+128% mehr Produktivität im Laserauftragsschweißen
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt die Regelkreise einer bestehenden Fräsmaschine auf wechselndes Maschinenverhalten einstellt und so das Maximum aus der vorhandenen Hardware holt.
Die Vorschubregelung einer CNC-Fräsmaschine besteht aus Regler und Filter mit Parametern, die selbst für erfahrene Zerspanungsexperten kaum greifbar sind: Prädiktionshorizont, Stellhorizont und Gewichtungen. Zugleich verhält sich die Maschine nie exakt wie im Modell, denn Steifigkeit und Dämpfung schwanken mit Werkzeug, Material und Verschleiß. Eine am nominellen Modell ausgelegte Einstellung hielt in der Validierung nur in jedem zweiten Fall die Überschwing-Grenze ein.
aiXopts Small-Data KI stellt Regler und Filter gemeinsam ein und bewertet jede Einstellung dabei gezielt unter dem ungünstigsten Maschinenverhalten. Das Ergebnis: Einstellungen, die in allen Validierungsläufen innerhalb der Toleranz blieben, bei besserer Bahngenauigkeit als die handeingestellte Ausgangsparametrierung. Die vorhandenen Regelkreise und die Hardware bleiben unverändert, sie werden nur besser genutzt.
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt die Fehlerquote in einem High-Volume-Prozess senkt.
Wie aiXopt einen Prozess allein mit qualitativem Feedback der Anwender einstellt.
Wie aiXopt einen verfahrenstechnischen Prozess mit mehreren Komponenten, Betriebspunkten und Sicherheitsgrenzen optimal einstellt, ohne die Anlage zu gefährden.
Wie aiXopt eine mehrzonige Temperaturregelung über den gesamten Betriebsbereich einstellt, statt für einen einzigen Betriebspunkt.
Wie aiXopt eine Bahnregelung über verständliche Ziele einstellbar macht, statt über Reglerparameter, die nur Experten verstehen.
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