{"id":13971,"date":"2025-06-24T17:37:00","date_gmt":"2025-06-24T15:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/2025\/07\/ai-kui-tugi-elastomeeri-survevalu-puhul\/"},"modified":"2025-07-23T17:29:09","modified_gmt":"2025-07-23T15:29:09","slug":"ai-kui-tugi-elastomeeri-survevalu-puhul","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/2025\/06\/ai-kui-tugi-elastomeeri-survevalu-puhul\/","title":{"rendered":"AI kui tugi elastomeeri survevalu puhul"},"content":{"rendered":"\n

Kogemus ja tehnoloogia: Weinheimis asuv Simmerring\u00ae tootmine<\/sup> on kunstliku intelligentsuse uurimisprojekti raamistikuks.<\/strong><\/p>\n\n

<\/p>\n\n

\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Kompaktne<\/h2>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Weinheimis asuvas Simmerring\u00ae tootmises viiakse l\u00e4bi uurimisprojekt t\u00f6\u00f6stusprotsesside parandamiseks tehisintellekti (AI) abil.<\/p>\n\n\n\n

Projekti eesm\u00e4rk on kasutada tehisintellekti, et prognoosida survevalu elastomeerist komponentide kvaliteediomadusi ja optimeerida tootmisprotsesse. Keskendutakse tagasil\u00fckkamise v\u00e4hendamisele ja t\u00f5hususe suurendamisele. <\/p>\n\n\n\n

Tavap\u00e4rased tehisintellekti l\u00e4henemisviisid n\u00f5uavad suuri andmehulki. Siin kasutatav meetod h\u00f5lmab aga f\u00fc\u00fcsikalisi seoseid ja kolleegide teadmisi, et v\u00e4hendada vajalikke treeningandmeid ja arendusaega. <\/p>\n\n\n\n

Uuringut laiendati mitmele masina t\u00fc\u00fcbile ja artiklile, et kanda teadmisi \u00fcle v\u00f5imalikult paljudele toodetele ja samal ajal tagada toote kvaliteet.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt hat zudem die Zusammenarbeit mit anderen Freudenberg-Standorten, darunter Kufstein und Freudenberg Home and Cleaning Solutions in Italien, initiiert, um KI-L\u00f6sungen zu \u00fcbertragen und zu skalieren.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n

Alexander Olbrich on aastaid tegelenud sellega, kuidas t\u00f6\u00f6stusprotsesse saab tehisintellekti abil parandada. Saksa Kaut\u0161ukitehnoloogia Instituudi doktorandina t\u00f6\u00f6tab ta Freudenbergi tehnoloogiainnovatsiooni (FTI) ettev\u00f5tte funktsioonis. Ta on oma doktorit\u00f6\u00f6 raames teinud tehnilises keskuses palju katseid. “Minu eesm\u00e4rk oli kanda oma tulemused \u00fcle konkreetsetele Freudenbergi toodetele. Selleks, et saada p\u00f5hjalik \u00fclevaade protsessidest, oli minu jaoks eriti oluline viibida kohapeal. Tahtsin tootmisprotsessi \u00fcksikasjalikult tundma \u00f5ppida ja otsida tihedat dialoogi kogenud kolleegidega, kes t\u00f6\u00f6tavad s\u00fcsteemidega iga p\u00e4ev ja omavad p\u00f5hjalikke praktilisi teadmisi.” Nii kirjeldab ta p\u00f5hjusi, miks ta umbes aasta tagasi oma tegevuskeskuse ajutiselt Weinheimi Simmerring\u00ae<\/sup> tootmis\u00fcksusesse kolis. <\/p>\n\n

Sarang Etemadi, Weinheimi Dynamic Sealingi osakonna tegevjuht, toetas seda projekti. “Me ei tee seda mitte sellep\u00e4rast, et AI on k\u00f5igi huulil k\u00f5lav m\u00e4rks\u00f5na, vaid sellep\u00e4rast, et me usume, et AI-l on majanduslik potentsiaal. AI peab aitama meie inimesi tootmises. Seda silmas pidades oli meil hea meel pakkuda Alexander Olbrichile innovatsiooniplatvormi tema tehisintellekti uurimisprojekti raames. See on m\u00f5lemale poolele kasulik olukord, mis aitab meil oma protsesside mitmekesisust ja keerukust veelgi paremini hallata,” teatab ta. <\/p>\n\n

