Studium przypadku: W jaki sposób firma AMAZEMET usprawniła automatyzację spawania dzięki platformie RocketWelder.

AMAZEMET to firma deep-tech specjalizująca się w produkcji addytywnej metali i zaawansowanych technologiach atomizacji ultradźwiękowej. Jedną z jej najnowszych innowacji jest rePowder, ultradźwiękowy system atomizacji metali, który przekształca różne surowce metalowe w drobne proszki. Proces rePowder wykorzystuje wysokotemperaturowy palnik łuku plazmowego do topienia surowca na wibrującej sonotrodzie, umożliwiając ultradźwiękową atomizację stopionego metalu w kropelki. W celu uzyskania większej wydajności i spójności firma AMAZEMET starała się zautomatyzować sterowanie palnikiem w rePowder przy użyciu systemu wizyjnego sterowanego przez sztuczną inteligencję. W tym studium przypadku analizuje się, w jaki sposób firma AMAZEMET zintegrowała platformę spawalniczą RocketWelder AI, aby uzyskać sterowanie palnikiem w czasie rzeczywistym, redukując ręczną interwencję i poprawiając niezawodność produkcji.

Platforma ultradźwiękowej atomizacji rePOWDER firmy AMAZEMET.

System (ilustrowany poniżej) wykorzystuje palnik plazmowy (po lewej) do topienia i atomizacji (w środku) surowca metalowego na drobny proszek. Urządzenie jest wysoce wszechstronne – może przetwarzać dowolną formę surowca i obsługuje różne moduły (np. topienie indukcyjne, topienie łukowe lub odlewanie ssące).

Wyzwanie

Celem AMAZEMET-u było wdrożenie sterowania palnikiem kierowanego przez AI dla etapu topienia plazmowego, jednakże wiązało się to z dwoma głównymi wyzwaniami:

Wizja w czasie rzeczywistym z niskim opóźnieniem: System sterowania wymagał szybkiego potoku przetwarzania do obserwacji intensywnego łuku plazmowego i ciekłego jeziorka w czasie rzeczywistym. Aby skutecznie dostosowywać palnik na bieżąco, całkowite opóźnienie end-to-end musiało wynosić rzędu zaledwie kilkuset milisekund (cel: ~120 ms). Osiągnięcie tego niskiego opóźnienia było kluczowe dla responsywnego sterowania.
Minimalny wysiłek integracji: Integracja tradycyjnej kamery spawalniczej z systemem zazwyczaj wymagałaby znacznego programowania i pracy niskopoziomowej. AMAZEMET chciał uniknąć ciężkiego obciążenia rozwojem oprogramowania w zakresie łączności kamery i przetwarzania obrazów. Wyzwaniem było znalezienie rozwiązania oferującego zintegrowany potok wizyjny oraz sterujący gotowy do użycia od razu po wyjęciu z pudełka, bez potrzeby pisania rozległego kodu.

Rozwiązanie – sterowanie palnikiem za pomocą sztucznej inteligencji z RocketWelder

Aby sprostać tym wyzwaniom, firma AMAZEMET wdrożyła platformę RocketWelder, która zapewnia kompleksowe środowisko do automatyzacji spawania wspomaganego wizyjnie. Implementacja obejmowała przemysłowe kamery Rocket Retina połączone z jednostką obliczeniową Rocket Neuron, a całość była zarządzana przez zintegrowane oprogramowanie RocketWelder. Takie rozwiązanie zapewniło następujące kluczowe funkcje:

Zintegrowany system wizyjny: Platforma RocketWelder łączy w jednym pakiecie przemysłowe kamery spawalnicze, szybkie przetwarzanie danych oraz oprogramowanie sterujące. Firma AMAZEMET zainstalowała kamerę Rocket Retina skierowaną na strefę topienia urządzenia rePOWDER. Kamera ta, zaprojektowana do pracy w wymagających warunkach spawalniczych, rejestruje wideo o wysokim zakresie dynamiki (HDR) z jasnego procesu plazmowego, co pozwala sztucznej inteligencji „widzieć” kąpiel ciekłego metalu w sposób wyraźny. Strumień wideo jest przetwarzany w czasie rzeczywistym przez pipeline systemu RocketWelder (z opóźnieniem wejściowym rzędu ~100–150 ms). Co istotne, wbudowany projektant potoków oraz oprogramowanie wizyjne RocketWelder obsługują przetwarzanie obrazu i detekcję cech bez potrzeby niskopoziomowego programowania po stronie AMAZEMET. Ten system wizyjny typu plug-and-play pozwolił zespołowi uniknąć pisania dedykowanego kodu do obsługi kamery czy filtrowania obrazów spoiny, ponieważ środowisko RocketWelder oferowało te funkcje w standardzie.
Wdrażanie modeli AI na jednostkę brzegową: Firma AMAZEMET opracowała własny model wizyjny do interpretacji położenia palnika plazmowego oraz stanu jeziorka. Korzystając z narzędzi RocketWelder, wdrożyli swój model AI bezpośrednio na jednostce brzegowej Rocket Neuron (przemysłowy moduł obliczeniowy GPU/TPU). Uruchamianie modelu bezpośrednio na sprzęcie przy palniku zapewniło czas reakcji rzędu 100-150 milisekund i wyeliminowało opóźnienia sieciowe. Dodatkowo umożliwiło zachowanie własności intelektualnej, ponieważ model oraz dane procesowe pozostają na miejscu, w infrastrukturze AMAZEMET. Jednostka Rocket Neuron odczytuje obraz z kamery Retina, wykonuje inferencję w celu wykrycia kluczowych cech (np. położenia palnika względem jeziorka) i generuje sygnały sterujące, które korygują pozycję palnika lub prąd plazmowego – wszystko w czasie rzeczywistym. Platforma RocketWelder „tłumaczy” dane wizyjne na sygnały sterujące palnikiem, które następnie przetwarzane są przez sterownik PLC, efektywnie prowadząc palnik po zadanej ścieżce lub utrzymując go w optymalnym miejscu na sonotrodzie. To sterowanie w pętli zamkniętej odbywa się nieprzerwanie podczas atomizacji, eliminując konieczność ręcznej korekty przez operatora. Innymi słowy, palnik staje się samonaprowadzający – system AI automatycznie dostosowuje się do wszelkich zmian w jeziorku lub przepływie materiału, podobnie jak doświadczony operator – z tą różnicą, że działa całkowicie autonomicznie.

