当今，自动化和零缺陷生产是机械制造的重要趋势。人工智能（AI）在推动这两方面的发展中发挥着重要作用。人工智能已经可以检测工艺监控数据中的偏差，并实现了实时质量控制。
未来，人工智能将调节更多的工艺，并通过辅助功能简化工艺规划。今年11月，在德国亚琛举行的第三届“人工智能激光技术大会”上，与会者将讨论人工智能在材料加工领域的应用趋势。
现代激光材料加工系统可提供大量数据：一方面，可对激光器和加工头中的光学元件进行监控，另一方面，加工监控可提供来自交互区的数据。这些数据已经可以监控和记录单个加工步骤的质量，从而帮助用户评估加工过程某一时段或多台设备的状况。这同样适用于单台设备或整个系列激光系统的状态。在这方面，也可以跟踪一段时间内或多台机器上的变化。这将产生大量数据，并在本地或集中进行处理。此外，图像包含大量数据，而人工智能已经在评估这些数据方面有所建树。经过训练的系统可以检测出偏离标准的情况，并对其进行清晰的分类。在第三届 "人工智能激光技术大会 "上，专家们将讨论人工智能在未来激光材料加工领域的发展趋势和愿景今年激光技术人工智能大会的组织者之一Carlo Holly教授是这样描述这一重要趋势的：这些人工智能的功能已众所周知，现在要做的是从一开始就设计好新设备，以最大限度地发挥人工智能的潜力。他补充说：传感器技术和算法必须相互配合，最好从一开始就以协调的方式进行规划。下一个目标是机器自主学习。它们将分四个步骤工作：首先，传感器从流程中生成数据。然后，对数据进行分析并使其易于理解，即在现有数据的基础上进行解释。第三步，系统模拟流程结果将如何发展。为此，可以推断之前的趋势，或模拟某些参数的影响。这样就可以进行第四步：系统控制。迄今为止，人工智能主要用于设备的质量监控和预测性维护。闭合控制回路是下一个重大突破。在2019年激光技术人工智能大会期间，与会者参观了弗劳恩霍夫激光技术研究所的实验室随着数字化工艺数据的不断增加，人工智能可以做得更多。通过过去的数据，可以计算出新加工任务的参数范围以及加工过程中保持良好运行所需的特定材料。在规划和设置新的加工工艺时，人工智能可以节省时间和资源，从而帮助企业节省成本。Holly解释说：人工智能可以在多参数系统中找到最佳解决方案，而人工操作则需要更多的时间。有了人工智能，就可以在计算机中测试新工艺，正如工业4.0领域中的数字孪生一样。这里的复杂性还有另一个层面：虽然有了这些高科技系统，但企业面临着寻找具备多种合适资质的初级员工的挑战。毕竟，任何想要模拟和规划这样一个系统的人都必须具备机械工程、计算机科学和物理学知识。人工智能大会上的发言强调了跨学科方法的必要性。“我们已经看到人工智能的应用，但这仅仅是开始。”Holly这样描述当前的现状。人工智能可用于检测焊接缺陷或金属废料分类。在第三届“激光技术人工智能大会”上，将有多场演讲涉及应用、连接和增材制造等方面。当然，软件和基础设施也是一个重要议题。Holly总结了今年会议的方向：归根结底，就是要整合系统、流程和算法的开发方式。编辑丨Ringier
转载/投稿/合作丨aleczhu@ringiertrade.com
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