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7月15日，全球領先的機床和激光技術方案提供商——德國通快集團宣布，已與軟件公司SiMa. ai簽署了一項合作伙伴協議，雙方將開發具有人工智能(AI)的激光器。
據介紹，SiMa. ai是一家以軟件為中心的嵌入式邊緣機器學習芯片系統公司，雙方目標是在不久的將來為通快的多個激光系統配備人工智能(AI)技術，包括用于焊接、切割和打標的系統，以及金屬3D打印機。
通快激光技術首席技術官Richard bannmller表示：“人工智能(AI)對通快而言具有高度的戰略意義。我們的激光工藝和制造專業知識幫助我們開發用于生產的智能軟件。SiMa.ai 是我們邁向智能工業解決方案的下一大步的理想合作伙伴。”
兩家公司將在合作中各自發揮專業優勢：通快擁有激光應用專業知識，SiMa.ai 擁有機器學習系統芯片(MLSoC)技術。
“人工智能創新的快速加速,正在重塑人類利用新興技術的方式。AI強大的MLSoC和靈活的軟件，以及通快最高水平的工藝理解，使AI解決方案推動行業向前發展。結合通快先進的人工智能軟件SiMa。”
SiMa.ai的銷售主管兼汽車業務總裁Harald Kr?ger表示：“AI為所有邊緣人工智能提供了一個以軟件為中心的平臺，可以適應任何框架、網絡、模型、傳感器或模式，從而有可能達到人工智能輔助激光技術的下一個水平。”
據介紹，SiMa.ai總部位于美國加州圣何塞，在德國斯圖加特設有辦事處，擁有約200名員工。
當下，完全在SiMa.ai機器學習系統芯片上運行的邊緣機器學習(ML)應用程序，使之性能和能效提高了十倍，將更高精度的智能帶入從計算機視覺到生成式AI的機器學習應用場景中，僅需幾分鐘。
在通快，約有90名來自全球各地的員工專注于從事產品開發領域的AI工作。
加快電動汽車生產
此次雙方合作，旨在加速復雜材料的加工。在這一過程中，強大、緊湊、節能的人工智能芯片將直接集成到激光系統中。
人工智能優化的傳感器技術可以實時監控激光焊接過程的質量，每秒可以評估3000多張圖像。
以電動汽車生產為例，在人工智能(AI)的幫助下，激光焊接過程中的實時質量檢測有望取代單獨而復雜的測試程序。此外，電池制造商將能夠實時提高產品質量，降低廢品率，最終降低消費者購買電動汽車的價格。
AI將改變通快的商業模式
毋庸置疑的是，人工智能(AI)將改變通快的商業模式，使其從單純的設備供應商轉變為一家負責生產結果的解決方案提供商。
今年4月9日至12日，通快在德國迪琴根總部舉辦了一年一度的內部展覽——INTECH技術開放日活動，大約1000家企業參與體驗了機床行業與人工智能結合的新解決方案。
在同期舉辦的INTECH線上新聞發布會上，通快機床部首席執行官Stephan Mayer等三位主持人與大約70名國際記者討論了這一重要的未來主題。
通快機床部首席執行官Stephan Mayer表示：“在未來五年內，通快希望成為行業內領先的人工智能解決方案提供商。為此，我們正在進一步擴大我們在這一領域的活動，并將它們捆綁在一個能力中心。其目的是使用人工智能，使我們的內部流程更高效，例如在軟件開發、管理或服務中。”
“作為解決方案提供商，通快也將為市場客戶帶來越來越多的人工智能，使他們能夠進一步提高生產力。特別是在經濟困難時期，對通快而言投資人工智能等未來主題變得至關重要。我們不能再浪費時間了！”
今天，我們已經有了第一批AI驅動的產品。因此，人工智能并不遙遠——未來已來。
“數字化和人工智能是齊頭并進的。對于我們的客戶來說，這意味著整個鈑金工藝鏈的生產力和效率的提高——無論公司的規模大小。”
在今年的內部INTECH展會上，通快展示了“可運行性指南”——這是一個基于人工智能的新解決方案的初始版本，可幫助生產員工更快速、更輕松地在高性能的TruMatic 5000全自動沖激復合機上運行。
目前，當使用機器生產具有新幾何形狀或新材料的新訂單時，用戶必須單獨測試機器程序——這導致機器的空閑時間迅速增加，特別是對于生產許多不同零件的全自動機器。
借助通快支持AI軟件Runability Guide，用戶可以在系統運行時避免長達20分鐘的空閑時間?；诟鞣N評估模型，新的磨合助手為每個新工作顯示TruMatic 5000是否可以直接生產零件或是否需要人工干預。
通快開發部項目負責人Jonathan Eberle解釋稱：“我們的可運行性指南，為企業提供了生產力和競爭力方面的優勢。這不僅節省了他們的時間，還意味著他們可以將員工的技能用于其他創造價值的任務或培訓新員工。”
可運行性指南的主要好處:
- 節省時間的機器設置
- 減少生產員工的工作量
- 夜班生產環境下的零件識別
- 快速分析潛在問題
- 通過AI加速評估過程
激光技術首席執行官Hagen Zimer表示：“這將改變商業模式。我們不僅僅是銷售設備，而是與客戶共同承擔生產過程的責任。如果我們提供這些工具，我們就要對生產車間設備的結果負責。”
Zimer相信，通快將看到更多技術差異化，但不再是激光技術的硬件方面——目前有很多公司，甚至包括中國的友商同行，可以制造激光光源。他稱：“我深信，利用數字工具、安全的數據訪問以及通過AI匯總這些數據，并生成有意義的 KPI，然后在客戶現場達成質量保證，這是我們的愿景。為此，我們就需要傳感器、人工智能以及安全的數據。”
他指出，通快當下主要有兩個與引入人工智能相關的關鍵目標：一方面，努力改進客戶的工藝(提高客戶機器的正常運行時間，確保客戶的工藝更加穩定、更快、更高效)。另一方面，提高內部流程的效率，包括解決管理問題或提升研發效率。
Zimer還詳細闡述了人工智能在激光焊接中的應用，他舉例稱，如果客戶有激光焊接應用，就會產生激光輸入數據。例如，在電動汽車應用的電池焊接中，客戶需要100%確保電池棱柱形電池的最后一條接縫100%地緊密銜接，這樣電解質才不會泄漏。
他解釋稱：“典型的激光工藝還沒有這樣的功能效果，但如果你觀察這個過程，與激光一起進行閉環控制，并從這些數據轉向控制中得到更好的過程，就可以幫助客戶提升效益。”
浙公網安備 33010602000006號
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