Wyniki i korzyści

Dzięki integracji RocketWelder z rePowder firma AMAZEMET pomyślnie zautomatyzowała sterowanie palnikiem plazmowym i odniosła szereg korzyści:

Pełna automatyzacja operacji palnika: System napędzany AI stale kontroluje pozycję i wyrównanie palnika, eliminując potrzebę, aby operator ludzki monitorował i dostosowywał palnik podczas ultradźwiękowej atomizacji. Prowadzenie palnika jest teraz spójne i powtarzalne, co prowadzi do bardziej jednolitej produkcji proszku.
Responsywność w czasie rzeczywistym: Potok wizyjny osiąga około 120 ms opóźnienia od przechwytywania przez kamerę do aktywacji, spełniając wymaganie AMAZEMET dotyczące czasu rzeczywistego. Tak niskie opóźnienie pozwala systemowi reagować niemal natychmiast na zmiany w procesie, na przykład korygując pozycję palnika, jeśli ciekłe jeziorko się przemieszcza, lub dostosowując parametry, jeśli wahają się tempo podawania. Ta responsywność pomaga utrzymywać optymalne warunki topienia i jakość proszku przez cały przebieg.
Uproszczona integracja: Użycie RocketWelder znacznie uprościło wysiłek integracyjny w porównaniu do konwencjonalnych rozwiązań kamer spawalniczych klasy premium. Wszystko niezbędne sprzęt i oprogramowanie było pre-integrowane w platformie RocketWelder. Inżynierowie produkcji w AMAZEMET mogli skonfigurować kamerę, wyszkolić model wizyjny i zdefiniować logikę sterowania palnikiem. Ta łatwość wdrożenia skróciła cykl rozwoju i zmniejszyła złożoność, w przeciwieństwie do radzenia sobie z samodzielnymi kamerami spawalniczymi, które często wymagają programowania API na niskim poziomie i pisania kodu do przetwarzania wizji.
Zachowanie własności intelektualnej i elastyczność: Dzięki wdrożeniu własnego modelu AI na urządzeniu brzegowym platformy RocketWelder, firma AMAZEMET zachowała pełne prawa do własności intelektualnej rozwiązania – wiedza i doświadczenie w rozpoznawaniu oraz kontroli jeziorka pozostają wewnątrz firmy. Nie są uzależnieni od zamkniętych, zastrzeżonych systemów kamer typu „czarna skrzynka”; zamiast tego mogą w dowolnym momencie aktualizować lub ponownie trenować swój model, wykorzystując własne dane. Taka elastyczność pozwala AMAZEMET nieustannie doskonalić algorytmy sterowania palnikiem i dostosowywać je do nowych materiałów lub ustawień procesowych – przy jednoczesnym zachowaniu pełnej kontroli nad danymi i know-how w ramach zakładu.
Niższe koszty operacyjne: Automatyzacja sterowania palnikiem ma bezpośredni wpływ na efektywność kosztową. Ponieważ nie jest już potrzebny operator do ciągłego nadzorowania i korygowania pracy palnika, koszty pracy ulegają redukcji, a wykwalifikowani technicy mogą zostać oddelegowani do zadań o wyższej wartości dodanej. Co więcej, rozwiązanie RocketWelder okazało się bardziej opłacalne we wdrożeniu niż zaawansowane systemy śledzenia spoin laserowych czy kamery spawalnicze firm trzecich. Tradycyjne profilometry laserowe lub wysokiej klasy zestawy kamer spawalniczych są bardzo kosztowne i wymagają specjalistycznych prac integracyjnych. W przeciwieństwie do nich, podejście RocketWelder – oparte na kamerze i prowadzeniu przez AI – wyeliminowało potrzebę stosowania tak drogiego sprzętu oraz indywidualnych rozwiązań inżynieryjnych, zapewniając tym samym szybszy zwrot z inwestycji.

Wniosek

Dzięki wykorzystaniu platformy wizyjnej AI RocketWelder, AMAZEMET z sukcesem przekształcił system rePOWDER w mądrzejszą i bardziej autonomiczną operację. Połączenie solidnej konfiguracji sprzętu wizyjnego i sterowania AI na brzegu pozwoliło palnikowi plazmowemu dynamicznie dostosowywać się podczas ultradźwiękowej atomizacji, co poprawiło stabilność procesu i przepustowość. Ten przypadek demonstruje, jak firma deep-tech z branży addytywnej produkcji metalowej zdołała rozwiązać złożone wyzwanie sterowania w czasie rzeczywistym przy minimalnym wysiłku integracyjnym, dzięki innowacyjnemu rozwiązaniu spawalniczemu opartemu na AI. rePOWDER firmy AMAZEMET teraz stanowi pionierski przykład zautomatyzowanej produkcji proszków metalowych, gdzie zaawansowane obrazowanie i AI współpracują ramię w ramię, aby poprawić wydajność wytwarzania.