Volvo Cars: обучение системы искусственного интеллекта для контроля процесса штамповк...
Volvo Cars: обучение системы искусственного интеллекта для контроля процесса штамповки (внутренние панели дверей Volvo XC90) – первая часть. 1 августа 2025 года в журнале «Journal of Intelligent Manufacturing» вышла статья под названием «Numerical data driven operation support for manufacturing of automotive body components» - «Поддержка контроля производства компонентов кузова автомобиля с помощью числовых данных». Если кратко, то речь о том, каким образом ускорить обучение нейросети, автономно контролирующей процесс вытяжки не самых простых внутренних панелей дверей модели XC90. Саму нейросеть с ИИ и подключенными датчиками, измеряющими параметры процесса, авторы называют красивым термином «кибер-физическая производственная система». Это снова результат совместной исследовательской работы корпораций Volvo, Autoform и шведского Технологического Института Блекинге — на сей раз с участием нидерландской Tata Steel (примеры прошлых аналогичных исследований здесь и здесь). Это исследование в силу своей новизны и уникальности стоит неоднократно прочитать и проштудировать; я лишь постараюсь кратко изложить его ключевые тезисы и основные результаты. В целом эксперименты по автоматическому контролю штамповки с помощью нейросетей проводятся уже давно (см. примеры Audi или Porsche), равно как и работы по максимальному сближению результатов симуляций и реальных процессов (см., например, опыт Mitsubishi). Однако в результатах данного исследования впервые речь идёт о ранее немыслимом: использовании максимально имитирующих реальность симуляций для составления своего рода метамодели процесса с целью обучения искусственного интеллекта (!). В чем прикладное значение этого исследования? Дело в том, что обучение нейросети в чём-то подобно обучению ребёнка и занимает значительное время, а изначально она совсем «глупая» - и учить её на практике должны люди. Получается, что начинать серийное производство с ней в автономном режиме невозможно. И вот шведы долгое время работали именно над тем, чтобы обрести возможность научить её заранее, составив своего рода виртуальный курс. Вспомним, как в фильме «Матрица» Нео через штекер за считанные минуты обучили владеть кунг-фу, а Тринити — управлять вертолетом; это и будет ближайшей аналогией. О том, что лежит в основе подобных исследований, лучше всего написали сами авторы: «… Стремление установить бесшовную интеграцию между виртуальным и физическим миром в рамках цифровых двойников и кибер-физических систем. Одним из путей для достижения этого является использование преимуществ сенсорных технологий, сбора и хранения данных совместно с введением в работу искусственного интеллекта (AI) и промышленного интернета вещей (IioT). Эти новые технологии словно подготовили сцену для внедрения автономных интеллектуальных контроллеров в производственной среде.» Следующая цитата должна отдельно обрадовать представителей моей профессии: «Хотя сам процесс штамповки может казаться внешне простым, лежащая в его основе механика простой не является. Когда речь идёт о глубокой вытяжке, мы должны учитывать теорию многократного наложения конечных деформаций, больших необратимых деформаций, больших напряжений и упруго-пластическое поведение материала — всё это крайне нелинейные по своей природе процессы.» Авторы справедливо отмечают общую тенденцию на усложнение формы и геометрии штампованных деталей, а также всё более частный повторный ввод в оборот так называемых «вторичных материалов» (речь об отходах). Всё это в совокупности означает, что процесс вытяжки становится более «волатильным» и менее управляемым. «Способ противостоять этому — использовать цифровые инструменты для поддержки и принятия решений в процессе производства.» (продолжение ниже)