ачааллын хариу үйлдлийг хянахад ашиглагддаг. Тэр нь урьдчилан таамагласан засвар үйлдлийг хангаж, шинжилгээний хугацаа хуваарийг оновчтой болгож, бүтцүүдийн үйлдлийн хугацааг уртасгаж өгдөг.

Роботын холбогч холбоосуудын цуглуулалтыг хэрхэн сайжруулдаг?

Роботын холбогч нь нарийн нарийвцалт холбоосуудын үйлдвэрлэлийг өндөр нарийвцалттайгаар автоматашруулдаг. Тэр нь дутагдалд орж буй хувьд 90% хүртэл бүүр бууруулдаг, үйлдвэрлэлийн хугацааг хурдасгадаг, ажил газрын аюулгүй байдлыг сайжруулдаг, үүрд хориглосон нөхцөлд үлдэх хугацааг бүүр бууруулдаг.