+128% mehr Produktivität im Laserauftragsschweißen
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt eine Bahnregelung über verständliche Ziele einstellbar macht, statt über Reglerparameter, die nur Experten verstehen.
Die Bahnregelung eines automatisierten Systems hat 5 Gewichtungsparameter, deren Wirkung auf das Verhalten selbst für Experten schwer vorherzusagen ist. Gefordert sind aber 3 anschauliche Dinge: Bahngenauigkeit, Tempo und Laufruhe. Sie stehen in Konflikt, und je nach Situation ist ein anderer Kompromiss richtig. Zudem führen manche Einstellungen dazu, dass das System die Bahn verlässt und der Versuch abgebrochen werden muss.
aiXopts Small-Data KI sucht nicht eine einzelne Einstellung, sondern die Menge aller optimalen Kompromisse zwischen den 3 Zielen. Abgebrochene Versuche nutzt sie dabei als Information. Das Ergebnis ist ein Satz geprüfter Einstellungen, in dem sich ein Anwender anhand der Ziele bewegt, etwa mehr Laufruhe statt Tempo, ohne die Reglerparameter selbst verstehen zu müssen. Bei kleinem Versuchsbudget war der Ansatz allen verglichenen Verfahren deutlich überlegen.
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 die Regelkreise einer bestehenden Fräsmaschine auf wechselndes Maschinenverhalten einstellt und so das Maximum aus der vorhandenen Hardware holt.
Wie aiXopt eine mehrzonige Temperaturregelung über den gesamten Betriebsbereich einstellt, statt für einen einzigen Betriebspunkt.
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