最近有很多关于实施的活动人工智能(AI)用于质量检验程序．这些应用大多集中在人工智能应用于机器视觉系统识别缺陷产品的基础上。但现在，我们开始看到人工智能更广泛地应用于其他自动化技术——比如机器人——以检查机器人执行的操作。
高端机器人系统将人工智能应用于此类应用已经有一段时间了，但现在·杜尔，交钥匙涂料商店，最终装配系统和机器人技术的供应商以及汽车行业的机器人技术，正在通过其DXQ产品系列与分析软件扩展其AI应用的范围。根据Dürr，该界面使得可以首次将机器人合并到现有的油漆商店中。
Dürr称其Advanced Analytics是第一款专门为汽车喷漆店设计的面向市场的人工智能应用。来源:·杜尔应用分析软件的质量和工厂可用性应用需要记录相关的机器数据，如轴位置，温度或事件，如警报，以及程序的实时开始和结束时间，并将它们上传到数据库。
“如果没有这种基本的先决条件，来自DXQ系列的软件无法确定工厂组件的当前状态。目标是将这种数据与历史数据和机器学习结合，以检测以前未知的缺陷源，更准确地说，计划维护间隔，“Dürr控制系统副总裁JensHäcker解释说。
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黑客说,汽车工业中的工厂具有“关于制造工艺，原材料和产品的巨大潜在数据。利用这些数据资产的关键是与控制级别的右接口连接，以获得机器人，烤箱，阴极电电管系统或传送带技术提供的信息。现有植物中的运算符通常被限制，因为其大多数系统没有连接和正确接口进行数据采集。“
为现有机器人提供这种接口，推动Dürr开发其dxq设备。分析软件将连接到许多类型的现有机器人。
Dürr提供的技术是由硬件和软件组件组成的适配器，可以连接到所有当前的现场总线技术，并在几毫秒范围内提供数据。该适配器由Dürr与Techno-Step合作提供，Techno-Step是过程数据分析和诊断系统专家，自2020年以来一直是Dürr集团的一部分。根据Dürr，这种硬件和软件的组合使库存和第三方工厂设备与Dürr的DXQ软件产品智能联网成为可能。这使得老一代机器人能够交换数据，允许Dürr的数字产品组合分析相关过程。
我们已经能够使用BMW验证许多用于绘制的许多算法。这些可以是提供对维护预测的模型，如两个组件混合器的理想更换时间基于其磨损。
为了满足机器人汽车喷漆需求的分析机器人和过程数据的挑战，Dürr利用其在汽车行业生产技术和制造流程方面的专业知识，在应用高粘度材料的早期阶段将人工智能应用于缺陷源检测，并确定最佳的维修计划。
Jens Häcker, Dürr的控制系统副总裁。“因此，操作人员能够从现有工厂读取可用的传感器和执行器数据，并将从预处理到应用到输送技术的整个油漆规程整合到一个分析软件中。DXQequipment。通过分析，他们可以详细了解整个价值链中涉及的各个流程步骤和所有系统。”Häcker说。
DXQequipment。分析软件包括一个高级分析模块，该模块使用人工智能来提高喷漆车间的整体设备效率(OEE)。
dxq设备的一个应用实例。分析在油漆车间机器人是检测喷嘴堵塞。根据Häcker，当密封材料部分堵塞应用喷嘴时，可能会导致质量缺陷，需要返工修复。他表示:“与传统控制技术不同，DXQ软件能够检测到这一缺陷，并实现早期干预。”
Häcker注意到Dürr目前有几个测试客户正在使用dxq设备。在真实操作条件下验证机器学习模型的分析。
他说:“例如，我们已经能够验证一系列用于宝马喷漆的算法。”“这些模型可以为维护提供预测，比如基于磨损的双组分混合器的理想更换时间。Dürr通过维护包选项提供这些类型的预测。在我们的质量包中，客户得到了预测质量变化的支持;例如，改变成型空气，这是用来调整喷漆应用的喷射宽度。”
