당사에서는 쿠키, 쿠키와 유사한 기술 및 트래킹 서비스를 이용하고 있습니다.

이 웹사이트에서 당사는 쿠키, 쿠키와 유사한 기술 및 트래킹 서비스를 이용하고 있습니다(이하 “쿠키”). 당사에게는 당사의 웹사이트를 기술적으로 표시하는 데 사용될 뿐만 아니라 당사의 웹사이트를 되도록 잘 사용할 수 있도록 하고 여러분의 사용 특성을 바탕으로 이를 개선하는 데 사용되거나 또는 여러분의 관심사에 맞추어 컨텐츠와 마케팅을 제공하는 데 사용되는 이러한 쿠키에 대해 여러분의 동의가 필요합니다. 이러한 목적을 달성하기 위해 당사는 제삼의 제공자(예를 들어 Salesforce, LinkedIn, Google, Microsoft, Piwik PRO)와 협력합니다. 또한 여러분은 이러한 제공자를 통해 타사의 웹사이트에서도 광고를 수신하실 수 있습니다.
동의할 경우, 여러분의 개인정보에 대한 모든 후속 처리(프로필에 있는 여러분의 IP 주소 저장)에 대해 동의하고 당사의 파트너가 여러분의 개인정보를 미국으로, 그리고 경우에 따라 다른 국가에 전송하는 것에 동의하는 것으로 간주됩니다. 이렇게 정보가 전송될 경우 관할 당국이 해당 정보에 액세스하고 여러분의 권리가 행사되지 않을 위험이 있습니다. “설정”에서 당사가 사용할 수 있는 쿠키를 선택하십시오. 더 자세한 정보, 특히 동의의 철회와 같은 여러분의 권리는 당사 개인정보 보호정책에 수록되어 있습니다 .

설정

기술적으로 필요한 쿠키만

동의 수락

다음에서는 이 웹사이트에서 사용되는 개별 기술을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.

전체 동의

필수

이 쿠키는 페이지 검색, 언어 설정, 선호하는 쿠키 및 웹사이트 보호 영역 액세스 등과 같은 기본 기능을 제공하여 웹사이트를 이용할 수 있도록 합니다. 또한 이 카테고리의 쿠키는 웹사이트가 관련 법 규정과 보안 기준의 요건을 충족하도록 합니다. 이러한 이유로 당사 웹사이트 방문 시 이 쿠키에 대해 반드시 동의해야 합니다. 이 쿠키에 대한 상세 정보는 “자세한 정보”에서 확인할 수 있습니다.

기능성 및 개인 설정

이 쿠키는 여러분이 당사 웹사이트를 방문할 때의 특성에 대한 정보를 수집하여 당사 웹사이트의 기능성과 호감도를 여러분의 지난 방문 내역, 여러분의 현재 위치 및 브라우저 설정에 맞게 변경하여 여러분의 사용자 경험을 개선하는 데 사용합니다. 또한 이 쿠키는 당사의 웹사이트에 통합된 제삼자 제공업체의 툴에 여러분이 접근할 수 있도록 해줍니다(예: 통합 인증을 위한 Microsoft Azure). 이 과정에서 여러분의 개인정보가 안전하지 않은 제삼국인 미국으로 전송될 수 있습니다(여기에 내재된 위험에 대한 정보에 관해서는 당사의 개인정보 보호정책 1.5절 참조). 이 쿠키에 동의하지 않으실 경우, 웹사이트의 기능을 제한적으로만 사용하실 수 있습니다. 사용된 툴에 대한 상세 정보는 “자세한 정보”에서 확인할 수 있습니다.

