Новые и лучшие публикации о CAD/CAM и ЧПУ

В заключительной части этой серии статей будут рассмотрены некоторые примеры аномалий, обнаруженные в среде механической обработки, а затем продемонстрировано, как специалисты компании MachineMetrics используют полученные данные на производстве.

В первой и второй частях статьи «Обнаружение аномалий ЧПУ с помощью машинного обучения без учителя» Лу Чжан (Lou Zhang), главный инженер-программист MachineMetrics рассмотрел бизнес-логику и предварительную обработку данных, связанную с обнаружением аномального поведения на станках. Предлагаем к прочтению третью часть, из которой вы узнаете о методах обработки и кластеризации данных.

Планета CAM продолжает публиковать серию статей «Обнаружение аномалий ЧПУ с помощью машинного обучения без учителя» из блога MachineMetrics. В первой части Лу Чжан (Lou Zhang) рассказал о важности мониторинга аномального поведение на станках, а во второй - подробно рассмотрит метод обработки и очистки данных.

Разработчик промышленной IoT платформы для станков с ЧПУ, компания MachineMetrics в своём блоге опубликовала серию из 4 статей, посвященных инновационным методам работы в области производственной аналитики, промышленных данных и машинного обучения. Предлагаем вашему вниманию первую публикацию, в которой Лу Чжан (Lou Zhang), главный инженер-программист по обработке и анализу данных MachineMetrics рассказал о новом способе автономного мониторинга станочных аномалий.

Если в металлургии, нефтегазовой и химической отраслях технологии машинного обучения уже применяются и неплохо справляются с задачами оптимизации производственных процессов и экономии ресурсов, то в дискретной промышленности, в частности применительно к станкам с ЧПУ кейсы не очевидны, в большинстве своем стопорятся в форме научных публикаций, редко притворяются в жизнь и уж точно не выглядят как продукты или законченные решения - НИОКР одним словом. Тем не менее в ближайшее время нас с вами накроет волна хайпа, связанного с применением AI для станков и CAD/CAM-систем.

Внедрение технологий Индустрии 4.0 обещает революционные изменения для всех секторов промышленности, и одним из ключевых инструментов этих усовершенствований считается блокчейн. Смогут ли блокчейн-решения помочь исключить факт мошенничества на производстве?

Системы искусственного интеллекта, распознающие речь, набирают всю большую популярность в наше время. Вы наверняка никогда не задумывались, что вам придется уметь разговаривать со своими станками. Но со временем потребность в речевом общении с оборудованием станет неотъемлемой частью рабочего процесса. Какие голосовые интерфейсы, которые поддерживают языковой диалог "человек-станок", уже существуют? Что умеют делать голосовые ассистенты? И как данная технология повлияет на эффективность производства? Обо всём этом в своей статье рассказал главный редактор американского журнала о машиностроительных технологиях Modern Machine Shop, Питер Зелински.

В новую эпоху цифровой экономики промышленные предприятия в первую очередь стараются наладить мониторинг и удаленное управление оборудованием, внедрить так называемые системы класса SCADA, которые в свою очередь передают информацию в управляющие центры для оценки реальной загрузки парка станков. Мониторинг оборудования, ТОиР - лишь несколько составляющих четвертой промышленной революции. Сегодня мы поговорим о другой не менее важной стороне производства – создание «умных» вещей. Не только для самого же предприятия, но и для внешнего и внутреннего рынка. Что в свою очередь позволит реализовать одну из задач цифровой экономики – сделать российскую промышленность окупаемой внутри и конкурентоспособной снаружи.

Корпорация Yamazaki Mazak анонсировала планы по постройке нового производственного предприятия в Японии, на котором будет применена новая концепция автоматизации и обмена данными iSMART Factory, впервые представленная в 2014 году.

Технологии «интернета вещей» и предельная роботизация производства радикально изменят то, как человечество создает материальные ценности, продает и потребляет их.