CN111570983A - 在焊接和切割中提供模式识别和数据分析的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

披露了在焊接和切割中提供模式识别和数据分析的系统和方法的实施例。在一个实施例中，系统包括服务器计算机和连接到所述服务器计算机的数据存储器。所述服务器计算机通过计算机网络从焊接系统接收焊接数据，所述焊接数据包括核心焊接数据和非核心焊接数据，所述焊接系统用于生成多个焊缝以产生同一类型零件的多个实例。所述服务器计算机对所述焊接数据执行分析，以对所述多个焊缝中的相同的单独焊缝进行标识和分组，而不依赖于作为所述分析的一部分的焊接轮廓标识号。一组相同的单独焊缝与同一类型零件的所述多个实例上的同一焊缝位置相对应。所述数据存储器从所述服务器计算机接收所述焊接数据，并将所述焊接数据数字地存储为被标识的和被分组的。

Description

在焊接和切割中提供模式识别和数据分析的系统和方法
技术领域
本发明的实施例涉及与焊接和切割相关的系统和方法，并且更具体地涉及在焊接和切割中提供模式识别和数据分析的系统和方法。
背景技术
在竞争性的全球经济中，效率在车间层占主导地位，尤其是就设备整体效率而论。经营良好的制造车间关于保持成本受控制已经变得越来越警惕，同时在生产周期的所有方面努力达到更高的生产力和质量水平。焊接和切割操作也不例外。
任何焊接或切割工艺改进都需要基准测试和测量成功的能力。期望在不增加成本的情况下提高生产力。虽然一些人求助于如使实际工艺流线化的自动化方法和其他方法的这类工具，但允许对生产力和吞吐量进行评估和分析的更简单的工具可以对公司的成本具有巨大影响。
焊接和切割工业可以利用监控工具，这些监控工具使得任何联网的焊接或切割电源能够传输其性能数据。这些系统可以追踪度量并且提供下至由具体操作者在某次移动期间对特定焊机或切割机执行的单次焊接或切割的水平的分析，以便确立生产力基准、支持检修能力等等。
在过去的十来年时间里，解决方案一直发展，以帮助生产车间(fab shop)和制造商基于其需求和核心技术、以一种将详细视图递送到焊接或切割生产环境中的方式来开发定制的追踪解决方案。虽然这些程序中的最早程序在链接到特定电源的PC上运行并且没有远程追踪能力，但现今的一些系统已经扩展到有限桌面环境之外，并自动将数据移动到“云”中。这使得在几乎任何装置(无论它是膝上型计算机、智能手机还是
Figure BDA0002382786660000011
或其他平板电脑)上从全球任何地方进行全天候生产监控的概念成为功能现实。
生产监控允许任何组织级别的用户查看关于每个焊机或切割机的相关实况信息并以高粒度级别分析性能。这些系统还有助于组织在生产线中的任何站点上追踪预防性维护活动和红旗焊接或切割相关问题，从而允许工程师在问题发生之前将其阻止。
虽然生产监控解决方案最初被设计为仅关注生产度量，但用户对记录保留和其他质量评定支持的需求在增长并开始扩展这些系统的功能。监控技术本身在持续发展，以包括对质量度量的关注。现在，质量追踪是任何良好的生产监控系统的特点。新工具可以可靠地评估在每个站点处创建的焊缝，并且虽然并不意图代替实际的质量保证测试方法，但它们提供了基准测试，该基准测试反映零件将合格与否的很大概率。
但是，这并不是过去几年中这些系统中唯一明显的发展。随着在多个地点都有设施的较大型公司采纳技术以及普遍的移动通信手段的增长，用户开始需要对用户甚至更加友好的某种东西，从而使得他们不仅能够在本地而且也能够在全球、从路上即时或在工厂的焊接或切割站点处从任何装置访问数据，而不依赖于公司自己的计算机服务器和内联网访问。
此外，当尝试使用高级机器学习(ML)算法分析收集的焊接或切割数据时，在对单独焊缝或切口的数据进行聚类时存在高的难度。这是困难的，因为从可追溯性的观点来看，焊接或切割数据常常未被标记。数据的来源是已知的，并且通常一种零件类型的零件号码易于记录，但是对零件上发生的焊接或切割的单独标识常常是未知的/未被标记的。另外，从聚类的观点来看，若干焊缝(或切口)可以容易地重叠，因为数据参数类似，但是需要将这些焊缝(或切口)分配到不同的簇中。
焊接信息的数据收集存在于已使用了10多年的Lincoln Electric CheckPointTM项目中。此系统具有选择和定义焊接轮廓的能力，这些焊接轮廓用于唯一地标识特定零件上的焊缝。然而，存在焊接轮廓标识号在不知不觉中被重复使用的风险；这将错误地对不同批次的焊缝记录(针对不同类型的焊缝的焊接数据)进行分组。错误的标识将导致缺陷检测、可追溯性以及对用于分析的数据进行分组的附加问题。在另一个示例中，可以不定义焊接轮廓标识号，或者可以仅由系统控制器部分地定义焊接轮廓标识号；这再次导致缺陷检测、可追溯性和对数据进行分组的问题。
发明内容
本发明的实施例包括与焊接和切割相关的系统和方法，并且更具体地涉及在焊接和切割中提供模式识别和数据分析的系统和方法。
在一个实施例中，提供了一种用于焊接生产监控和数据分析的系统。所述系统包括：至少一个服务器计算机，所述至少一个服务器计算机具有分析部件；以及至少一个数据存储器，所述至少一个数据存储器能操作地连接到所述至少一个服务器计算机。所述服务器计算机被配置为通过计算机网络从多个焊接系统接收焊接数据，所述焊接数据包括核心焊接数据和非核心焊接数据，所述多个焊接系统能操作地连接到所述计算机网络并用于生成多个焊缝以产生同一类型零件的多个实例，其中所述焊接数据与所述多个焊缝相对应。所述服务器计算机还被配置为对所述焊接数据执行分析，以对所述多个焊缝中的相同的单独焊缝进行标识和分组，而不依赖于作为所述分析的一部分的从所述多个焊接系统接收到的焊接轮廓标识号。一组相同的单独焊缝与同一类型零件的所述多个实例上的同一焊缝位置相对应。所述数据存储器被配置为：从所述服务器计算机接收与相同的单独焊缝中的每个单独焊缝相对应的焊接数据；以及将所述焊接数据数字地存储为被标识的和被分组的。在一个实施例中，所述分析是聚类分析。在一个实施例中，所述系统远离所述多个焊接系统定位。在一个实施例中，所述核心焊接数据包括与以下各项中的至少一项相关的数据：焊接输出电压、焊接输出电流、焊丝给送速度、电弧长度、伸出度、接触尖端到工件距离(CTWD)、工作角度、行进角度、行进速度、气体流速、焊接工具的焊接运动、焊丝类型、使用的焊丝量和沉积速率。在一个实施例中，所述非核心焊接数据包括与空闲前时间(即，在开始焊接之前的空闲时间)相关的数据。在一个实施例中，所述非核心焊接数据包括与焊接工具(炬(torch))在同一类型零件的所述多个实例上的连续焊缝之间的非焊接运动相关的数据。在一个实施例中，所述非核心焊接数据包括与在生成所述多个焊缝中的每个焊缝之后同一类型零件的所述多个实例的温度相关的数据。在一个实施例中，所述非核心焊接数据包括与时间、日(day)和日期(例如，何时生成焊缝)中的一者或多者相关的数据。在一个实施例中，所述多个焊缝由所述多个焊接系统以机器人形式生成。在一个实施例中，所述多个焊缝由人操作者使用所述多个焊接系统生成。在一个实施例中，所述服务器计算机和所述数据存储器被配置作为数据库系统，能够由能操作地连接到所述计算机网络的客户端计算机针对如所存储的焊接数据来查询所述数据库系统。
