CNC-treipinkide intelligentsus saavutab võtmetehnoloogiate osas kvalitatiivse hüppe "passiivselt täitmiselt" "aktiivsele mõtlemisele" tänu tehisintellekti modelleerimise, suletud ahelaga -ahela süsteemide ja servade andmetöötluse sügavale integreerimisele. See tõukab töötlevat tööstust uude „katse-eksitusevaba, iseotsustamise-tegemise ja suure töökindluse etapi poole“.
1. AI modelleerimine: tööpinkide võimaldamine kavatsuste mõistmiseks, loomuliku keele interaktsiooni ja autonoomse protsessi genereerimise saavutamine
AI modelleerimine on intelligentsete CNC-süsteemide põhiaju, mis annab tööpinkidele võimaluse "mõista, põhjendada ja otsuseid teha". Võttes näitena Shandong Dahan Intelligent Technology iseseisvalt välja töötatud tööstusliku suure-mahuga mudeli "Dahan Brain V5.0", koolitatakse seda kümnete miljonite tööstuslike andmepunktide põhjal, integreerides professionaalsed teadmised, nagu mehaaniline joonistamine, materjali omadused ja töötlemistehnoloogia, ning sellel on semantiline mõistmine, kavatsuste lagunemine ja koodi genereerimise võimalused.
Operaator peab sisestama ainult loomuliku keele käsud, näiteks "304 roostevabast terasest klapi korpuse töötlemine, täpsus ±0,002 mm, partii suurus 500 tükki, prioriteediks seadmine tööriista kulumise vähendamiseks" ja süsteem suudab automaatselt genereerida optimaalse töötlusprogrammi 3 minuti jooksul, parandades programmeerimise efektiivsust enam kui 80% võrreldes välismaiste süsteemidega.
Seistes silmitsi mitmetähenduslike nõuetega (nagu "tasakaalu tugevus ja kerge kaal"), suudab AI luua mitu protsessilahendust ja neid iseseisvalt kaaluda, välistades täielikult professionaalsete programmeerijate kasutamise.
See tähistab CNC-süsteemide arengut "G-koodiparseritest" "protsessiotsuste{1}}tegijateks".
2. Andmete suletud tsükkel: täieliku-lingi kvaliteedikontrolli süsteemi loomine "taju-analüüsi-tagasiside-optimeerimiseks" Traditsioonilised CNC-tööpingid kannatavad "tuvastuse ja juhtimise vahelise ühenduse katkemise tõttu", mistõttu on raske murda läbi 1% praagi määra kitsaskoha. Arukad süsteemid, luues täieliku-protsessiandmete suletud ahela, saavutavad uue kvaliteedikontrolli mudeli, mis hõlmab "eelotsustust,-protsessisiseste vigade parandamist ja protsessijärgset{10}}jälgimist".
Protsessi eelennustus-: tehisintellekti nägemissüsteem skannib tooraineid, tuvastades riske, nagu materjali ebahomogeensus ja pingekontsentratsioon. Koos suure-mastaabimudeliga ennustab see töötlemisraskusi ja optimeerib lõikeparameetreid eelnevalt.
Protsessis-tõrkeparandus: töötlemise ajal kogutakse{1}}reaalajas andmeid spindli vibratsiooni, temperatuuri ja tööriista kulumise kohta. Ettenihke kiirust ja lõikesügavust reguleeritakse dünaamiliselt, et vähendada praagi määra alla 0,1%.
Protsessi-järgne jälgitavus: kõik töötlemisandmed salvestatakse digitaalsesse kaksikarhiivi, mis toetab kvaliteediprobleemide retrospektiivset analüüsi ja pidevat protsessi optimeerimist.
See andmesilmus mitte ainult ei vähenda jäätmeid, vaid võimaldab ka tööpinkidel areneda ja muutuda "kasutamisega targemaks".