Trí thông minh của máy tiện CNC, xét về mặt công nghệ chủ chốt, đang đạt được bước nhảy vọt về chất từ "thực thi thụ động" sang "tư duy chủ động" thông qua việc tích hợp sâu mô hình AI, hệ thống vòng lặp khép kín dữ liệu và điện toán ranh giới. Điều này đang thúc đẩy ngành sản xuất hướng tới một giai đoạn mới "không thử và sai sót, tự-ra quyết định- và có độ tin cậy cao".
1. Lập mô hình AI: Cho phép các công cụ máy móc "Hiểu ý định", Đạt được sự tương tác ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra quy trình tự động
Mô hình hóa AI là bộ não cốt lõi của các hệ thống CNC thông minh, mang lại cho các máy công cụ khả năng "hiểu, suy luận và đưa ra quyết định". Lấy mô hình quy mô lớn công nghiệp "Dahan Brain V5.0" được phát triển độc lập của Shandong Dahan Intelligence Technology làm ví dụ, nó được đào tạo dựa trên hàng chục triệu điểm dữ liệu công nghiệp, tích hợp kiến thức chuyên môn như bản vẽ cơ khí, tính chất vật liệu và công nghệ xử lý, đồng thời sở hữu khả năng hiểu ngữ nghĩa, phân tách ý định và tạo mã.
Người vận hành chỉ cần nhập các lệnh ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "gia công thân van bằng thép không gỉ 304, độ chính xác ± 0,002mm, cỡ lô 500 chi tiết, ưu tiên giảm mài mòn dao" và hệ thống có thể tự động tạo chương trình gia công tối ưu trong vòng 3 phút, nâng cao hiệu suất lập trình hơn 80% so với các hệ thống nước ngoài.
Đối mặt với các yêu cầu không rõ ràng (chẳng hạn như "cân bằng sức mạnh và trọng lượng nhẹ"), AI có thể tạo ra nhiều giải pháp quy trình và tự động cân nhắc chúng, loại bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc vào các lập trình viên chuyên nghiệp.
Điều này đánh dấu sự phát triển của hệ thống CNC từ "trình phân tích cú pháp mã G" thành "người ra quyết định xử lý".
2. Vòng kín dữ liệu: Xây dựng Hệ thống kiểm soát chất lượng liên kết-đầy đủ về "Nhận thức-Phân tích-Phản hồi-Tối ưu hóa" Các công cụ máy CNC truyền thống gặp phải tình trạng "ngắt kết nối giữa phát hiện và kiểm soát", khiến việc vượt qua nút thắt tỷ lệ phế liệu 1% trở nên khó khăn. Các hệ thống thông minh, bằng cách xây dựng một vòng khép kín dữ liệu-quy trình đầy đủ, sẽ đạt được mô hình kiểm soát chất lượng mới về "đánh giá trước-, sửa lỗi trong-quy trình và truy xuất nguồn gốc sau{10}}quy trình."
Dự đoán trước{0}}quy trình: Hệ thống thị giác AI quét nguyên liệu thô, xác định các rủi ro như tính không đồng nhất của nguyên liệu và mức độ tập trung ứng suất. Kết hợp với mô hình quy mô-lớn, nó dự đoán trước những khó khăn khi xử lý và tối ưu hóa trước các tham số cắt.
Sửa lỗi trong-quy trình: Trong quá trình xử lý, dữ liệu-thời gian thực về độ rung của trục xoay, nhiệt độ và độ mòn của dụng cụ sẽ được thu thập. Tốc độ tiến dao và độ sâu cắt được điều chỉnh linh hoạt để giảm tỷ lệ phế liệu xuống dưới 0,1%.
Truy xuất nguồn gốc sau{0}}quy trình: Tất cả dữ liệu xử lý được lưu trữ trong kho lưu trữ "song sinh kỹ thuật số", hỗ trợ phân tích hồi cứu vấn đề chất lượng và tối ưu hóa quy trình liên tục.
Vòng lặp dữ liệu này không chỉ giảm lãng phí mà còn cho phép các công cụ máy móc phát triển và trở nên "thông minh hơn khi sử dụng".