在一个实施例中，提供了一种用于金属切割生产监控和数据分析的系统。所述系统包括：至少一个服务器计算机，所述至少一个服务器计算机具有分析部件；以及至少一个数据存储器，所述至少一个数据存储器能操作地连接到所述至少一个服务器计算机。所述服务器计算机被配置为通过计算机网络从多个金属切割系统接收切割数据，所述切割数据包括核心切割数据和非核心切割数据，所述多个金属切割系统能操作地连接到所述计算机网络并用于生成多个切口以产生同一类型零件的多个实例，其中，所述切割数据与所述多个切口相对应。所述服务器计算机还被配置为对所述切割数据执行分析，以对所述多个切口中的相同的单独切口进行标识和分组，而不依赖于作为所述分析的一部分的从所述多个金属切割系统接收到的切割轮廓标识号。一组相同的单独切口与同一类型零件的所述多个实例上的同一切口位置相对应。所述数据存储器被配置为：从所述服务器计算机接收与相同的单独切口中的每个单独切口相对应的切割数据；以及将所述切割数据数字地存储为被标识的和被分组的。在一个实施例中，所述分析是聚类分析。在一个实施例中，所述系统远离所述多个金属切割系统定位。在一个实施例中，所述核心切割数据包括与以下各项中的至少一项相关的数据：电弧电压、切割电流、各气体压力、各气体流速、初始刺穿高度、所述切割工具的工作角度、所述切割工具的行进角度、所述切割工具的切割速度、工具到工件的距离以及所述切割工具的切割运动。在一个实施例中，所述非核心切割数据包括与空闲前时间(即，在开始切割之前的空闲时间)相关的数据。在一个实施例中，所述非核心切割数据包括与切割工具(炬)在同一类型零件的所述多个实例上的连续切口之间的非切割运动相关的数据。在一个实施例中，所述非核心切割数据包括与在生成所述多个切口中的每个切口之后同一类型零件的所述多个实例的温度相关的数据。在一个实施例中，所述非核心切割数据包括与时间、日和日期(例如，何时生成切口)中的一者或多者相关的数据。在一个实施例中，所述多个切口由所述多个金属切割系统以机器人形式生成。在一个实施例中，所述多个切口由人操作者使用所述多个金属切割系统生成。在一个实施例中，所述至少一个服务器计算机和所述至少一个数据存储器被配置作为数据库系统，能够由能操作地连接到所述计算机网络的客户端计算机针对如所存储的切割数据来查询所述数据库系统。
根据以下对示例性实施例的详细描述、根据权利要求并且根据附图，总体的发明构思的许多方面将变得容易显而易见。
附图说明
并入本说明书中并构成本说明书一部分的附图展示了本披露内容的不同实施例。应了解的是，附图中展示的元件边界(例如，框、框组、或者其他形状)表示边界的一个实施例。在一些实施例中，一个元件可以被设计成多个元件或者多个元件可以被设计成一个元件。在一些实施例中，作为一个元件的内部部件而示出的另一个元件可以被实现为外部部件，反之亦然。此外，元件可以不是按比例绘制的。
图1展示了系统架构的第一实施例，该系统架构具有例如位于云中、远离多个焊接系统和客户端计算机的系统(服务器计算机和数据存储器)；
图2展示了图1的系统架构的焊接系统的一个示例实施例的示意性框图；
图3展示了系统架构的第二实施例，该系统架构具有例如位于云中、远离多个金属切割系统和客户端计算机的系统(服务器计算机和数据存储器)；
图4展示了图3的系统架构的金属切割系统的一个示例实施例的示意性框图；
图5展示了图1或图3的服务器计算机的一个示例实施例，其强调硬件架构；
图6展示了图1和图3的系统的一个示例实施例，其强调服务器计算机的功能部件架构；
图7是用以使用例如图1、图3或图6中的系统对与相同的单独焊缝(或切口)相对应的焊接(或切割)数据进行标识和分组的方法的一个实施例的流程图；并且
图8A和图8B分别展示了提供了图7的方法的示例的零件和表格。
具体实施方式
代替使生产监控解决方案托管在公司位置处的服务器上的做法是，可以在云中实施本发明的一些实施例，其中将数据上载到为每个客户提供离散数据库的中央服务器。然而，可以不在云中照此实施其他实施例。云中的生产监控递送了永久连接，其中数据例行地从公司的焊接或切割电源向上流到安全的数据中心，并且向下流到任何装置(例如，经由台式PC或膝上型电脑上的常见互联网浏览器，或经由智能手机或平板电脑上的移动应用程序)。
基于云的生产监控提供了胜过先前的VPN平台的巨大优势(尤其是对于具有多个位置的公司而言)，这通过提供一种简单的方式将来自这些位置的数据累积到可以从任何地方访问的易于访问的中央数据库中实现。
用于手持式装置的移动就绪应用程序进一步简化了信息搜集和查阅。通过云运行的这些专用的应用程序仅提供用户希望在其指尖看到的信息。虽然用户不太可能希望尝试在
Figure BDA0002382786660000071
上创建详细的报告，但很可能的是，生产线经理可能希望在身处工作站处的车间中时或者在他不在现场的数小时之后查看特定机器的输出以解决问题。通过移动应用程序，他可以得到他需要的相关信息，而不束缚于台式电脑。由于不再需要现场服务器，因此从云进行监控还消除了投资IT人力和设备的需要。无需现场软件安装。在云服务器处自动处理软件维护和升级。
在一个实施例中，用户可以简单地经由以太网连接焊机或切割机，并用唯一登录名和安全密码登录。设置以后，用户可以登录并开始追踪系统中的任何焊机或切割机上的焊接性能数据，所有这些焊机或切割机均由其唯一序列号标识。它基本上是使用互联网连接即插即用的。
一旦在线，焊接或切割电源就起始与服务器的通信，从而以周期性间隔将数据分组发送到云数据库。多亏了序列号追踪，才可以在云中解决设施中或甚至全公司多个位置处的所有焊机或切割机的问题。这通过加密、用户验证和其他安全特征(例如，使用区块链技术)来安全地完成。用户可以在一日中的任何时候使用安全的用户名和密码来访问相关数据。
一旦登录，用户就可以定制系统的接口以适合他们自己的要求，从而在一个或许多个位置中将系统镜像到车间层布局。这些系统还可以为任何级别的用户提供不同层次的基于角色的访问和数据分发。例如，出于资产利用的目的，高级管理层可能只希望拥有“50,000英尺视图”，而生产经理和主管可能更密切关注像班次统计、日产量统计以及用于分析和快速决策的其他度量这样的事情。生产监控解决方案可以辅助生产级别的管理战略性地标识像持久性瓶颈这样的问题，并帮助他们使用该信息以从生产立场设计长期解决方案。
在焊接/切割工程师和主管级别，所查阅的数据通常关注质量。例如，生产监控可以帮助这些职位上的人员追踪日、时间、焊丝类型和使用情况、使用了多少焊接金属、焊丝给送速度和沉积速率—仅列举几个参数。简而言之，它可以提供任何制造角色将需要的关于焊缝(或切口)的所有信息。并且，它为连接到系统的每个机器上的每个焊缝(或切口)来捕获该信息。
在一个实施例中，系统还可以追踪焊丝耗材使用情况和更换耗尽物(outs)。用于每个焊机的耗材类型和包装尺寸可以被设定成因此一定水平的焊丝被消耗，并且可以数字地加以测量。然后，当焊丝供应不足时，监控系统将经由电子邮件来警告指定的一个或多个个体。
