产品质量良率的提升是中国智能制造的一大重要目标。位于江苏省的耐世特汽车系统公司(耐世特)正在与西门子人工智能团队合作,以优化某核心产品部件的生产质量。该部件的加工基于CNC数控机床,在设置数控机床参数时,需要综合考虑当前的工艺要求和生产环境。西门子的专家团队基于**的人工智能技术,例如生成式对抗神经网络(GAN),来寻找*优参数组合,有效提升良品率。
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西门子中国研究院机器学习研究员冯程介绍道:“我们利用大数据和机器学习,针对当前生产环境为耐世特产品部件的生产推荐参数组合。我们也可以通过*优参数减少加工循环,从原本2-4次变成1-2次,从而获得更短的节拍和更高的产出