As an emerging direction in the field of artificial intelligence, embodied intelligence is driving the deep evolution of manufacturing intelligence. Among them, the automotive and parts industry is regarded as one of the scenarios with the greatest potential for large-scale implementation of embodied intelligence, and related technologies are accelerating their integration into the entire manufacturing process, including design, production, and quality control. Chengde Huayuan continues to focus on cutting-edge technologies in embodied intelligence, committed to deeply integrating high-end equipment with artificial intelligence, especially embedding core technologies such as machine vision and deep learning into intelligent equipment, creating important opportunities for the upgrading of industries such as automobiles and parts.
通过3D机器视觉引导技术进行精准定位,帮助机器人完成最佳匹配安装等引导操作,提高生产效率,减少人为错误。
针对产品零件漏装等缺陷,检测人眼无法识别的高精度零件,帮助工人发现潜在问题,提高产品质量。
利用机器视觉技术,对产品零部件进行自动分类和分拣,提高生产效率,减少人工操作,降低劳动成本。
扫描产品或零部件表面,检查缺陷、变形等问题,确保零部件符合质量标准,避免不合格产品流入市场,保障消费者安全。
对零部件的条码和字符进行快速、稳定识别,便于装配、管理、维护和跟踪,实现数据的追溯和采集,提升生产效率。
通过视觉识别技术,记录每个零部件的生产信息和质量数据,实现产品质量的全生命周期追溯,便于问题排查和责任认定。
设计师利用机器学习分析历史数据和实时反馈,优化设计流程,提高设计质量和效率,缩短设计周期,降低成本。
机器学习通过数据分析,实时监测生产过程,及时发现和纠正质量问题,提高产品合格率和一致性,提升企业竞争力。
分析市场趋势和销售数据,准确预测产品需求,优化库存管理、运输路线和物流网络,降低成本,提高供应链效率。
通过机器学习分析生产过程中的能耗数据,优化能源使用策略,降低生产能耗,实现绿色制造。
运用机器学习算法,对设备故障进行快速诊断和定位,提高维修效率,减少生产损失,保障生产线的稳定运行。
分析设备传感器数据,实时监测设备状态,预测设备故障,减少停机时间,延长设备使用寿命,降低维护成本。
深度学习在产品制造中可用于更精准的图像识别,如识别复杂的零部件形状和缺陷,提高检测的准确性和效率。
实现语音控制生产设备和系统,提高操作的便捷性和灵活性,降低人工操作的强度,提升生产线的智能化水平。
对生产过程中的文本数据进行处理和分析,如工单、报告等,提取有价值的信息,为生产决策提供支持。