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多模态工艺智能网关(标准版)
YSAIoT-HW-GW-01
具备AD、DIDO,232、485等多种接口;
具备LAN、WIFI传输能力;
支持最高16K的采样频率;
对手工焊机和机器人均适用;
边缘计算和OTA能力;
可按需加载并运行蕴硕AI模型
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多模态工艺智能网关(4G版)
YSAIoT-HW-GW-01-4G
具备AD/DIDO/232/485等多种接口;
具备LAN、WIFI和4G传输能力;
支持最高16K的采样频率;
对手工焊机和机器人均适用;
边缘计算和OTA能力;
可按需加载并运行蕴硕AI模型
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电流传感器(标准版)
YSAIoT-HW-DL-01
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG和埋弧焊
可采集0~500A之间的实时电流
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电流传感器(工业版)
YSAIoT-HW-DL-02
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG和埋弧焊;
可采集0~500A之间的实时电流;
适合对稳定性要求更高的严苛工业环境
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电流传感器(安全版)
YSAIoT-HW-DL-03
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG和埋弧焊;
可采集0~500A之间的实时电流;
特别增加了浪涌隔离功能
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电流传感器(超规版)
YSAIoT-HW-DL-04
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG和埋弧焊;
可采集500~1500A之间的实时电流
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电压传感器(标准版)
YSAIoT-HW-DY-01
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)、钨极TIG和埋弧焊
可采集0~100V之间的实时电压
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电压传感器(工业版)
YSAIoT-HW-DY-02
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG和埋弧焊;
可采集0~300V之间的实时电压
适合对稳定性要求更高的严苛工业环境
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气体流量计(标准版)
YSAIoT-HW-QT-01
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG;
适用于氩气和二氧化碳的单一气体及混合气体方案;
可采集1-100NL/min标况实时气体流量
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气体流量计(中量程版)
YSAIoT-HW-QT-02
适用于气保焊(包括惰性气体MIG和活性气体MAG)钨极TIG;
适用于氩气和二氧化碳的单一气体,混合气体需做评估;
可采集2-200NL/min标况实时气体流量
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环境温湿度传感器(标准版)
YSAIoTHW-WD-01
可采集-30℃~70℃温度范围及环境湿度
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送丝计米器(标准版)
YSAIoTHW-SS-01
滚轮式送丝速度传感器
采集速度范围介于0-10M/min
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焊接工艺低代码分析软件V1.0
YSAIoT-GMW-CAQ
对弧焊过程信号数据处理,输出U-I 相图、概率密度曲线、特征分析及短路专属分析等
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点焊工艺低代码分析软件V1.0
YSAIoT-RSW-CAQ
对点焊过程信号数据处理,输出点焊质量诊断、动态电阻曲线图、焊点对比分布图等
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气保焊碳钢AI模型(基础版)
YSAIOT-SW-AIEngine-01
气体保护焊属于电弧焊,焊接过程中以二氧化碳、氩气等为主要保护气体。焊接过程常伴随复杂的物理化学变化,涉及多学科专业领域知识,焊接质量好坏受焊接材料、结构、工艺、环境等因素影响。在传统的焊接过程中,通常采用焊后无损检测(X射线探伤、超声检测)对焊接质量进行评估,焊接质量问题往往无法第一时间发现,即便发现也无法及时修复造成资源浪费,且检测手段也比较耗时、强辐射。结合此业务场景和行业痛点,蕴硕物联展开了气保焊质量诊断工艺引擎的研发,通过物联高频采集焊接过程IoT数据,基于业务机理+AI驱动构建质量判定模型,实现焊接质量在线实时诊断,提升企业产品质量。
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气保焊碳钢AI模型(高级版)
YSAIOT-SW-AIEngine-02
气保焊焊缝成型过程中,易出现焊穿、不连续、气孔等多种缺陷,一部分缺陷会降低整体焊缝有效截面面积,改变负载下应力分布,易产生应力集中现象,存在潜在的质量风险;另如气孔缺陷易影起焊缝疏松,降低接头的强度。现有检测方式存在一定的滞后性,同时很难保证高的准确性,给焊接管理人员带来非常大的挑战,对企业管理造成额外负担。结合此工艺场景和行业痛点,蕴硕物联展开了气保焊质量缺陷多分类工艺引擎的研发,通过物联高频采集焊接过程IoT数据,提取不同缺陷在时域、频域、时频域特征上显著差异的特征,基于业务机理+AI驱动构建质量诊断模型,实现焊接质量多分类缺陷在线实时诊断,对产生缺陷进行根因分析,提升检测效率并改善产品质量。
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电阻点焊碳钢AI优化模型
YSAIOT-SW-AIEngine-04
电阻点焊是薄板焊接中运用最广泛的一种连接工艺,它具有历史悠久,原理简单,成本低廉,污染小,自动化应用方案成熟等特点。对特定的电阻点焊焊点,其对应的可用理论参数往往是一个区间,为获得最优的焊接质量和效果,焊接生产线供应商在为客户调试焊接设备时需要使用上述可用参数区间作为基础进行多轮测试与验证,以得到合适的焊接参数组合。为降低汽车生产中的成本投入,当前焊接生产线多为柔性生产线。通常同一生产线不同焊接程序都是分开的,因此对于焊接生产线承包商,对于每一款车型都需要进行多轮调试-拆解-验证循环工作,以最终达到满足客户标准要求的产品。为减少焊接参数调试的工时,降低调试成本,特开发本模型,利用已量产车型的合格焊接参数作为训练数据,通过AI算法学习并建立各影响焊点质量因素与最终焊接参数之间的映射关系。在实际应用过程中,可基于不同层板材材质、厚度等组合因素来预测最优焊接工艺参数,将调试经验进行沉淀并提升调试过程的效率。
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