多亏了云，现在即使是那些参与现场焊接或切割操作的人员才有了详细追踪的选项。在过去，将网络连线到建筑工地或阿拉斯加管道项目中的一行焊机并不是那么简单的。使用云计算，您所需要的是通过低成本且随时可用的移动热点装置(如
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或其他装置)来访问互联网。除了云功能之外，一个关键的区别是可追溯性，可以从PC以完整的报告或从移动装置以缩写形式来访问该可追溯性。
解决方案提供可追溯性报告，这是那些必须继而保存焊接耗材认证的记录以供客户查阅、维持质量改进努力和其他类似活动的记录的制造者的关键考虑因素。在一个实施例中，可以追踪三个用户确定的字段—操作者ID、零件ID和耗材—简而言之，谁完成焊接、在哪个零件上以及使用哪个焊丝耗材线轴或包装。所有这些都可以在移动装置上轻松查看或下载以实现记录保留。
从帮助追踪流程制造和最小化材料运动到检查设备或操作者性能，本文所描述的监控解决方案已经超越了基本的生产追踪和度量而进展到用于所有组织级别的详细分析和定制信息。位于中心的可靠数据库通过捕获相关的审计跟踪数据来帮助维持正在进行的记录保留。
然而，为了使数据有用，无论是否存储在云中，都必须从焊接(或切割)系统恰当地收集数据，并恰当地组织数据。本发明的一个实施例是一种用于通过利用核心焊接数据之外的附加参数来对零件的单独焊缝的数据进行标识和分组(例如，在云中)的方法。示例包括空闲前时间(即，在开始焊接之前的空闲时间)和/或与工具(炬)或零件在焊接之间的非焊接运动相关的数据。使用此附加的非核心焊接数据连同核心焊接数据(即，使用两种独立的类别的焊接数据)提供了一种用于识别与焊接/生产零件的完整周期相关的事件(和焊缝)的序列模式的改进方法。遵循特定零件的序列模式，可以对单独焊缝进行标识(例如，进行标记以供随后通过机器学习算法使用)并正确地分组，而无需明确使用焊接轮廓标识号。
本发明的另一个实施例是一种用于通过利用核心切割数据之外的附加参数来对金属零件上的单独切口的数据进行标识和分组(例如，在云中)的方法。示例包括空闲前时间(即，在开始切割之前的空闲时间)和/或与切割工具或零件在切割之间的非切割运动相关的数据。使用此附加的非核心切割数据连同核心切割数据(即，使用两种独立的类别的切割数据)提供了一种用于识别与切割/生产零件的完整周期相关的事件(和切口)的序列模式的改进方法。遵循特定零件的序列模式，可以对单独切口进行标识(例如，进行标记以供随后通过机器学习算法使用)并正确地分组，而无需明确使用切割轮廓标识号。
本文中的示例和附图仅仅是说明性的而不意图限制本主题发明，本主题发明是通过权利要求的范围和精神来衡量。现在参照附图，其中示出的内容仅是出于展示本主题发明的示例性实施例的目的而不是出于限制本主题发明的示例性实施例的目的，图1和图3将本主题发明的实施例放到背景中。
参照图1，图1展示了系统架构100的第一实施例，该系统架构具有例如位于云中、远离多个焊接系统200、(多个)客户端计算机140(例如，台式或膝上型PC)和(多个)移动装置150(例如，智能手机)的系统110(包括服务器计算机114和数据存储器112)。在替代性实施例中，系统110不位于云中(例如，系统110位于具有焊接系统200的制造设施中)。(多个)移动装置150实际上也是一种类型的客户端计算机。因此，有时在本文中，术语“客户端计算机”可以广泛地用于指代任何类型的客户端计算机。每个焊接系统200(例如，电弧焊接系统)可以包括例如电源、焊接工具(炬)、焊丝给送器和机器人子系统，该机器人子系统用以使焊接工具(炬)或正焊接的零件相对于彼此移动以在零件上进行焊接。替代性地，代替具有机器人子系统的是，人操作者可以在焊接操作(例如，手动焊接操作或半自动焊接操作)期间使焊接工具(炬)相对于零件移动。
在图1中，焊接系统200、(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150经由计算机网络120与系统110通信。根据一个实施例，计算机网络120是互联网，并且系统110远离焊接系统200、(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150而定位在云中。根据其他实施例，计算机网络120可以是例如局域网(LAN)、广域网(WAN)或适合于环境(例如，云、校园或制造设施)的某种其他类型的计算机网络，其中系统110相对于焊接系统200、客户端计算机140和移动装置150而存在。此外，根据各实施例，计算机网络120可以是有线的、无线的或其某种组合。根据一个实施例，焊接系统200经由以太网连接而连接到计算机网络120。
如本文稍后更详细地讨论的，在一个实施例中，服务器计算机114被配置为通过计算机网络120从焊接系统200接收焊接数据、分析焊接数据、以及将分析的结果(例如，被分组的焊接数据)存储在数据存储器112中。此外，在一个实施例中，服务器计算机114被配置为从(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150接收针对数据的客户端请求、从数据存储器112中检索请求的数据、以及通过计算机网络120将请求的数据提供给(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150。在这样的实施例中，服务器计算机114和数据存储器112可以被配置作为数据库系统，可以由可操作地连接到计算机网络120的客户端计算机140或移动装置150针对如所存储的焊接数据来查询该数据库系统。
图2展示了图1的系统架构100的焊接系统200的一个示例实施例的示意性框图，该焊接系统可操作地连接到可消耗型焊丝电极272。焊接系统200包括开关电源供应器205，该开关电源供应器具有功率转换电路210和桥接开关电路280，该桥接开关电路在焊接期间通过在焊丝272与工件零件274之间形成电弧来在焊丝272与零件274之间提供焊接输出功率，以熔化焊丝272。功率转换电路210可以是基于半桥输出拓扑结构的变压器。例如，功率转换电路210可以是逆变器类型的，该逆变器类型包括焊接变压器的(例如，如由主侧和次侧所分别描述的)输入功率侧和输出功率侧。其他类型的功率转换电路也是可能的，诸如例如具有DC输出拓扑结构的斩波器类型。焊接系统200还可以包括桥接开关电路280(可选的)，该桥接开关电路可操作地连接到功率转换电路210并且被配置为切换(例如，用于AC操作的)焊接输出电流的极性的方向。
焊接系统200进一步包括波形发生器220和控制器230。波形发生器220根据控制器230的命令生成焊接波形。由波形发生器220生成的波形对功率转换电路210的输出进行调制，以在焊丝272与工件零件274之间产生输出电流。控制器230还命令桥接开关电路280的切换并且可以将控制命令提供给功率转换电路210。
