Tin tức
Bài viết gần đây
V-PROUD TỎA SÁNG TẠI FBC ASEAN 2024 – GIẢI PHÁP TOÀN DIỆN CHO NGÀNH CÔNG NGHIỆP CHẾ TẠO
V-PROUD TỎA SÁNG TẠI FBC ASEAN 2024 – GIẢI PHÁP TOÀN DIỆN CHO NGÀNH CÔNG NGHIỆP CHẾ TẠO 18/09/2024

Triển lãm FBC ASEAN 2024 một lần nữa khẳng định vị thế là sự kiện công nghiệp hàng đầu khu vực. Tại đây, các doanh nghiệp hàng đầu đã quy tụ, giới thiệu những công nghệ và giải pháp tiên tiến nhất. V-Proud một lần nữa đã thực sự gây ấn tượng mạnh với gian hàng trưng bày các giải pháp toàn diện cho ngành công nghiệp chế tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực đo lường và kiểm soát chất lượng.

LÀM SAO ĐỂ KIỂM TRA KHUÔN MÓNG TUABIN GIÓ? KSCANMAGIC II CÓ THỂ KIỂM TRA ĐƯỢC KHÔNG?
LÀM SAO ĐỂ KIỂM TRA KHUÔN MÓNG TUABIN GIÓ? KSCANMAGIC II CÓ THỂ KIỂM TRA ĐƯỢC KHÔNG? 13/09/2024

Khuôn móng tuabin gió là những cấu trúc phức tạp, có bề mặt cong lớn và hình dạng tự do, khiến việc kiểm tra trở nên khó khăn. Các phương pháp đo lường truyền thống như đo thủ công hay sử dụng máy đo tọa độ (CMM) đều gặp nhiều hạn chế. Để giải quyết những khó khăn đó, máy quét laser 3D KSCAN-Magic II từ SCANTECH chính là giải pháp hàng đầu. Với khả năng quét chính xác các bề mặt cong lớn và chi tiết phức tạp, KSCAN-Magic II đáp ứng hoàn hảo nhu cầu kiểm tra khuôn móng tuabin gió.

TRACKSCAN SHARP-S: KIỂM TRA VẾT LỒI LÕM TRÊN THÂN VỎ MÁY BAY SAU THỜI GIAN SỬ DỤNG
TRACKSCAN SHARP-S: KIỂM TRA VẾT LỒI LÕM TRÊN THÂN VỎ MÁY BAY SAU THỜI GIAN SỬ DỤNG 11/09/2024

Trong ngành hàng không, việc duy trì và kiểm tra tình trạng máy bay sau là nhiệm vụ vô cùng quan trọng và tuyệt đối không được có sai sót, đặc biệt là kiểm tra những vết lồi lõm nhỏ trên thân vỏ. Đây là những dấu hiệu có thể ảnh hưởng đến hiệu suất bay và độ an toàn. Để đáp ứng nhu cầu kiểm tra chi tiết và chính xác, công nghệ scan 3D của TrackScan Sharp-S đã mang đến một giải pháp tiên tiến, giúp các kỹ sư kiểm tra nhanh chóng và chính xác vết lồi lõm trên bề mặt thân vỏ máy bay.

Kiểm Soát Chất Lượng Sản Xuất Nhờ Trí Thông Minh Nhân Tạo AI

14/02/2022 3409

Trong dự án thử nghiệm WPS Analytics – có các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực sản xuất, quản lý đổi mới, lập kế hoạch, số hoá và IT tham gia, trí thông minh nhân tạo (AI) được sử dụng để tự động phát hiện các hiện tượng bất thường liên quan đến chất lượng trong thời gian thực.

Chất lượng luôn là một trong những trọng điểm trong DNA của Audi, và cũng là mục tiêu của dự án thử nghiệm ra mắt năm ngoái ở nhà máy Neckarsulm nhằm kiểm tra khả năng thực hiện hàn điểm chính xác trong sản xuất khối lượng lớn. Các đối tác của Tập đoàn Volkswagen trong dự án này – là một phần của dự án Đám mây Công nghiệp – sẽ được triển khai ở nhiều nhà máy khác, bao gồm Siemens và Amazon Web Services.

