文/通快公司

借助人工智能（AI），如今的激光能够以无与伦比的精度进行切割和焊接。机器可以完美无缺地对钣金零件进行分类，客户无需复杂的编程就能优化生产效率。正因如此，AI已成为通快（TRUMPF）业务的基石，从培训项目到机床以及激光技术，方方面面都因它而得到了提升。

告别复杂的编程

先进的 VisionLine Detect图像处理工具，利用AI精准定位激光焊接的精确位置 —— 这项任务曾经需要丰富的编程专业知识和操作人员的经验。如今，这个过程变得极其简单：用户只需将几张图片上传到EasyModel AI云应用程序中，然后用鼠标在零件上标记出焊接点。接着，EasyModel AI会生成一个自我训练的AI模型。这个AI模型使VisionLine Detect能够自动识别焊接点，并以无与伦比的速度和精度定位激光，这以前所未有的方式简化了操作流程。

EasyModel AI解决方案只是通快利用AI变革制造流程的一个例子。通过将AI集成到其工具中，通快将继续在创新之路上引领潮流。

消除对AI的疑虑

通快激光技术公司的Florian Kiefer与客户交流时发现，很多客户都对在车间引入AI表现出了不同程度的担忧。然而，一旦他们在日常操作中看到AI的实际应用，这些疑虑往往就会烟消云散。

EasyModel AI云应用程序就是一个很好的例子，它使用先进的图像识别技术在激光焊接过程中识别零件。这个解决方案稳定了生产流程，并具有显著优势，特别是在像汽车行业这样的大批量制造环境中。在最理想的情况下，它能在保持最高数据保护标准的同时，提高零件的生产数量。

传统的非AI图像识别系统常常难以处理复杂的几何形状、极小的零件以及高反光材料。在诸如焊接电池电芯、精密电子元件以及需要极高精度的圆形反光电缆这类任务中，这些挑战尤为明显。在这种情况下，激光可能会在短短几秒内进行数千次焊接。传统系统的一次误识别都可能造成严重后果 —— 哪怕是极小的误差都可能导致整个电池无法使用，从而增加废品率并推高成本。EasyModel AI为VisionLine Detect开发的AI模型，正是应对这一挑战的宝贵工具。

图1：EasyModel AI是一款直观且使用方便的在线工具，用户只需提供零件的高质量图像即可开始使用，并不需要具备AI专业知识。

无需AI专业知识

作为一名产品经理，Florian Kiefer在过去三年里一直领导着EasyModel AI的开发工作。在与客户进行了广泛的交流并深入分析市场之后，他认识到需要一个简单的基于云的解决方案，于是EasyModel AI应运而生，这是一款无需事先具备AI专业知识就能使用的简易工具。用户只需要提供其零件的高质量图像即可。

操作过程十分简单：用户首先将图像上传到应用程序中，然后使用一个直观的、类似微软画图软件的工具，用颜色标记出焊接位置。从这一步开始，AI就会接手，利用提供的数据进行自我训练。起初，用户只需在几张图像上手动标记焊接点。基于这些输入信息，模型开始生成自己对焊接位置的建议。然后，用户可以根据需要查看并完善这些建议。只需对 10 到 50 张图像进行训练后，EasyModel AI就能创建出一个可靠的AI模型 —— 这个过程通常只需几分钟，最多几个小时。

模型完成后，用户可以下载并将其集成到VisionLine Detect图像处理软件中。该软件可确保对零件进行精确且一致的识别，使激光焊接系统能够始终将每次焊接精准地施加在正确的位置上。

数据，数据，更多的数据

“从数据产生的那一刻起，我们就需要有人能够识别出哪些数据对公司以及生产流程是有用的。”Jens Ottnad表示，“简单来说，这是我们面临的最大变革 ，这就是为什么让尽可能多的人了解AI的基本工作原理如此重要的原因。” 

如今，Jens Ottnad的使命是将通快转变为一家以数据驱动的公司，因为他认识到数据是AI的基础。

探寻切割边缘的优化之道

在激光切割中，优化切割边缘面临着一系列难题。通快机床部门的 TruLaser 产品经理Louisa Peters解释说：“我们的客户要求零件质量尽可能达到最高标准，包括精确无误的切割边缘。”

Peters花了三年时间来提高钣金零件的边缘质量。她说：“当你面对的是那些并非为激光切割而优化的材料或表面时，这真的极具挑战性，尤其是在经验有限的情况下。”在这种情况下，钣金加工公司的操作人员往往不得不手动逐个调整切割参数，以达到理想的效果。这包括选择切割工艺，在零件上进行测试，然后主观评估边缘质量。如果结果不理想，他们就必须反复调整各个参数 —— 这是一个耗时的过程，不仅需要专业知识，还会增加废品率，浪费宝贵的生产时间。由于熟练技术人员短缺，这种方法并不总是可行的。

为了解决这个问题，通快开发了Cutting Assistant，这是一个创新的辅助系统，其核心是一个连接到激光切割机的简单手持扫描仪。用户扫描想要优化的零件的切割边缘，系统会使用一种由AI驱动的算法来处理这些数据，该算法已经在超过 10 万张图像上进行了训练。Cutting Assistant能够客观地评估边缘质量，并自动给出切割参数的调整建议。这使用户能够快速高效地获得更好的效果。

此外，AI算法会从它所推荐的每一次调整中不断学习，随着时间的推移，其建议也会不断改进。

通过AI推动创新

根据德国联邦统计局的数据，德国1/5的公司现在都在使用AI技术， 随着全球数字化转型的推进，这一数字还在不断增长。通快在德国处于这一趋势的前沿，通过众多由AI驱动的解决方案推动着创新。今年对通快来说是又一个重要的里程碑，因为它建立了新的架构，以便在全球所有部门中整合AI的发展成果。新成立的AI中心将在协调这些工作以及加速通快公司层面的AI战略方面发挥关键作用。

通快的网络安全

通快还利用客户的机器数据开发AI解决方案，这使得保护敏感信息成为重中之重。在迪琴根厂区，一支由 30 名网络安全专家组成的专业团队（在全球 80 名协调员的支持下）确保对数字系统和客户数据提供强有力的保护。

这些工作主要集中在三个关键领域：

● 信息安全：通快在迪琴根的所有业务部门都保持着 ISO 认证，以保护内部数据和客户特定数据。此外，该公司正准备实施欧盟关于网络和信息安全的指令，该指令要求对安全事件进行严格的报告。

● 产品安全：通快正在逐步重新设计其产品开发流程，以符合欧盟的《网络弹性法案》。这项法规为数字组件设定了具有约束力的网络安全要求。安全的软件开发实践、详细的风险评估和定期的安全更新提高了产品的可靠性。

● 信息技术安全：一份每年更新的网络安全路线图明确了目标，并推动着通快信息技术安全基础设施的持续改进。