在一个实施例中，焊接系统进一步包括电压反馈电路240和电流反馈电路250，以监测焊丝272与工件零件274之间的焊接输出电压和电流并且将所监测到的电压和电流提供返回给控制器230以作为核心焊接数据。控制器230可以使用反馈电压和电流来作出关于修改由波形发生器220生成的焊接波形的决定和/或作出例如影响焊接系统200的操作的其他决定。
根据一个实施例，开关电源供应器205、波形发生器220、控制器230、电压反馈电路240、电流反馈电路250和网络接口260构成焊接电源。根据一个实施例，焊接系统200还可以包括焊丝给送器270，该焊丝给送器将可消耗型金属焊丝272穿过焊接工具(炬)(未示出)以所选的焊丝给送速度(WFS)朝向工件零件274给送。例如，焊丝给送器270、可消耗型金属焊丝272以及工件零件274不是焊接电源的一部分，而是可以经由一个或多个输出线缆可操作地连接到电源。
根据一个实施例，控制器230针对所创建的每个焊缝来测量、计算和收集来自焊接系统200的各种类型的焊接数据，包括核心焊接数据和非核心焊接数据。用于测量、计算和收集各种类型的核心焊接数据的技术在本领域中是众所周知的。核心焊接数据可以包括与以下各项中的一项或多项的参数相关的数据：例如，焊接输出电压、焊接输出电流、焊丝给送速度、电弧长度、伸出度、接触尖端到工件距离(CTWD)、工作角度、行进角度、行进速度、气体流速、焊接工具(炬)的焊接运动、焊丝类型、使用的焊丝量和沉积速率。这样的核心焊接参数在本领域中是众所周知的。
非核心焊接数据可以包括与以下各项相关的数据：例如，空闲前时间(即，在开始焊接之前的空闲时间)、焊接工具(炬)在零件上生成连续焊缝之间的非焊接运动、在每次焊接之后零件的温度、时间、日和日期。根据其他实施例，其他类型的核心焊接数据和非核心焊接数据也是可能的。例如，其他数据可以包括操作者ID、零件ID、耗材线轴类型或包装类型。
根据一个实施例，例如，基于当与焊接输出电压和电流相关的数据未指示正生成焊缝时的时间，可以通过例如控制器230内的计时器电路(未示出)来生成与空闲前时间(即，在开始焊接之前的空闲时间)相关的数据。根据各实施例，例如，通过附接到焊接工具(炬)或集成到焊接工具(炬)中并且可操作地连接到控制器230的陀螺仪、加速计或某种其他类型的惯性测量单元(未示出)，可以生成与在焊接工具(炬)在零件上生成连续焊缝之间的焊接或非焊接运动期间焊接工具(炬)的运动相关的数据。根据各实施例，例如，通过焊接系统200的可操作地连接到控制器230的红外传感器(未示出)或某种其他类型的温度传感器，可以生成与在每次焊接之后零件的温度相关的数据。
网络接口260(例如，在一个实施例中为以太网接口)被配置为针对由焊接系统200在零件上生成的每个焊缝而从控制器230获取核心焊接数据和非核心焊接数据、以及通过计算机网络120(例如，互联网)将核心焊接数据和非核心焊接数据传达到系统110(例如，在云中)。以这种方式，系统110能够从系统架构100的每个焊接系统200收集焊接数据(核心的和非核心的)以进行分析。根据一个实施例，网络接口260是控制器230的一部分。
类似于图1，图3展示了系统架构300的第二实施例，该系统架构具有例如位于云中、远离多个金属切割系统400、(多个)客户端计算机140(例如，台式或膝上型PC)和(多个)移动装置150(例如，智能手机)的系统110(包括服务器计算机114和数据存储器112)。在替代性实施例中，系统110不位于云中(例如，系统110位于具有切割系统400的制造设施中)。(多个)移动装置150实际上也是一种类型的客户端计算机。因此，有时在本文中，术语“客户端计算机”可以广泛地用于指代任何类型的客户端计算机。每个金属切割系统400(例如，等离子体切割系统)可以包括例如电源、切割工具(炬)和机器人子系统，该机器人子系统用以使切割工具(炬)或切割的零件相对于彼此移动以在金属零件上制作切口。替代性地，代替具有机器人子系统的是，人操作者可以在切割操作(例如，手动切割操作)期间使切割工具(炬)相对于金属零件移动。
在图3中，金属切割系统400、(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150经由计算机网络120与系统110通信。根据一个实施例，计算机网络120是互联网，并且系统110远离切割系统400、(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150而定位在云中。根据其他实施例，计算机网络120可以是例如局域网(LAN)、广域网(WAN)或适合于环境(例如，云、校园或制造设施)的某种其他类型的计算机网络，其中系统110相对于切割系统400、客户端计算机140和移动装置150而存在。此外，根据各实施例，计算机网络120可以是有线的、无线的或其某种组合。根据一个实施例，金属切割系统400经由以太网连接而连接到计算机网络120。
如本文稍后更详细地讨论的，在一个实施例中，服务器计算机114被配置为通过计算机网络120从金属切割系统400接收切割数据、分析切割数据、以及将分析的结果(例如，被分组的切割数据)存储在数据存储器112中。此外，在一个实施例中，服务器计算机114被配置为从(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150接收针对数据的客户端请求、从数据存储器112中检索请求的数据、以及通过计算机网络120将请求的数据提供给(多个)客户端计算机140和(多个)移动装置150。在这样的实施例中，服务器计算机114和数据存储器112被配置作为数据库系统，可以由可操作地连接到计算机网络120的客户端计算机140或移动装置150针对如所存储的切割数据来查询该数据库系统。
图4展示了图3的系统架构300的金属切割系统400的一个示例实施例的示意性框图。金属切割系统400包括计算机数控(CNC)装置401，该CNC装置可以控制切割工艺和系统400的整体操作。在一个实施例中，CNC 401根据已知的自动化系统加以配置、使用和构造，并且无需在本文详细描述。系统400包括电源供应器403，该电源供应器将切割电流提供给炬450(切割工具)以生成用于切割的等离子体电弧。如总体上已知的，CNC 401可以控制电源供应器403以在切割操作中的期望时间通过电气线路425提供期望的输出。本发明的实施例不受电源供应器403的设计和构造的限制，其可以与已知的电源供应器一致地构造。进一步地，系统400包括气体控制台405，该气体控制台总体上可以类似于已知的气体控制台构造，并且包括气体线路和阀以将所需的气体递送到切割工具(炬)450。在所示的实施例中，控制台具有从诸如箱(tank)之类的源(未示出)给送入其中的四条气体线路。如图所示，存在空气线路409、氮气线路411、氧气线路413和切割气体线路415。这些气体可以用于创建切割等离子体，并且空气、氮气和氧气可以用于进行屏蔽。这些气体加以使用和组合，以将屏蔽气体和等离子体气体提供给炬。这些气体的混合和使用总体上是已知的，并且无需在本文详细讨论。如图所示，气体线路给送入歧管417中，该歧管可以包含控制气体的流动和混合的多个阀(未示出)。这些阀中的每一者可以是电子控制阀，使得它们可以经由控制器(诸如数字信号处理器DSP 407)来控制。DSP从控制器/CNC 401接收控制信号，且因此可以控制相应气体的流量。在一些示例性实施例中，控制器/CNC 401可以用于选择所需的气体类型，并且由DSP来控制流量控制。如图所示，作为歧管417的输出，存在屏蔽气体线路421和等离子体气体线路423，它们将这些相应的气体混合物中的每一者给送到炬450。进一步地，如图4中所示，在一些示例性实施例中，存在定位于歧管417上和/或内的多个压力传感器(诸如压力换能器)，使得可以检测所述线路(进入和出来)中的每一者的相应压力，并且将其发信号通知给DSP 407且最终发信号通知给控制器401。
