汽车工业的工厂拥有大量关于制造过程、原材料和产品的潜在数据。利用这一资产的关键是连通性——换句话说，首先在控制层面拥有正确的接口，以获取机器人、烤箱、阴极电泳系统或输送技术提供的信息。
使用现代IT技术提高应用质量和工厂可用性涉及实时记录相关机器数据，如轴位置和温度或事件，如警报和程序的开始和结束时间，并将其上传到数据库。“没有这一基本前提，我们的DXQ家族无法确定植物组件的当前状态。我们的目标是将其与历史数据和机器学习相结合，以检测之前未知的缺陷源，或精确规划维护间隔时间。”Dürr控制系统副总裁Jens Häcker解释道。
连接的现有工厂
尽管对数字化应用的需求很高，但现有工厂的操作人员受到了限制，因为他们的大多数系统没有连通性，而正确的数据采集接口只有在下一代Dürr机器人中才能找到。此前，其他制造商的早期模型、机器人和涂料应用之外的技术无法连接。但Dürr找到了一种方法，将连通性引入几乎所有普通机器人和学科。
来自所有过程步骤的详细信息
该解决方案是硬件和软件组件组成一个适配器，可以连接目前所有的现场总线技术，并且在几毫秒内进行必要的高时间分辨率的数据。该适配器是由杜尔公司提供的合作与TECHNO-步骤，在处理数据分析和诊断2020年以来已杜尔集团的一部分系统专家“运营商因此能够从他们现有的阅读提供传感器和执行器数据植物和学科的整个频谱整合，从预处理以应用到输送机技术，成一体的分析软件。和DXQ设备分析：他们可以详细了解整个价值链中的各个流程步骤和所有相关系统，”Jens Häcker说。
具有机械工程和信息技术方面的专业知识
的DXQequipment.analytics软件包包括高级分析模块。这是第一个上市准备到现在为止，使用人工智能（AI）来增加涂装车间整体设备效率。杜尔已经扩展了该模块通过调整AI模型，分析这门学科的具体要求机器人和处理数据密封。为了迎接这一挑战，杜尔利用其在生产工艺和全面的专业知识，在汽车行业的制造工艺和数字知识水平高。这种组合的专业知识将使得有可能使用AI在将来在早期阶段施加高粘度材料时精确地检测缺陷源和确定最佳的维护计划。一个例子是喷嘴堵塞的检测。的密封材料部分地堵塞涂布喷嘴，改变材料喷射并导致需要返工修复质量缺陷。与传统控制技术，DXQ软件检测到这一缺陷，使早期干预。