Prognoosige omadusi, optimeerige protsesse<\/strong><\/p>\n\n

Kuidas saab tehisintellekti abil prognoosida survevalu elastomeerist komponentide kvaliteediomadusi? Ja kuidas saab tehisintellekti mudelite abil optimeerida tootmisprotsessi? Olbrichi puhul keskenduti konkreetselt kahele teemale: esiteks praakimise v\u00e4hendamisele ja teiseks t\u00f5hususe suurendamisele optimeeritud ts\u00fckliaegade abil. <\/p>\n\n

Ta kasutab terminit “viskoossuse h\u00e4ired”, et kirjeldada praakide k\u00fcsimust. Isegi v\u00e4ikesed k\u00f5ikumised \u00fcksikutes segupartiides ja muutuvad keskkonnatingimused m\u00f5jutavad materjali voolamise k\u00e4itumist survevalu ajal. See v\u00f5ib p\u00f5hjustada vormi\u00f5\u00f5nsuste alat\u00e4itumist v\u00f5i \u00fclet\u00e4itumist. Tulemuseks on praakimine. Sellised materjalij\u00e4\u00e4tmed suurendavad tootmiskulusid. <\/p>\n\n

Muud liiki tagasil\u00fckkamised on omakorda otseselt seotud t\u00f5husust piiravate protsessimuutujatega. N\u00e4iteks v\u00f5ivad alatihendatud komponentidel olla mullid v\u00f5i defektid. See toob kaasa keerulise konflikti saavutatavate ts\u00fckliperioodide ja tagasil\u00fckkamism\u00e4\u00e4rade vahel. Sellest tulenev optimaalne t\u00f6\u00f6punkt v\u00f5ib omakorda muutuda partiide ja keskkonna k\u00f5ikumise t\u00f5ttu. <\/p>\n\n

“M\u00f5te on selles, et me arvutame nende k\u00f5ikumiste m\u00f5ju ja m\u00e4\u00e4rame selle p\u00f5hjal optimaalse vulkaniseerimise ja ts\u00fckli kestuse optimaalsel temperatuuril,” selgitab ta. Vormide m\u00e4\u00e4rdumine v\u00f5ib p\u00f5hjustada ka tarbetuid tootmisj\u00e4\u00e4tmeid – Olbrich on seet\u00f5ttu oma uuringutes ka seda arvesse v\u00f5tnud. <\/p>\n\n

\"\"
Kuidas saavad t\u00f6\u00f6tajad kasutada tehisintellekti tootmises? Vasakult paremale: Bernhard Br\u00e4unig, Christian Ernst, Alexander Olbrich, Philip Stein, Egbert G\u00f6lz.<\/figcaption><\/figure>\n\n

Teadmiste edasiandmine<\/strong><\/p>\n\n

Traditsioonilised tehisintellekti l\u00e4henemisviisid n\u00f5uavad suurt hulka sisukaid andmeid, et luua oma lahendusteadmisi masin\u00f5ppe abil. See on l\u00e4hteolukord, mida tootmiskeskkonnas tavaliselt ei ole, sest tootevariantide ja eri tootjate eri vanuses masinate arv on suur. Selle probleemi lahenduseks protsessi modelleerimisel on f\u00fc\u00fcsikaliste seoste ja kohapealsete spetsialistide oskusteabe arvestamine. <\/p>\n\n

See m\u00e4\u00e4ras Olbrichi l\u00e4henemisviisi: Katsekavade k\u00e4ivitamine, andmete lugemine ja hindamine, seej\u00e4rel masin\u00f5ppe mudelite v\u00e4ljat\u00f6\u00f6tamine, millel on ennustusv\u00f5ime, ja l\u00f5puks kontrollialgoritmide rakendamine, mis parandavad vigu ja optimeerivad protsessi. “Seadmete seadistajate kogemuste ja meie kolleegide oskusteabe kaasamine protsessitehnika valdkonnas oli otsustava t\u00e4htsusega, et v\u00e4hendada oluliselt vajalikke treeningandmeid ja sellega seotud arendusaega,” \u00fctleb Olbrich. Seda, mis algselt algas \u00fche masina \u00fche artikliga, laiendas ta hiljem Weinheimi Simmerringi tootmise mitmele masina t\u00fc\u00fcbile ja artiklile. “Arvestades tehase laia variatsioonivalikut, on eesm\u00e4rk kanda teadmised \u00fcle v\u00f5imalikult paljudele artiklitele,” selgitab ta. <\/p>\n\n

Kuna toote kvaliteet ei tohi t\u00f5hususe suurendamise t\u00f5ttu kannatada, n\u00e4itavad katsekatsed, kas soovitud omadused on ka p\u00e4rast protsessi kohandamist s\u00e4ilinud. Olbrich r\u00f5hutab: “L\u00f5pptoodete kvaliteet on esmat\u00e4htis. Tulevase kasutatavuse tagamiseks on oluline kaasata tihedalt tootearenduse kolleegid, et optimeeritud esemete funktsionaalsust kriitiliselt testida.” <\/p>\n\n