例如，在一些示例性实施例中，进入气体线路409、411、413和415各自分别具有压力感测装置410、412、414和416，该压力感测装置检测至控制台和/或歧管的进入气体的压力。可以由CNC/控制器401使用此压力数据来确保实现足够的进入压力。例如，特定的切割操作可能需要来自相应气体源中的每一者的一定量的压力/流量，并且控制器401使用来自这些传感器中的每一者的感测到的压力以确保来自气体源的足够的压力/流量可用。
进一步地，如图所示，在本发明的示例性实施例中，屏蔽气体线路和等离子体气体线路(分别为421和423)的上游端中的每一者可以具有压力传感器419和420，以检测这些线路中的每一者中的开始压力。此压力数据还经由DSP 407发送到控制器401，其中控制器401可以再次使用该检测到的压力数据来确保恰当的气体流量被提供给炬。即，控制器401可以使用该压力数据来控制相应的流量控制阀(未示出)中的每一者，以确保对于任何给定的切割操作实现恰当的气体流量/压力。因此，代替使用开环控制方法或仅限于来自气体控制台的反馈的闭环反馈的做法是，本发明的实施例可以使用闭环反馈控制方法，其中由控制器使用感测到的压力以确保期望的量的气体压力和/或气体流量被提供给气体线路421和423。控制器401将控制这些阀以对于给定的切割操作和/或切割操作中的给定状态(例如，吹扫、刺穿、切割、拖尾等)实现期望的气体流量。
如图所示，将屏蔽气体和等离子体气体中的每一者引导到切割工具(炬)组件450。炬组件450可以类似于已知的等离子体切割工具(炬)构造，包括例如在机械化等离子体切割操作中使用的经液体冷却的等离子体切割工具(炬)。由于这样的工具(炬)的构造总体上是已知的，因此本文不包括对其功能和构造的详细讨论。然而，不同于已知的工具(炬)，本发明的一个实施例的工具(炬)组件包括压力传感器，这些压力传感器检测气体在工具(炬)450内的不同位置处的压力。再次，由DSP 407和/或控制器401使用这些检测到的压力以控制至工具(炬)450的气体的流量。
例如，如图所示，在本发明的示例性实施例中，压力传感器451(屏蔽气体)和453(等离子体气体)可以用于检测流入炬组件的气体压力。例如，这些传感器451/453可以位于炬组件450的上游端处，以在气体进入炬450时检测它们的压力。这些传感器可以位于从气体线路到炬主体组件的气体连接部处，或者可以位于炬主体组件与炬头组件之间。压力传感器应是这样的类型，即能够装在气体线路和/或连接部内且不阻碍气体的流动，使得炬的流量或操作受损。然后，可以由控制器401使用这些传感器来检测从控制台405到炬450的压降(如果有的话)。
进一步地，如图所示，在图4中，炬组件至少包括屏蔽帽454、喷嘴455和电极456。当然，炬组件也可以包含其他部件，诸如旋流环、固定帽等。如图所示，炬组件450包含附加的压力传感器(例如，换能器)，以感测炬气体在炬450内的不同位置处的压力。例如，如图所示，传感器457位于屏蔽帽的内表面上，以便检测在操作期间屏蔽气体的压力，并且等离子体室压力表458位于喷嘴455与电极456之间的腔中，以检测等离子体气体室内的等离子体气体的压力。这些传感器457/458将感测到的压力数据提供给DSP 407和/或控制器401，使得控制器401可以使用感测到的压力来监控切割工艺/炬的操作并基于检测到的压力来提供对切割操作的动态控制。
根据一个实施例，控制器401针对所创建的每个切口来测量、计算和收集来自金属切割系统400的各种类型的切割数据，包括核心切割数据和非核心切割数据。用于测量、计算和收集各种类型的核心切割数据的技术在本领域中是众所周知的。核心切割数据可以包括与以下各项中的一项或多项的参数相关的数据：例如，电弧电压、切割电流、各气体压力、各气体流速、初始刺穿高度、切割工具(炬)的工作角度、切割工具(炬)的行进角度、切割工具(炬)的切割速度、工具(炬)到工件的距离以及切割工具(炬)的切割运动。这样的核心切割参数在本领域中是众所周知的。
非核心切割数据可以包括与以下各项相关的数据：例如，空闲前时间(即，在开始切割之前的空闲时间)、切割工具(炬)在零件上生成连续切口之间的非切割运动、在每次切割之后零件的温度、时间、日和日期。根据其他实施例，其他类型的核心切割数据和非核心切割数据也是可能的。例如，其他数据可以包括操作者ID和零件ID。
根据一个实施例，例如，基于当与电弧电压和/或切割电流相关的数据未指示正生成切口时的时间，可以通过例如控制器401内的计时器电路(未示出)来生成与空闲前时间(即，在开始切割之前的空闲时间)相关的数据。根据各实施例，例如，通过附接到切割工具(炬)或集成到切割工具(炬)中并且可操作地连接到控制器401的陀螺仪、加速计或某种其他类型的惯性测量单元(未示出)，可以生成与在切割工具(炬)在零件上生成连续切口之间的非切割运动相关的数据。根据各实施例，例如，通过金属切割系统400的可操作地连接到控制器401的红外传感器(未示出)或某种其他类型的温度传感器，可以生成与在每次切割之后零件的温度相关的数据。
根据一个实施例，金属切割系统400包括可操作地连接到控制器401的网络接口460。网络接口460(例如，在一个实施例中为以太网接口)被配置为针对由金属切割系统400在零件上生成的每个切口而从控制器401获取核心切割数据和非核心切割数据、以及通过计算机网络120(例如，互联网)将核心切割数据和非核心切割数据传达到系统110(例如，在云中)。以这种方式，系统110能够从系统架构100的每个金属切割系统400收集切割数据(核心的和非核心的)以进行分析。根据一个实施例，网络接口460是控制器401的一部分。
图5展示了图1和图3的服务器计算机114的一个示例实施例，其强调硬件架构。服务器计算机114包括至少一个处理器514，该至少一个处理器经由总线子系统512与多个外围装置通信。这些外围装置可以包括存储子系统524(包括例如存储器子系统528和文件存储子系统526)、用户接口输入装置522、用户接口输出装置520、以及网络接口子系统516。这些输入装置和输出装置允许用户与服务器计算机114进行交互。网络接口子系统516提供至外网(例如，互联网)的接口，并且联接到其他计算机系统中的对应接口装置。例如，焊接系统200的控制器230和金属切割系统400的控制器/CNC 401可以与服务器计算机114共享一个或多个特性，并且可以是例如常规计算机、数字信号处理器和/或其他计算装置。
