Gépi tanulás alkalmazási lehetőségei hibadetektálásra belsőégésű motorok összeszerelésénél

Abstract

Az Ipar 4.0 terjedésének köszönhetően a gyártásban is egyre nagyobb hangsúly kerül a gépi tanulásra. Az iparban előállított adathalmaz kiváló kiindulási alapot biztosít a berendezések és termékjellemzők vizsgálatára, nem ismert összefüggések feltárásra. A tanulmányban példákon keresztül bemutatásra kerülnek a gépi tanulás algoritmusok lehetséges felhasználási módjai, valamint egy hibadetektálási eljárás, melynek következtében a szerelősori kihozatal növelhető, a kritikus szerelési hibák elkerülhetőek. A belsőégésű motorok főtengelyeinek átforgatási nyomaték méréseit gépi tanulással elemezve nem ismert összefüggések kerültek feltárásra, melyek alapján a szerelési folyamat korai szakaszában detektálható az idegen anyag a csapágyakon és a főtengelycsapokon, így elkerülhetőek az utómunka miatt feleslegessé váló további műveletek.