Habang bumibilis ang urbanisasyon sa buong mundo, patuloy na tumataas ang pangangailangan para sa semento at kongkreto, na nagpapalala sa mga isyung pangkalikasan at nagpapahirap sa mga pagsisikap na bawasan ang emisyon. Nahaharap ang mga tagagawa ng semento sa matinding presyon na sumunod sa mga regulasyon habang pinapaliit ang kanilang carbon footprint.
Ang proseso ng paggawa ng kongkreto ay nangangailangan ng maraming enerhiya, kung saan ang paggawa ng semento ay nangangailangan ng temperatura na umaabot sa 1450°C upang gawing klinker ang limestone. Tinatayang kumokonsumo ang industriya ng halos 5% ng kabuuang enerhiya ng mga industriya sa mundo, at halos 70% ng enerhiya ng isang planta ng semento ay napupunta sa mga proseso ng paggiling—lalo na sa pagdurog at paggiling ng mga hilaw na materyales at klinker.
Binabago ng mga AI system ang larangang ito sa pamamagitan ng paggamit ng mga advanced na machine learning algorithm upang suriin ang production data at tukuyin ang mga hindi episyenteng bahagi ng proseso. Halimbawa, kayang i-optimize ng AI ang operasyon ng mga kiln, mill, at grinder—ang mga pinaka-enerhiya-konsumo na proseso sa paggawa ng semento. Ina-adjust ng mga sistemang ito ang mga operating parameter sa real-time, tulad ng temperatura ng kiln at pressure ng paggiling, base sa kasalukuyang load, uri ng hilaw na materyal, at mga salik sa kapaligiran, na nagreresulta sa malaking pagtitipid sa enerhiya at pagbawas ng greenhouse gas emissions.
Mahalaga sa mga pag-unlad na ito ang integrasyon ng 3D vision technology, na nagbibigay ng high-resolution depth data upang gabayan ang mga robotic arm sa real-time. Sa pamamagitan ng 3D vision, kayang i-scan ng mga robot ang bawat bahagi at iakma ang kanilang mga landas sa paggiling o pagpo-polish ayon dito. Ina-optimize ng AI ang mga tool path para sa episyensya at kalidad ng ibabaw sa pamamagitan ng pagsusuri ng geometry ng bahagi at nais na finish, na gumagawa ng mga estratehiya ng galaw na nagpapababa ng cycle time, tool wear, at konsumo ng enerhiya. Ang kombinasyon ng smart vision at AI ay nagbibigay-daan sa mga robot na matukoy ang mga depekto sa ibabaw tulad ng gasgas, burr, o hindi pantay na finish, at awtomatikong itama ang mga ito sa parehong cycle.
Ang mga aplikasyon ng robotic grinding, sanding, polishing, at deburring ay napaka-diverse at tradisyonal na ginagawa nang mano-mano dahil sa kakulangan ng automated na solusyon. Ang mga makabagong end effector ngayon ay nag-aalok ng perpektong solusyon sa pamamagitan ng "pagdama" sa kanilang ginagawa at paghahatid ng optimal na resulta. Kahit sa 24/7 na operasyon, nagbibigay ang mga sistemang ito ng consistent na kalidad habang nakakamit ang mas maikling cycle time, mas mababang gastos, at mas mataas na produktibidad. Tinatalakay din ng robotic surface finishing ang madumi, paulit-ulit, at mapanganib na aspeto ng pagproseso ng kongkreto.
Malaki ang benepisyo ng robotic automation sa paggiling at finishing. Inherently repeatable ang mga robot, kaya natutugunan ang mga inconsistency sa throughput at kalidad ng bahagi. Kayang magtrabaho ng mas mahaba nang walang pahinga, na nag-aambag sa mas mataas na antas ng produksyon. Bukod sa pinabuting kalidad ng bahagi, nagdudulot ang robotic grinding at finishing ng mabilis na return on investment at pangmatagalang pagbawas sa operating costs, habang pinapabuti ang kalidad, bilis, kaligtasan, at consistency.