用户接口输入装置522可以包括键盘、指示装置(诸如鼠标、追踪球、触摸板、或图形输入板)、扫描仪、并入显示器中的触摸屏、音频输入装置(诸如语音识别系统、麦克风和/或其他类型的输入装置)。总体上，使用术语“输入装置”旨在包括将信息输入到服务器计算机114中或输入到通信网络上的所有可能类型的装置和方式。
用户接口输出装置520可以包括显示子系统、打印机、传真机、或非视觉显示器(诸如音频输出装置)。显示子系统可以包括阴极射线管(CRT)、平板装置(诸如液晶显示器(LCD))、投影装置、或者用于创建可见图像的某种其他机构。显示子系统还可以诸如经由音频输出装置来提供非视觉显示。总体上，使用的术语“输出装置”旨在包括将来自服务器计算机114的信息输出到用户或到另一个机器或计算机系统的所有可能类型的装置和方式。
存储子系统524存储了提供或支持本文所描述的一些或所有功能的编程和数据构造(例如，作为软件模块/部件)。例如，存储子系统524可以包括用于对焊缝和切口进行标识和分组的分析软件模块(例如，聚类分析模块)。
软件模块总体上由处理器514单独地或与其他处理器组合地执行。存储子系统中使用的存储器528可以包括多个存储器，包括：在程序执行期间用于存储指令和数据的主随机存取存储器(RAM)530和存储有固定指令的只读存储器(ROM)532。文件存储子系统526可以对程序和数据文件提供持久性存储，并且可以包括硬盘驱动器、与相关联的可移除介质一起的软盘驱动器、CD-ROM驱动器、光盘驱动器、或者可移除介质盒。实现某些实施例的功能的模块可以通过文件存储子系统526存储在存储子系统524中、或者存储在(多个)处理器514可访问的其他机器中。
根据一些实施例，图1和图3的数据存储器112可以具有类似于图5的存储子系统524的元件的元件。数据存储器112中的信息可以以多种数据结构来存储，包括例如列表、阵列和/或数据库。此外，存储在数据存储器112中的信息可以包括以下各项中的一项或多项：存储在关系数据库中的数据、存储在分层数据库中的数据、文本文档、图形图像、音频信息、串流视频、以及与焊接或切割相关联的其他信息。
总线子系统512提供了让服务器计算机114的各部件和子系统按照预期地彼此通信的机构。虽然总线子系统512被示意性地示为单条总线，但总线子系统的替代性实施例可以使用多条总线。
由于计算装置和网络的性质不断变化，图5中所描绘的服务器计算机114的描述仅旨在作为出于说明一些实施例的目的的特定示例。服务器计算机114的许多其他构型(具有比图5中所描绘的服务器计算机更多或更少的部件)是可能的。
图6展示了图1和图3的系统110的一个示例实施例，其强调服务器计算机114的功能部件架构。在图6中，服务器计算机114包括分析部件610、安全部件620、查询部件630、搜索部件640和过滤部件650。根据一个实施例，这些部件是在例如图5的(多个)处理器514上执行的软件部件或软件模块。
安全部件620被配置为在焊接系统、切割系统、客户端计算机和/或其用户之间建立安全连接。附加地，安全部件620被配置为针对焊接系统、切割系统、客户端计算机和/或其用户建立访问权限。假设焊接数据或切割数据可以通过公共网络(诸如例如，互联网)进行转移，则安全部件620可以在系统110与焊接系统、切割系统或客户端计算机之间提供加密的数据通信连同验证和授权服务。这样的加密、验证和授权技术是众所周知的，并且可以被应用在服务器计算机114中。例如，通过引用并入本文的US 8,224,881阐述了这样的技术。
查询部件630被配置为帮助用户制定搜索标准，以供搜索部件640用来查找如存储在数据存储器112中的焊接数据或切割数据的位置。一旦制定了查询，搜索部件640就基于从客户端计算机接收到的信息和使用查询部件630制定的搜索标准来搜索数据存储器112。例如，在一个实施例中，查询部件630可以被适配成从用户查询中提取焊接信息或切割信息(例如，基于自然语言输入)。这样的查询技术是众所周知的，并且可以被应用在服务器计算机114中。例如，通过引用并入本文的US 8,224,881阐述了这样的技术。响应于从查询部件630接收到查询，搜索部件640搜索焊接信息或切割信息。当搜索焊接或切割数据时，搜索部件640可以采用各种技术(例如，基于贝叶斯模型、人工智能模型、概率树网络、模糊逻辑和/或神经网络)。这样的搜索技术是众所周知的，并且可以被应用在服务器计算机114中。例如，通过引用并入本文的US 8,224,881阐述了这样的技术。
过滤部件650被配置为对搜索部件640的结果进行过滤，以促进将数据集准备用作待用作至例如机器学习(ML)算法中的输入数据。该过滤至少部分地基于从请求搜索的客户端计算机接收到的信息。例如，在一个实施例中，过滤部件650可对搜索结果进行过滤以准备使用ML算法，该ML算法被配置为对输入数据进行操作以例如在生产线中的任何站点上追踪预防性维护活动和红旗焊接或切割相关问题，从而允许工程师在问题发生之前将其阻止。这样的过滤技术是众所周知的，并且可以被应用在服务器计算机114中。例如，通过引用并入本文的US 8,224,881阐述了这样的技术。根据一个实施例，服务器计算机114的分析部件610可以实现ML算法。替代性地，例如，ML算法可以在客户端计算机上实现。
然而，根据一个实施例，分析部件610被配置为在将数据存储器在数据存储器112中之前且因此在客户端计算机连接到系统110并搜索存储在数据存储器112中的数据之前执行对数据的预处理分析。如本文先前所指示的，当尝试使用高级机器学习(ML)算法分析收集的焊接或切割数据时，在对单独焊缝或切口的数据进行聚类时存在高的难度。这是困难的，因为从可追溯性的观点来看，焊接或切割数据常常未被标记。数据的来源是已知的，并且通常一种零件类型的零件号码易于记录，但是对零件上发生的焊接或切割的单独标识常常是未知的/未被标记的。另外，从聚类的观点来看，若干焊缝(或切口)可以容易地重叠，因为数据参数类似，但是需要将这些焊缝(或切口)分配到不同的簇中。因此，在一个实施例中，服务器计算机114的分析部件610被配置为对焊接数据(或切割数据)执行分析，以对在同一类型零件的多个实例上制作的相同的单独焊缝(或切口)进行标识和分组，而不依赖于作为该分析的一部分的焊接轮廓标识号(或切割轮廓标识号)，如下文所讨论的。
图7是用以使用例如图1、图3或图6中的系统110对与相同的单独焊缝(或切口)相对应的焊接(或切割)数据进行标识和分组的方法700的一个实施例的流程图。在方法700的步骤710处，具有分析部件610的服务器计算机114通过计算机网络120从多个焊接系统200(或切割系统400)接收焊接(或切割)数据，该焊接(或切割)数据包括核心焊接(或切割)数据和非核心焊接(或切割)数据，所述多个焊接系统(或切割系统)可操作地连接到计算机网络120并用于生成多个焊缝(或切口)以产生同一类型零件的多个实例。焊接(或切割)数据与所述多个焊缝(或切口)相对应。同一类型零件的多个实例可以是例如桥梁的桁架的多个实例。
