Kunstig intelligens har blitt kjernemotoren i industriell endring, og fiberlasere, som det «industrielle hjertet» i high-produksjon, innleder en ny æra av AI-bekreftelse. Som leder av innenlandske fiberlasere, har Raycus Laser tatt ledelsen i å distribuere full-link AI, rekonstruere FoU-, produksjons-, drifts- og servicemodeller, etablere solid digital praksis, sette en standard for AI-styrking i industrien og demonstrere den innovative styrken til kinesiske laserbedrifter.
AI-teknologi er ikke en enkel superposisjon av verktøy, men en systematisk rekonstruksjon av hele verdikjeden av lasere. Det kan oppnå flere verdier som akselerert FoU, forbedret produksjon, operasjonelle oppgraderinger og kostnadsreduksjon, og har blitt en nøkkelstøtte for laserbedrifter for å bygge sin kjernekonkurranseevne. På denne bakgrunnen er Raycus Laser basert i forkant av bransjen, med et systemoppsett i de fire dimensjonene FoU, produksjon, drift og service, som fremmer full-link AI-bemyndigelse, rekonstruerer laserproduksjonens verdisystem, og tar fatt på en bransjeledende-utvikling av "pathlaser + Al".
AI-basert FoU og design: akselererer innovasjon og oppgradering, optimaliserer ytelsesgrenser
FoU er kjernekonkurranseevnen til laserbedrifter, og AI-teknologi er i ferd med å bli "katalysatoren" for Raycus Laser for å akselerere innovasjon. For øyeblikket har Raycus Laser distribuert en rekke AI-modeller for å hjelpe til med forsknings- og utviklingsoppgraderinger:
FoU-designsimulering kan integrere ulike design- og simuleringsdata, og kan raskt forutsi optiske effekter, mekaniske effekter, termiske effekter, moduskonkurranse og andre simuleringer under laserdrift, effektivt redusere simuleringsberegningskostnadene, fullføre designgjentakelser og verifisering av ekstreme arbeidsforhold i et virtuelt miljø, betydelig redusere fysiske prototypeprøveproduksjoner og gi sterk støtte for rask implementering av forskning og utvikling av teknologier, ytterligere redusere risikoen for ny teknologi, og nye produkter.
Prosesskontroll for FoU-prosjekter, ved å samle prosjektsammenbrudd, fremdrift, arbeidstid og andre data, stole på innebygde regler for å oppnå automatisk dataanalyse og visuell visning, gi fremdriftsadvarsel, kvalitetssporing og annen beslutningsstøtte-og effektivt fremme prosjektledelsesprosessen.
