Как технологии искусственного интеллекта преобразуют производство кранов и интеллектуальное техническое обслуживание

I. ИИ + краны: переход от автоматизации к интеллектуализации

Если автоматизация решает проблему ”замены человека машиной”, тоИскусственный интеллект (ИИ)Решается проблема ”превосходства машин над человеческим мозгом”. ИИ наделяет краныОценка окружающей обстановки、самостоятельное принятие решений和Непрерывное обучениеТри ключевые способности, благодаря которым краны превращаются из ”эффективного инструмента” в ”мыслящего партнера”.

▲ Сферы применения технологий искусственного интеллекта в эксплуатации и техническом обслуживании кранов

II. Пять основных направлений преобразований в крановой отрасли благодаря искусственному интеллекту

1. Система визуального распознавания на базе искусственного интеллекта

на основеКонволюционные нейронные сети (CNN) с глубоким обучениемВизуальная система способна за 0,1 секунды распознавать тип, размеры и положение подвешенного груза, а также автоматически регулировать раскрытие захвата и угол захвата. На площадке для хранения металлолома точность распознавания типов металлолома системой визуального распознавания на базе ИИ повысилась с 75–80 % при визуальном контроле до96%, что значительно повышает эффективность захвата электромагнитного присоса.

2. Планирование маршрута и обход препятствий с помощью ИИ

При управлении традиционными кранами оператор полагается на свой опыт при выборе оптимального маршрута. Алгоритм планирования маршрута на основе искусственного интеллекта (основанный наОбучение с подкреплением或Поиск по алгоритму A*) может в режиме реального времени рассчитывать оптимальную траекторию обхода препятствий и поддерживает планирование маршрута в трехмерном пространстве (одновременно управляя движением по трем осям: поперечной, продольной и по вертикали).

▲ Система интеллектуального планирования траектории движения и обхода препятствий для кранов с искусственным интеллектом

3. Модели искусственного интеллекта для профилактического технического обслуживания

черезАнализ временных данных和Алгоритмы обнаружения аномалий(например, сети LSTM и Transformer) проводят глубокий анализ данных с датчиков оборудования и выдают предупреждения за 5–14 дней до возникновения неисправности. Модели искусственного интеллекта не только могут сообщить, ”когда произойдет поломка”, но и диагностировать, ”где произойдет поломка” и ”почему она произойдет”.

4. Цифровой двойник и ИИ-моделирование

черезТехнология цифровых двойниковСоздать точную виртуальную модель крана и использовать ее в сочетании с алгоритмами искусственного интеллектаОтображение состояния в реальном времени和Моделирование прогнозов. Инженеры могут моделировать различные рабочие условия и сценарии неисправностей в среде цифрового двойника, оптимизировать параметры управления, не прибегая к проведению рискованных испытаний на физическом оборудовании.

5. Система интеллектуальной безопасности на базе искусственного интеллекта

Технология распознавания поведения на основе компьютерного зрения, автоматически определяющая действия операторанарушение(например, отсутствие защитной каски, вход в опасную зону, вождение в состоянии усталости и т. д.), оповещая об этом в режиме реального времени с помощью звуковых и визуальных сигналов. Система также обладаетОбнаружение вторжений в зонеФункция, которая немедленно запускает сигнал тревоги и останавливает работу оборудования, когда персонал попадает в опасную зону под подвешенным грузом.

III. План внедрения кранов с искусственным интеллектом

1. Уровень сбора данных:Развертывание сети датчиков и создание базы данных для обучения ИИ (3–6 месяцев)
2. Слои обучения модели:Обучение модели искусственного интеллекта на основе исторических данных и проверка точности (2–4 месяца)
3. Уровень пограничного вывода:Развертывание механизма искусственного интеллекта на локальном контроллере для обеспечения интеллектуальных функций в режиме реального времени (1–2 месяца)
4. Постоянная оптимизация:Постоянное обновление модели на основе фактических эксплуатационных данных для обеспечения оптимизации по замкнутому циклу (в долгосрочной перспективе)

▲ Интерфейс системы цифрового двойника крана и ИИ-моделирования

Часто задаваемые вопросы