在方法700的框720处，服务器计算机114对焊接(或切割)数据执行分析，以对所述多个焊缝(或切口)中的相同的单独焊缝(或切口)进行标识和分组，而不依赖于作为该分析的一部分的焊接(或切割)轮廓标识号。对相同的单独焊缝(或切口)的分组与同一类型零件的多个实例上的同一焊缝(或切口)位置相对应。
焊接(或切割)轮廓标识号是数值，其将理想地对与同一类型零件的多个实例上的同一位置相对应的单独焊缝(或切口)进行标识。然而，如本文先前所讨论的，焊接(或切割)轮廓标识号会在不知不觉中被重复使用，这将导致错误地对不同批次的焊缝(或切口)记录(针对不同类型的焊缝或切口的焊接或切割数据)进行分组。错误的标识将导致缺陷检测、可追溯性以及对用于进一步分析的数据进行分组的附加问题。在另一个示例中，可以不定义焊接(或切割)轮廓标识号，或者可以仅由系统控制器部分地定义焊接(或切割)轮廓标识号。这再次导致缺陷检测、可追溯性和对数据进行分组的问题。在方法700中，使用两种不同类别的数据(即，非核心焊接(或切割)数据连同核心焊接(或切割)数据)允许对焊缝(或切口)正确地分组，而不使用或不依赖于轮廓标识号或可能尝试专门对零件上的特定焊缝(或切口)位置进行标识的任何其他类型的索引。
在方法700的框730处，数据存储器112从服务器计算机114接收与相同的单独焊缝(或切口)中的每个单独焊缝(或切口)相对应的焊接(或切割)数据，以及将所述焊接(或切割)数据数字地存储为被标识的和被分组的。以这种方式，最初从焊接(或切割)系统接收到的焊接(或切割)数据已经有效地以一种方式进行了预处理和存储，该方式对由例如机器学习(ML)算法进行的进一步处理更有用。这样的ML算法可以用于例如分析焊接(或切割)性能以及用于安排和追踪预防性维护活动。
根据一个实施例，在方法700的框720处执行的分析包括聚类分析，该聚类分析恰当地对与焊缝(或切口)(与所制造的同一类型零件的多个实例上的同一位置相对应)相关的数据进行分组。在聚类分析中使用非核心焊接(或切割)数据连同核心焊接(或切割)数据大大提高了将形成对焊接(或切割)数据的正确分组的可能性。
总体上，聚类分析是一种类型的分类分析，其以一种方式对多组数据(例如，与对象相对应的数据)进行分组，使得所得各组(或聚类)的元素与其他组中的元素相比彼此更加类似。聚类分析算法用于执行聚类分析。一些类型的聚类分析算法包括基于连接的聚类算法、基于质心的聚类算法、基于分布的聚类算法和基于密度的聚类算法。这样的类型的聚类分析算法在聚类分析领域中是众所周知的。其他类型的聚类算法也可以是可能的。
图8A和图8B分别展示了提供了图7的方法700的示例的零件800和表格850。参照图8A，已经制造的零件的类型包括四(4)个焊缝，这四个焊缝包括第一焊缝810、第二焊缝820、第三焊缝830和第四焊缝840。零件800的类型可以是例如具有四(4)个侧部的金属框架结构，这四个侧部已经在所得框架结构的拐角处被焊接在一起。可以通过生成四(4)个焊缝以相同的方式来生产同一类型零件800的多个实例。
图8B示出了数据的表格850，该数据与已经制造的四(4)个同一类型零件800的四(4)个焊缝相对应。在表格850中存在八(8)行数据。根据一个实施例，针对焊缝的每个实例实际发送到系统110的数据是焊缝编号、电压、安培数(电流)和空闲前时间。焊缝编号仅指示单独焊缝，但不提供它是哪个焊缝的任何其他指示。此外，没有提供与零件上的焊缝位置相对应的焊接轮廓标识号。电压是用于制作焊缝的焊接输出电压，并且安培数是用于制作焊缝的焊接输出电流。电压和安培数构成核心焊接数据。
然而，如果在聚类分析中仅处理核心焊接数据(电压和安培数)，则聚类分析将仅生成两(2)组焊缝第一组焊缝的电压为24.0伏且安培数为200安培，以及第二组焊缝的电压为26.5伏且安培数为350安培。然而，从图8A(以及未发送到系统110的图8B的零件焊缝ID列)我们知道，零件800实际上具有与四(4)个不同焊缝位置相对应的四个(4)不同焊缝(810、820、830和840)。因此，分组将是错误的，并且误导使用对焊接数据的这些错误分组的后续算法(例如，ML算法)。
然而，通过添加空闲前时间的非核心焊接数据，聚类分析将能够正确地辨别四组(4)不同焊缝并对其进行分组。如本文先前所讨论的，空闲前时间是在开始焊接(或切割)之前的空闲时间。如图8B中所示，表格850包括针对来自同一类型(即，零件类型800)的至少两个(2)不同零件的四个(4)不同焊缝的焊接数据。因此，通过包括空闲前时间的非核心焊接数据，聚类分析将正确地形成相同的单独焊缝的四个(4)分组(簇)。在图8B的表格850中，第一组(簇)由为1的零件焊缝ID指示，第二组(簇)由为2的零件焊缝ID指示，第三组(簇)由为3的零件焊缝ID指示，并且第四组(簇)由为4的零件焊缝ID指示，哪怕这些零件焊缝ID不是实际发送到系统110以进行分析的焊接数据的一部分。
以这种方式，可以实现对零件上相同焊缝位置(或切口位置)的焊接数据(或切割数据)的恰当分组(聚类)，而不使用例如从焊接系统200(或切割系统400)发送的轮廓标识号。此外，取决于从焊接系统200(或切割系统400)进入系统110中的其他参数(例如，数据的时间戳)，可以对核心数据和非核心数据连同其他参数(也被视为非核心数据)执行分析(例如，一种类型的模式识别分析)，以恰当地确定生成特定零件上的多个焊缝(或切口)的顺序(即，时间次序)。
如本文先前所讨论的，对于焊接，核心焊接数据可以包括以下各项中的一项或多项：焊接输出电压、焊接输出电流、焊丝给送速度、电弧长度、伸出度、接触尖端到工件距离(CTWD)、工作角度、行进角度、行进速度、气体流速、焊接工具(炬)的焊接运动、焊丝类型、使用的焊丝量和沉积速率。对于切割，核心切割数据可以包括以下各项中的一项或多项：电弧电压、切割电流、各气体压力、各气体流速、初始刺穿高度、切割工具(炬)的工作角度、切割工具(炬)的行进角度、切割工具(炬)的切割速度、工具(炬)到工件的距离以及切割工具(炬)的切割运动。
非核心焊接(或切割)数据可以包括空闲前时间数据。非核心焊接(或切割)数据可以包括与焊接工具(炬)(或切割工具(炬))在同一类型零件的多个实例上的连续焊缝(或切口)之间的非焊接(或非切割)运动相关的数据。非核心焊接(或切割)数据可以包括与例如在制作每个焊缝(或切口)之后同一类型零件的多个实例的温度相关的数据。根据其他实施例，其他类型的核心和非核心焊接(或切割)数据也是可能的。
再次，焊接系统(或切割系统)的实施例可以包括机器人焊接系统(或机器人切割系统)、手动焊接系统(或手动切割系统)或半自动焊接系统。此外，根据一个实施例并且如本文先前所讨论的，服务器计算机114和数据存储器112可以被配置作为数据库系统，可以由可操作地连接到计算机网络120的客户端计算机(例如，140或150)针对如存储在数据存储器112中的焊接数据(或切割数据)来查询该数据库系统。
