+128% mehr Produktivität im Laserauftragsschweißen
Wie aiXopt die Produktivität in einem High-Variance-Prozess steigert und Qualitätsspezifikationen erfüllt.
Wie aiXopt eine mehrzonige Temperaturregelung über den gesamten Betriebsbereich einstellt, statt für einen einzigen Betriebspunkt.
Zwei Temperaturzonen sollen schnell auf neue Sollwerte einschwingen, ohne eine enge Überschwing-Toleranz zu verletzen. Wie stark eine Stellgröße wirkt, hängt dabei vom Massenstrom ab, der im Betrieb ständig wechselt. Eine feste Reglereinstellung ist bei kleinem Massenstrom träge und schwingt bei großem Massenstrom deutlich über. Dazu kommen Modellabweichungen und äußere Störungen, die jede Einstellung im Einzelfall anders wirken lassen.
aiXopts Small-Data KI lernt die Reglerparameter nicht für einen Betriebspunkt, sondern als glatte Kennlinie über den gesamten Massenstrombereich. Modellabweichungen und Störungen werden dabei gezielt variiert, damit die Einstellung robust wird und nicht nur im Idealfall funktioniert. In der Validierung mit wechselnden Störungen hielt die robuste Kennlinie die Toleranz in 94 % der Fälle ein, eine nicht robuste Einstellung verletzte sie durchgehend.
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 Bahnregelung über verständliche Ziele einstellbar macht, statt über Reglerparameter, die nur Experten verstehen.
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