Olbrichi teadust\u00f6\u00f6 p\u00f5hineb ideel, et masinad suudavad AI abil tuvastada, kui on probleem, ja algatada kohe samme protsessi optimeerimiseks. Alternatiivselt toetab tehisintellekt t\u00f6\u00f6tajaid ettepanekutega protsessi kohandamiseks. Nii tema kui ka Etemadi teevad \u00fche asja selgeks: tehisintellekt on abivahend, mitte imerohi. Etemadi \u00fctleb: “Tehisintellekt v\u00f5ib luua l\u00e4bipaistvust, teha n\u00e4htavaks vead ja k\u00f5ikumised, mida muidu oleks peaaegu v\u00f5imatu \u00e4ra tunda. Kuid meie inimesed j\u00e4\u00e4vad oma teadmiste ja kogemustega tohutult oluliseks.” Ta lisab: “Meie protsessid tekitavad palju andmeid. Neid tuleb anal\u00fc\u00fcsida. Koos meie tootmise rakenduss\u00fcsteemiga (MES) saab tehisintellektuaaltehnoloogia seda hindamist oluliselt toetada, et optimeerida meie protsesse. Alexander Olbrichi uurimist\u00f6\u00f6 t\u00f5estab, et see toimib.” <\/p>\n\n

Innovatsioon koos – ka koos Kufsteiniga<\/strong><\/p>\n\n

Olbrichi doktorit\u00f6\u00f6 viis ta ka Lead Centre Integrated Molded Components’i tehasesse Kufsteinis. “Kufsteinis keskenduti solenoidventiilide kallutatavate armatuuride tootmisel praakide v\u00e4hendamisele ja ts\u00fckliaja optimeerimisele. Austria kolleegid on muljetavaldaval tehnoloogilisel tasemel ja suutsid pakkuda minu t\u00f6\u00f6 jaoks parimaid l\u00e4htetingimusi,” selgitab ta. Kahe kasutusviisi sarnasus v\u00f5imaldab palju positiivset s\u00fcnergiat tootmiskohtade vahel. T\u00e4nu \u00fchisele koost\u00f6\u00f6le Special Sealing Products Divisioni digitaliseerimise ekspertidega sai v\u00e4lja t\u00f6\u00f6tatud lahendused \u00fcle viia esimestesse demonstratsioonirakendustesse. Olbrichi t\u00f6\u00f6 algatas ka vahetuse kahe juhtiva keskuse vahel: leida standardid ja vajalikud raamtingimused tehisintellekti kasutamiseks, mida saab FST-siseselt skaleerida, st kasutada laialt. “See on Innovating Together,” v\u00f5tab Etemadi kokku. <\/p>\n\n

Freudenbergis toimib see ka v\u00e4ljaspool FST-d. “\u00dchisprojekti puhul koos Freudenberg Home and Cleaning Solutions’iga Itaalias suutsime FST-ga Weinheimis ja Kufsteinis v\u00e4lja t\u00f6\u00f6tatud lahendusi – muudetud kujul – \u00fcle kanda termoplastide survevalu ja viia need \u00fcle pilootprotsessi,” teatab Olbrich. J\u00e4rgmiseks on tema jaoks ette n\u00e4htud v\u00e4lismaal viibimine Freudenberg Medicalis USAs. Ja mingil hetkel “vahepeal” peab ta oma projektid ja tulemused doktorit\u00f6\u00f6ks kirja panema – muidugi ilma AI toetuseta. <\/p>\n

\r\n
\r\n \r\n <\/i>\r\n <\/a>\r\n <\/span>\r\n<\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Kogemus ja tehnoloogia: Weinheimis asuv Simmerring\u00ae tootmine on kunstliku intelligentsuse uurimisprojekti raamistikuks. Kompaktne Weinheimis asuvas Simmerring\u00ae tootmises viiakse l\u00e4bi uurimisprojekt t\u00f6\u00f6stusprotsesside parandamiseks tehisintellekti (AI) abil. Projekti eesm\u00e4rk on kasutada tehisintellekti,…<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":12666,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1249,872,724],"tags":[],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-13971","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-digitaliseerimine","category-kufstein-et","category-weinheim-et"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13971","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=13971"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13971\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13972,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/13971\/revisions\/13972"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12666"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=13971"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=13971"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=13971"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/sw.fst.com\/magazine\/et\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=13971"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}