加速焊接工艺智能化，「蕴硕物联」推出焊接工艺低代码可视化分析平台( 二 ) 质量是制造业企业的生命线

蕴硕物联推出焊接低代码可视化分析平台的基础是自身研发的多款焊接机理模型，模型包含气保焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢质量判定模型、TIG焊铝合金AI模型、激光复合焊机理模型以及搅拌摩擦焊（FSW）等多种焊接工艺机理模型。

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蕴硕物联机理模型

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蕴硕物联机理模型
以薄板焊接中的电阻点焊为例，机理模型利用合格焊接参数作为训练数据，通过AI算法学习并建立各影响焊点质量因素与最终焊接参数之间的关联。模型可基于不同层板材材质、厚度等组合因素来预测最优焊接工艺参数，帮助企业实现焊接质量的在线监控和实时控制，逐步降低对传统事后抽检的依赖程度。在已应用的实际场景中，蕴硕物联可将焊缝质量终检合格率由原90%提升为99%左右。
算法模型的性能依赖于数据的积累量，因此持续沉淀积累的工艺数据将不断加强工艺智能软件自身的技术壁垒。蕴硕物联已在船舶、轨道交通、汽车等多个工业场景共积累了PB级别的工艺数据量，并形成了焊接经典缺陷识别知识库。
业务进展方面，由于焊接是工业领域最为通用的加工工艺之一，蕴硕物联可以快速实现产品的标准化和规模化拓展，公司目前已经在多个行业拓展客户，行业覆盖航空航天、船舶、汽车、轨道交通、家电、工程机械等。蕴硕物联的智能化技术将以SaaS形态交付给设备使用企业、设备制造商以及设备集成商。对于装备制造企业来讲，配置智能化软件将使得自身从单纯提供硬件产品转变到同时交付软件和硬件产品，有利于提高自身客户粘性，加强自身技术壁垒。对于设备集成商来说，智能化软件有利于缩短客户产线调试周期，减轻自身交付压力。
36氪认为，从技术发展逻辑上看，未来会有更多的新型工业软件深入到制造的物理过程中，这些软件通过工业物联网技术将物理过程映射到数字空间中，同时通过AI+物理机理模型去指导、优化实际的制造过程，如此通过实时的过程数字孪生来驱动业务。
从商业逻辑上看，工艺智能化的规模可扩展性较强。此外，我们曾在《智能制造走向深水区》中强调技术的经济性和易用性是决定技术能否大规模应用的重要因素。比如企业能否直接获得一个包含AutoML平台在内的产品方便日后自己训练模型，软件是否支持低代码开发？这些因素都可能影响企业是否选择新方案。蕴硕物联通过低代码等手段可以增强产品的易用性，降低交付压力，将加速AI技术在制造业的应用部署。
36氪将继续关注蕴硕物联，也欢迎其他专注工艺智能化的公司与我们交流。
参考资料：
蕴硕物联公司官网
夏裕俊,李永兵,楼铭,雷海洋.电阻点焊质量监控技术研究进展与分析[J].中国机械工程,2020,31(01):100-125.
【加速焊接工艺智能化，「蕴硕物联」推出焊接工艺低代码可视化分析平台】《智能制造走向深水区》