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汉翔五大引擎推动航空智能制造 AI表现亮眼已可达制程预测

汉翔工业研发长吴天胜(左)与生产处副处长杨文振(右)受达梭系统邀请分享智能制造成果。达梭提供

汉翔航空工业近日受邀至达梭系统(Dassault Systemses)在台举办的3D体验高峰论坛,分享4年来在智能制造的转型成果。汉翔工业生产处副处长杨文振指出,汉翔主要透过工业4.0、机器人与协作型机器人、人工智能、数码分身、3D打印等五大引擎推动智能制造,而其中去年才正式投入的AI现已有非常亮眼的成果。

因应未来二十年全球民用客机与引擎的市场需求,迫使航空产业需提高4~5倍高效率产能,但提高制造效率的同时,又必须兼顾质量与成本的最佳化,也难怪业界称未来飞机制造至少要提升十倍难度。汉翔工业研发长吴天胜接受采访时指出,为了应对航空市场需求,汉翔自2015年就开始投入智能制造,而目前已完成数码化阶段,2018年才正式进入AI大数据分析领域,接下来则将奠基于数码转型能量全力冲刺智能化。

杨文振表示,汉翔初期主要先透过机具设备联网,达到实时监控、稼动率与KPI管理,并将内部信息系统集成以达到自动排程、生产流程可视化等,然现已陆续从基础应用进展到重头戏,也就是透过大数据、AI以及数码分身等技术达到机具预测保养、制程优化及产品改善,并结合机器人、3D打印工法提高生产效率。

其中表现非常亮眼的是汉翔2年前开始布局的人工智能。吴天胜指出,当时为了培养AI人才,汉翔还指派不少工程师到台湾人工智能学校受训。而目前在汉翔众多生产流程中都可以看到AI的影子,象是可降低飞机重量的复合材料经过热压炉成化是一项非常复杂的制程,而之前遇到最大的问题是无法在热压炉成化阶段,实时预测温度变化曲线。

因此,汉翔在热压炉上装设传感器为其加温器、风扇马达、冷却泵等设备撷取数据建立预测模型,透过分析曲线的变化进行制程预测,可预测未来30分钟成化趋势是否能符合客户要求,并透过机联网实时监控、发现异常,预估每炉可节省逾百万损失。

机联网的目的除了实时监控设备运行状态外,事实上其凸显的真正价值应是在于机台预知预防保养,可提前避免故障影响生产。汉翔因此也透过机联网收集五轴加工机中的主轴振动频率及温度,并同时监控影响主轴健康的关键因子,经由AI分析目前已可达到提前两天就先预知机台即将故障的可能性。除此之外,汉翔也与清华大学教授简祯富共同合作,收集主轴振动与电流,以及进给率等数据,透过AI提升加工效率,经过实测单一零件已证实可提高20%加工效率。

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