随后，可以由系统110的机器学习(ML)算法(或其他外部系统的ML算法)有效地使用如被标识、分组和存储在系统110中的焊接数据或切割数据，以例如将焊缝(或切口)分类为满足或不满足一种或多种规格。ML算法也可以被采用于其他目的(例如，预测性和/或预防性维护目的)。根据各实施例，可以使用以下各项中的至少一项来开发(例如，训练)机器学习(ML)算法：线性回归技术、逻辑回归技术、决策树技术、K-最近邻技术、K-均值技术、支持向量机、神经网络、贝叶斯网络、张量处理单元、遗传算法、进化算法、学习分类器系统、梯度推进技术、或AdaBoost技术。根据其他实施例，其他技术也可以是可能的。
虽然已经相当详细地展示和描述了所披露实施例，但是意图并不是约束或以任何方式将所附权利要求的范围限制于这种细节。当然，出于描述主题的各个方面的目的，不可能描述部件或方法的每种可想到组合。因此，本披露内容不限于所示出和描述的具体细节或展示性实例。因此，本披露内容旨在包含落入所附权利要求的范围内的、满足35 U.S.C.§101的法定主题要求的变更、修改和变化。以上对特定实施例的描述是通过举例的方式给出的。根据所给出的披露内容，本领域技术人员将不仅理解总体发明构思和伴随的优点，而且还将发现对所披露的结构和方法的各种明显的改变和修改。因此，所寻求的是涵盖落入如由所附权利要求及其等同物所限定的总体创新性构思的精神和范围内的所有这样的改变和修改。

Claims (20)

1.一种用于焊接生产监控和数据分析的系统，所述系统包括：
至少一个服务器计算机，所述至少一个服务器计算机具有分析部件；以及
至少一个数据存储器，所述至少一个数据存储器能操作地连接到所述至少一个服务器计算机；
其中，所述至少一个服务器计算机被配置为：
通过计算机网络从多个焊接系统接收焊接数据，所述焊接数据包括核心焊接数据和非核心焊接数据，所述多个焊接系统能操作地连接到所述计算机网络并用于生成多个焊缝以产生同一类型零件的多个实例，其中，所述焊接数据与所述多个焊缝相对应，以及
对所述焊接数据执行分析，以对所述多个焊缝中的相同的单独焊缝进行标识和分组，而不依赖于作为所述分析的一部分的从所述多个焊接系统接收到的焊接轮廓标识号，其中，一组相同的单独焊缝与同一类型零件的所述多个实例上的同一焊缝位置相对应，并且
其中，所述至少一个数据存储器被配置为：从所述服务器计算机接收与相同的单独焊缝中的每个单独焊缝相对应的焊接数据；以及将所述焊接数据数字地存储为被标识的和被分组的。
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述分析是聚类分析。
3.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统远离所述多个焊接系统定位。
4.如权利要求1所述的系统，其中，所述核心焊接数据包括与以下各项中的至少一项相关的数据：焊接输出电压、焊接输出电流、焊丝给送速度、电弧长度、伸出度、接触尖端到工件距离(CTWD)、工作角度、行进角度、行进速度、气体流速、焊接工具的焊接运动、焊丝类型、使用的焊丝量和沉积速率。
5.如权利要求1所述的系统，其中，所述非核心焊接数据包括与空闲前时间相关的数据，所述空闲前时间是在同一类型零件的所述多个实例上开始焊接之前的空闲时间。
6.如权利要求1所述的系统，其中，所述非核心焊接数据包括与焊接工具在同一类型零件的所述多个实例上的连续焊缝之间的非焊接运动相关的数据。
7.如权利要求1所述的系统，其中，所述非核心焊接数据包括与在生成所述多个焊缝中的每个焊缝之后同一类型零件的所述多个实例的温度相关的数据。
8.如权利要求1所述的系统，其中，所述多个焊缝由所述多个焊接系统以机器人形式生成。
9.如权利要求1所述的系统，其中，所述多个焊缝由人操作者使用所述多个焊接系统手动地生成或半自动地生成。
10.如权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个服务器计算机和所述至少一个数据存储器被配置作为数据库系统，能够由能操作地连接到所述计算机网络的客户端计算机针对如所存储的焊接数据来查询所述数据库系统。
11.一种用于金属切割生产监控和数据分析的系统，所述系统包括：
至少一个服务器计算机，所述至少一个服务器计算机具有分析部件；以及
至少一个数据存储器，所述至少一个数据存储器能操作地连接到所述至少一个服务器计算机；
其中，所述至少一个服务器计算机被配置为：
通过计算机网络从多个金属切割系统接收切割数据，所述切割数据包括核心切割数据和非核心切割数据，所述多个金属切割系统能操作地连接到所述计算机网络并用于生成多个切口以产生同一类型零件的多个实例，其中，所述切割数据与所述多个切口相对应，以及
对所述切割数据执行分析，以对所述多个切口中的相同的单独切口进行标识和分组，而不依赖于作为所述分析的一部分的从所述多个金属切割系统接收到的切割轮廓标识号，其中，一组相同的单独切口与同一类型零件的所述多个实例上的同一切口位置相对应，并且
其中，所述至少一个数据存储器被配置为：从所述服务器计算机接收与相同的单独切口中的每个单独切口相对应的切割数据；以及将所述切割数据数字地存储为被标识的和被分组的。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述分析是聚类分析。
13.如权利要求11所述的系统，其中，所述系统远离所述多个切割系统定位。
14.如权利要求11所述的系统，其中，所述核心切割数据包括与以下各项中的至少一项相关的数据：电弧电压、切割电流、各气体压力、各气体流速、初始刺穿高度、所述切割工具的工作角度、所述切割工具的行进角度、所述切割工具的切割速度、工具到工件的距离以及所述切割工具的切割运动。
15.如权利要求11所述的系统，其中，所述非核心切割数据包括与空闲前时间相关的数据，所述空闲前时间是在同一类型零件的所述多个实例上开始切割之前的空闲时间。
16.如权利要求11所述的系统，其中，所述非核心切割数据包括与切割工具在同一类型零件的所述多个实例上的连续切口之间的非切割运动相关的数据。
17.如权利要求11所述的系统，其中，所述非核心切割数据包括与在生成所述多个切口中的每个切口之后同一类型零件的所述多个实例的温度相关的数据。
18.如权利要求11所述的系统，其中，所述多个切口由所述多个金属切割系统以机器人形式生成。
19.如权利要求11所述的系统，其中，所述多个切口由人操作者使用所述多个金属切割系统生成。
20.如权利要求11所述的系统，其中，所述至少一个服务器计算机和所述至少一个数据存储器被配置作为数据库系统，能够由能操作地连接到所述计算机网络的客户端计算机针对如所存储的切割数据来查询所述数据库系统。
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