인공 지능 (AI) 기술의 빠른 발전으로 AI는 점차 다양한 산업에 침투하여 산업 업그레이드 및 혁신을 주도하고 있습니다. Luoyang TST Inspection Technology Co., Ltd.는 와이어 로프 부문에서 "AI + 검사"의 적용에 중점을 두어 이러한 추세를 압수했습니다. Luyang TST Flaw Detection Technology Co., Ltd는 국내 대규모 모델 DeepSeek를 여러 핵심 시나리오에 성공적으로 통합함으로써 와이어 로프 검사의 효율성과 안전성을 크게 향상 시켰습니다.
지능적인 "AI Doctor"는 와이어 로프 안전을 어떻게 진단합니까?
TST는 와이어 로프 및 와이어 로프 코어 컨베이어 벨트의 건강 모니터링에 대한 광범위한 전문 지식을 활용하여 Deepseek-AI 언어 모델을 결합하여 와이어 로프의 전체 수명주기에 대한 AI 구동 지능형 안전 모니터링 솔루션을 만듭니다. 이 솔루션은 지능형 기술을 와이어 로프 사용 시나리오에 깊이 통합하여 와이어 로프 검사 서비스에 혁신적인 혁신을 가져옵니다.
전통을 뚫기 : AI는 수동 검사를 대체합니다
전통적인 와이어 로프 검사는 주로 시각적 관찰, 촉각 판단 및 마모, 파손 된 와이어, 부식 및 기타 손상을 평가하는 검사관의 경험에 의존합니다.
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와이어 로프의 내부 손상은 그리스와 먼지로 가려집니다.명백한 손상은 상당한 숨겨진 위험이 이미 존재한다는 것을 나타냅니다.
그러나 산업 기술의 발전 및 안전 요구 사항이 증가함에 따라 수동 검사의 한계가 분명해졌습니다.
1. 검사 깊이가 충분하지 않습니다: 수동 검사는 표면 손상 만 감지하여 내부 위험을 식별하기가 어렵고 심각한 안전 위험을 초래할 수 있습니다.
2. 인원에 대한 높은 의존성: 검사관은 장기적인 농도를 유지해야하며 결과는 여전히 주관적인 영향을 받기 쉽습니다.
3. 낮은 효율성: 수동 검사 속도는 초당 약 0.3 미터이므로 느리고 종종 여러 운영자가 필요하므로 생산 시간과 인건비가 낭비됩니다.
따라서 고급 AI 검사 기술의 도입은 효율성, 안전성을 향상시키고 비용을 줄이는 데 필연적 인 선택이되었습니다.
"건초 더미에서 바늘 찾기"에서 "Precision Sniper"까지
와이어 로프 손상 사고는 항상 생산에서 주요 안전 위험이었습니다. TST는 DeepSeek-AI 모델을 기반으로 안전 인텔리전스 시스템을 훈련시켜 와이어 로프 손상 식별의 정확도를 99.99%로 증가 시켰습니다. 지능형 검사 시스템의 장점은 분명합니다.
1. 비파괴 평가: 신체적 무결성이나 성능을 손상시키지 않으면 서 와이어 로프의 내부 및 표면 조건을 종합적으로, 깊고, 정확하게 검사하는 비파괴 테스트를 달성합니다.
와이어 로프의 내부 및 외부 손상 유형을 정확하게 식별하십시오.
2. 고효율: 검사는 생산 중에 동시에 수행되어 실시간 온라인 모니터링 및 조기 경고가 가능합니다. 이 시스템은 작동하기 쉽고 유지 보수 시간을 절약하고 약간의 손상조차 감지되도록합니다.
3. 고정밀 식별: AI는 대형 데이터베이스를 사용하여 고정밀 검사를 수행하여 와이어 로프의 안전 상태를 정확하게 결정합니다.
4. 지능형 분석: 파손 된 와이어, 마모, 부식 및 피로와 같은 내부 및 외부 손상을 정량적으로 감지합니다. DeepSeek 언어 모델과 결합하여 최대 99.99%의 정확도로 와이어 로프의 나머지로드 베어링 용량 및 서비스 수명을 평가하여 사용자에게 안전한 사용 및 적시 교체를 위해 과학적 기초를 제공합니다.
미래의 전망
TST는 항상 제품 업그레이드를 주도하기 위해 기술 혁신을 준수했습니다. DeepSeek-AI 모델을 통합함으로써 회사는 비파괴 와이어 로프 검사 제품의 인텔리전스 수준을 더욱 향상시켜 라이프 사이클 전체에서 와이어 로프 건강의 디지털 관리를 달성했습니다. 앞으로 TST는 핵심 비즈니스에 계속 집중하여 "디지털 및 지능적인"권한 부여를 통해 기업의 전환을 촉진하고 와이어 로프 안전 부문을 더 높은 수준으로 발전시킬 것입니다.
와이어 로프 검사는 AI 기술의 깊은 적용을 통해 전통적인 수동 방법에서 지능적이고 디지털 새로운 시대로 전환하여 안전 생산에서 "디지털 및 지능형 도약"을 표시했습니다.
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