मैकेनिकल असेंबली मैन्युफैक्चरिंग में सबसे अधिक समय लेने वाली प्रक्रियाओं में से एक है, जो काफी हद तक इंजीनियरों द्वारा बनाए गए सही असेंबली ड्रॉइंग पर निर्भर करती है। और इसलिए, एक मानवीय कारक है, जो कि एक संभावित त्रुटि है। इसलिए, निर्माण उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग का खुले हाथों से स्वागत किया गया।
यांत्रिक असेंबलियों की योजना बनाने के लिए अभी भी कुछ रेखाचित्रों को स्केच करने से अधिक की आवश्यकता होती है - यह एक जटिल पहेली है जिसका अर्थ है मनमाना XNUMXD आकृतियों के साथ काम करना और वास्तविक दुनिया की असेंबली के लिए आवश्यक सीमित गति।
इंजीनियरों के काम को आसान बनाने और संभावित त्रुटियों से बचने के प्रयास में, MIT के कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL), ऑटोडेस्क रिसर्च और टेक्सास A&M यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने स्वचालित उत्पाद असेंबली के लिए एक ऐसी विधि विकसित की है जो सटीक, कुशल और प्रभावी है। जटिल असेंबली की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सामान्यीकृत।
विकसित एल्गोरिथम असेंबली के क्रम पर विचार करता है, जिसमें कई चरण होते हैं, जिसके बाद यह प्रत्येक चरण को लागू करने के संभावित तरीकों की तलाश करता है।
इसके लिए रिसर्च टीम ने अनुभवजन्य रूप से टेस्टेड इंडस्ट्रियल एसेंबली का एक बड़ा डेटाबेस तैयार किया। नई विधि वैज्ञानिकों द्वारा एकत्र किए गए लगभग सभी कार्यों को हल करने में सक्षम है, और रोटरी और डॉकिंग इकाइयों की असेंबली के समय बहुत लाभ के साथ। उदाहरण के लिए, एक एल्गोरिदम कुछ ही मिनटों में 50 भागों वाले इंजन के लिए असेंबली योजना बना सकता है।
एमआईटी सीएसएएल के स्नातक छात्र और यूनशेंग तियान ने कहा, "एक विशिष्ट उत्पाद को समर्पित एक असेंबली लाइन के बजाय, हम स्वचालित रूप से यह निर्धारित करने में सक्षम होंगे कि कैसे भागों को अनुक्रमित और स्थानांतरित किया जाता है।" कागज़।
"शायद एक असेंबली लाइन का उपयोग कई अलग-अलग उत्पादों के लिए किया जा सकता है।
हम इसे एक छोटे बैच की मिश्रित असेंबली के रूप में सोचते हैं, पारंपरिक उच्च-बैच मिश्रित असेंबली के विपरीत, जो बहुत ही उत्पाद-विशिष्ट है।
इस परियोजना के विकास की संभावित दिशाओं में से एक वस्तुओं को इकट्ठा करने के लिए एक भौतिक रोबोट स्थापना का निर्माण है।
यही है, अंतिम परिणाम एक असेंबली लाइन है जो मानवीय हस्तक्षेप के बिना अनुकूल रूप से सब कुछ इकट्ठा कर सकता है।
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