Thân xe như Audi A6 cần có khoảng 5.300 mối hàn điểm. Cho đến nay, chất lượng hàn thường được các kỹ thuật viên kiểm soát thủ công bằng siêu âm theo phương pháp phân tích ngẫu nhiên. Trong dự án thử nghiệm WPS Analytics – có các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực sản xuất, quản lý đổi mới, lập kế hoạch, số hoá và IT tham gia, trí thông minh nhân tạo (AI) được sử dụng để tự động phát hiện các hiện tượng bất thường liên quan đến chất lượng trong thời gian thực.

Dự Án Thử Nghiệm WPS Analytics

Đội ngũ WPS Analytics được dẫn dắt bởi Mathias Mayer và Andreas Rieker. Michael Haeffner, Trưởng bộ phận Kỹ thuật Số hoá Sản xuất và Hậu cần Quản lý Giao hàng của AUDI AG cho biết, “Mục tiêu của chúng tôi là thử nghiệm và phát triển các giải pháp số cho ngành sản xuất xe trong giai đoạn sản xuất hàng loạt. Với việc sử dụng AI, chúng tôi đang thử nghiệm một công nghệ cực kỳ quan trọng đưa Audi và khu vực tiến tới tương lai.”

Hệ thống gồm một thuật toán, một giao diện người dùng (dạng dashboard) và một ứng dụng để phân tích sâu hơn. Mục tiêu của dự án này là giúp thuật toán tính được gần 100% các điểm hàn đã lập, còn mục tiêu lâu dài là kiểm soát tự động và không ngừng tối ưu chất lượng các quy trình hàn.

Trí Thông Minh Nhân Tạo Trong Sản Xuất

“Thuật toán hoạt động như một công cụ blueprint cho các ứng dụng chuyên sâu liên quan đến sản xuất, giúp cải tiến các giải pháp số hiện nay, như bảo trì dự đoán chẳng hạn.” Mayer giải thích. Ông đã làm việc về ứng dụng trí thông minh nhân tạo trong sản xuất của Audi được khoảng 5 năm.

Công ty ở Ingolstadt hiện đang đi đầu trong việc phát triển dự án thử nghiệm này trong dự án Đám mây Công nghiệp của Tập đoàn Volswagen, tập hợp dữ liệu sản xuất từ tất cả các nhà máy của Tập đoàn trên khắp thế giới, với mục tiêu chính là nâng cao hiệu suất và giảm bớt chi phí. Mỗi nhà máy được kết nối qua đám mây có thể tải các ứng dụng và bản cập nhật cho máy móc và hệ thống của mình, tương tự cửa hàng ứng dụng, nhằm gia tăng hiệu suất của quy trình sản xuất.

Tổng Hợp Qua Đám Mây Công Nghiệp

Trải nghiệm với ‘WPS Analytics’ ở Neckarsulm tỏ ra rất hữu ích tại nhà máy của Volswagen ở Emden, tại đây hàn điểm được điều khiển bằng các thuật toán dựa trên các kinh nghiệm đúc rút từ các dự án được nạp vào Đám mây Công nghiệp. Ở Ingolstadt, Audi đang triển khai một ứng dụng chuyên sâu hơn, sử dụng thuật toán nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất cho xưởng ép. Trí thông minh nhân tạo sẽ được sử dụng để phát hiện các dạng lỗi như các vết nứt nhỏ trên thân xe.

Dự án này cũng là một phần trong dự án Sáng Chế Ô Tô 2025 (Automotive Initiative 2025 – AI25), sáng kiến kết nối các đối tác trong thế giới học thuật và ngành IT cùng chung tay xây dựng nhà máy, và đưa ngành sản xuất và hậu cần phát triển linh hoạt hơn, thông minh hơn nhờ số hoá. Ngày nay, một số công nghệ cải tiến đang thực sự giúp ích cho người lao động, giải phóng họ khỏi vô số những công việc tay chân tốn sức và nhàm chán.

Cập nhật thêm kiến thức về quản lý chất lượng qua tạp chí Quality Mastery: https://qualitymastery.v-proud.vn/

Tham khảo các giải pháp quản lý chất lượng tại website: v-proud.vn/sanpham và Doluongcongnghiep.vn

Nguồn: AUDI AG.


Zalo

(84) 896 555 247