Analyse prédictive pour les processus de fabrication
L'application de l'informatique quantique pour prédire les défauts dans le processus de fabrication de matériaux avancés.
Résumé du projet
Mis à jour le 31 mars 2023.
Le problème
La cause profonde des échecs dans les tests de produits est souvent difficile à déterminer, en particulier lorsque les signaux d'échec sont rares par rapport aux données de base disponibles.
Pour compliquer le problème, le processus doit répondre à une variété de spécifications pour plusieurs clients simultanément.
Comment nous le résolvons
Le Résultat
Ce projet a créé un prototype de jumeau numérique d'une ligne de finition des métaux, ce qui a permis d'obtenir de nouvelles informations à partir des données capturées lors du processus de finition des métaux, telles que les compositions chimiques, la température et la tension, pour optimiser les processus de fabrication de gros équipements, notamment une cartographie, un nettoyage et un traitement plus efficaces de l'industrie. données. Grâce à ce projet, Solid State AI a développé et commercialisé AIMS (Artificial intelligence for Manufacturing Systems), qui permet aux utilisateurs d'importer, de visualiser et d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique sur des données de fabrication. L'approche nouvellement développée a le potentiel d'être appliquée à la fabrication aérospatiale et à d'autres secteurs, notamment les semi-conducteurs, l'automobile, le pétrole et le gaz et les mines.