هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) در فرآیند کنترل کیفیت در تولید فولاد زاویه A36 انقلابی می کنند. این فناوری ها می توانند مقادیر زیادی از داده ها را از مراحل مختلف تولید تجزیه و تحلیل کنند و نظارت دقیق تر و کارآمدتر را فراهم می کنند.
در طی فرآیند ساخت فولاد ، الگوریتم های AI و ML می توانند داده های سنسورهای نصب شده در کوره ها ، کاستورهای مداوم و کارخانه های نورد را تجزیه و تحلیل کنند. این الگوریتم ها با نظارت پارامترهایی مانند دما ، ترکیب شیمیایی و سرعت نورد در زمان واقعی-} واقعی ، می توانند قبل از وقوع مشکلات کیفیت بالقوه را پیش بینی کنند. به عنوان مثال ، اگر دمای موجود در کوره از محدوده بهینه منحرف شود ، سیستم می تواند به اپراتورها هشدار دهد و اقدامات اصلاحی را برای اطمینان از ترکیب شیمیایی و خصوصیات مکانیکی فولاد زاویه A36 پیشنهاد کند.
در مرحله بازرسی ، از سیستم های تشخیص تصویر با قدرت AI- برای تشخیص نقص سطح در فولاد زاویه A36 استفاده می شود. این سیستم ها با استفاده از مجموعه داده های بزرگ از تصاویر نقص فولادی معیوب و غیر {3} آموزش داده می شوند. آنها می توانند انواع مختلفی از نقص ، مانند ترک ها ، زبری سطح و نادرستی های بعدی را با دقت بالا شناسایی کنند. این نه تنها روند بازرسی را سرعت می بخشد بلکه خطای انسانی مرتبط با بازرسی دستی را نیز کاهش می دهد.
الگوریتم های ML همچنین می توانند داده های کیفیت تاریخی را برای شناسایی الگوهای و همبستگی ها تجزیه و تحلیل کنند. با درک عواملی که بر کیفیت فولاد زاویه A36 تأثیر می گذارد ، تولید کنندگان می توانند فرآیندهای تولید خود را بهینه کنند ، قوام محصول را بهبود بخشند و زباله ها را کاهش دهند. به عنوان مثال ، این الگوریتم ممکن است متوجه شود که ترکیبی خاص از تأمین کنندگان مواد اولیه و پارامترهای تولید منجر به- با کیفیت فولاد زاویه A36 می شود و به سازنده این امکان را می دهد تا تصمیمات آگاهانه ای برای افزایش کیفیت کلی اتخاذ کند.