Yapay zeka, endüstriyel değişimin temel motoru haline geldi ve üst düzey imalatın "endüstriyel kalbi" olan fiber lazerler,{0}}yapay zekanın güçlendirilmesinde yeni bir çağa öncülük ediyor. Yerli fiber lazerlerin lideri olarak Raycus Laser, tam-bağlantılı yapay zekanın dağıtımında, Ar-Ge, üretim, operasyon ve hizmet modellerinin yeniden yapılandırılmasında, sağlam dijital uygulamalar oluşturulmasında, sektörde yapay zekanın güçlendirilmesi için bir referans noktası oluşturulmasında ve Çinli lazer şirketlerinin yenilikçi gücünü göstermede liderliği ele geçirdi.
Yapay zeka teknolojisi, araçların basit bir şekilde üst üste yerleştirilmesi değil, lazerlerin tüm değer zincirinin sistematik bir şekilde yeniden yapılandırılmasıdır. Hızlandırılmış Ar-Ge, gelişmiş üretim, operasyonel yükseltmeler ve maliyet azaltma gibi birçok değere ulaşabilir ve lazer şirketlerinin temel rekabet güçlerini geliştirmelerinde önemli bir destek haline gelmiştir. Bu arka plana dayanarak Raycus Laser, Ar-Ge, üretim, operasyon ve hizmetten oluşan dört boyutlu bir sistem düzeniyle, tam-bağlantılı yapay zekanın güçlendirilmesini teşvik eden, lazer üretim değer sistemini yeniden yapılandıran ve sektör lideri bir "lazer + Yapay Zeka" geliştirme yoluna girişen bir sistem düzeniyle sektörün ön sıralarında yer almaktadır.
Yapay zeka-tabanlı Ar-Ge ve tasarım: inovasyonu ve yükseltmeyi hızlandırma, performans sınırlarını optimize etme
Ar-Ge, lazer şirketlerinin temel rekabet gücüdür ve yapay zeka teknolojisi, Raycus Laser'in inovasyonu hızlandırmasında "katalizör" haline gelmektedir. Şu anda Raycus Laser, araştırma ve geliştirme yükseltmelerine yardımcı olmak için çeşitli yapay zeka modellerini kullanmıştır:
Ar-Ge tasarım simülasyonu, çeşitli tasarım ve simülasyon verilerini entegre edebilir ve lazer işlemi sırasında optik etkileri, mekanik etkileri, termal etkileri, mod rekabetini ve diğer simülasyonları hızlı bir şekilde tahmin edebilir, simülasyon hesaplama maliyetlerini etkili bir şekilde azaltabilir, tasarım yinelemelerini ve aşırı çalışma koşulu doğrulamasını sanal ortamda tamamlayabilir, fiziksel prototip deneme üretimini önemli ölçüde azaltabilir, Ar-Ge maliyetlerini ve risklerini daha da azaltabilir ve yeni teknolojilerin ve yeni ürünlerin hızlı bir şekilde uygulanması için güçlü destek sağlayabilir.
Ar-Ge proje süreci kontrolü, proje dökümü, ilerleme durumu, çalışma saatleri ve diğer verileri toplayarak, otomatik veri analizi ve görsel görüntüleme elde etmek için yerleşik kurallara dayanarak ilerleme uyarısı, kalite takibi ve diğer karar verme desteğini-sağlar ve proje yönetimi sürecini verimli bir şekilde teşvik eder.
