בינה מלאכותית (AI) ולמידה מכונה (ML) מהפכה בתהליך בקרת האיכות בייצור פלדה A36 זווית. טכנולוגיות אלה יכולות לנתח כמויות אדירות של נתונים משלבי ייצור שונים, מה שמאפשר ניטור איכותי יותר ויעיל יותר.
במהלך תהליך ייצור הפלדה, אלגוריתמים AI ו- ML יכולים לנתח נתונים מחיישנים המותקנים בתנורים, גלגלים רציפים וטחנות מתגלגלות. על ידי מעקב אחר פרמטרים כמו טמפרטורה, הרכב כימי ומהירות גלגול בזמן אמיתי {}}}, אלגוריתמים אלה יכולים לחזות בעיות איכותיות פוטנציאליות לפני שהם מתרחשים. לדוגמה, אם הטמפרטורה בתנור חורגת מהטווח האופטימלי, המערכת יכולה להתריע על מפעילים ולהציע פעולות מתקנות כדי להבטיח את ההרכב הכימי והתכונות המכניות של פלדת הזווית A36 נשארים בתוך המפרט.
בשלב הבדיקה ניתן להשתמש במערכות זיהוי תמונות מופעלות AI - כדי לאתר פגמים על פני השטח על פלדת זווית A36. מערכות אלה מאומנות באמצעות מערכי נתונים גדולים של תמונות פלדה פגומות ולא -. הם יכולים לזהות סוגים שונים של פגמים, כמו סדקים, חספוס פני השטח ואי דיוקים ממדיים, בדיוק גבוה. זה לא רק מזרז את תהליך הבדיקה אלא גם מקטין את הטעות האנושית הקשורה לבדיקה ידנית.
אלגוריתמים ML יכולים גם לנתח נתונים איכותיים היסטוריים כדי לזהות דפוסים ומתאם. על ידי הבנת הגורמים המשפיעים על איכות פלדת הזווית A36, היצרנים יכולים לייעל את תהליכי הייצור שלהם, לשפר את עקביות המוצר ולהפחית את הפסולת. לדוגמה, האלגוריתם עשוי לגלות ששילוב מסוים של ספקי חומרי גלם ופרמטרי ייצור מביא לפלדת זווית A36 גבוהה יותר - A36, ומאפשר ליצרן לקבל החלטות מושכלות כדי לשפר את האיכות הכוללת.