분석

이 쿠키는 제삼자 제공업체가 당사 웹사이트의 콘텐츠를 소셜미디어를 통해 어떻게 공유하는지에 대한 정보를 수집할 수 있도록 해주거나, 여러분이 소셜미디어 플랫폼 또는 소셜미디어 캠페인 및 당사 자체 웹사이트(예: LinkedIn Insights) 사이에서 이동할 경우 이러한 이용 특성에 대한 분석 데이터를 전달합니다. 또한 제삼자 제공업체의 마케팅 쿠키는 다른 웹사이트에 게시되는 당사 광고의 효과를 측정할 수 있도록 해줍니다(예: Google Ads, Microsoft Advertising). 당사는 이 쿠키를 사용하여 여러분에게 당사 콘텐츠가 전달되는 방식을 최적화합니다. 사용된 제삼자 제공업체 및 소셜미디어 플랫폼에서는 여러분의 개인정보를 안전하지 않은 제삼국인 미국으로 전송할 수 있습니다(여기에 내재된 위험에 대한 정보에 관해서는 당사의 개인정보 보호정책 1.5절 참조). 이 쿠키 사용에 동의하실 경우 쿠키 설정 외에 개인정보 처리 및 위에 설명된 바와 같이 개인정보가 전송되는 것에 동의하는 것으로 간주합니다. 사용된 툴과 당사 소셜미디어 활동 등에 대한 상세 정보는 “자세한 정보”에서 확인할 수 있습니다.

마케팅 및 소셜미디어

이 쿠키는 제삼자 제공업체가 당사 웹사이트의 콘텐츠를 소셜미디어를 통해 어떻게 공유하는지에 대한 정보를 수집할 수 있도록 해주거나, 여러분이 소셜미디어 플랫폼 또는 소셜미디어 캠페인 및 당사 자체 웹사이트(예: LinkedIn Insights) 사이에서 이동할 경우 이러한 이용 특성에 대한 분석 데이터를 전달합니다. 또한 제삼자 제공업체의 마케팅 쿠키는 다른 웹사이트에 게시되는 당사 광고의 효과를 측정할 수 있도록 해줍니다(예: Google Ads, Microsoft Advertising). 당사는 이 쿠키를 사용하여 여러분에게 당사 콘텐츠가 전달되는 방식을 최적화합니다. 사용된 제삼자 제공업체 및 소셜미디어 플랫폼에서는 여러분의 개인정보를 안전하지 않은 제삼국인 미국으로 전송할 수 있습니다(여기에 내재된 위험에 대한 정보에 관해서는 당사의 개인정보 보호정책 1.5절 참조). 이 쿠키 사용에 동의하실 경우 쿠키 설정 외에 개인정보 처리 및 위에 설명된 바와 같이 개인정보가 전송되는 것에 동의하는 것으로 간주합니다. 사용된 툴과 당사 소셜미디어 활동 등에 대한 상세 정보는 “자세한 정보”에서 확인할 수 있습니다.

자세한 정보

설정 저장

Artificial intelligence for existing robots and sealing

Dürr expands first market-ready AI application for paint shops

Bietigheim-Bissingen, August 2, 2021 – Identifying defect sources, determining the optimal maintenance schedule, improving manufacturing processes: until now, artificial intelligence only made this possible in a paint shop equipped with state-of-the-art robots. Now, however, Dürr is significantly expanding the scope of its AI applications with the enablement of analysis software from the DXQ product family for sealing. In addition, a unique interface solution makes it possible to incorporate robots from existing paint shops for the first time.

Factories in the automotive industry have enormous amounts of latent data about manufacturing processes, raw materials and products. The key to leveraging this asset is connectivity – in other words having the right interface at the control level to get at the information provided by robots, ovens, cathodic electrocoating systems or conveyor technology in the first place. 

Increasing application quality and plant availability using modern IT technologies involves recording relevant machine data, such as axis positions and temperatures or events like alarms and the start and end times of programs, in real-time and uploading them to a database. “Without this basic prerequisite, software from our DXQ family cannot determine the current state of plant components. The goal is then to combine this with historical data and machine learning to detect previously unknown defect sources or to precisely plan maintenance intervals,” explains Jens Häcker, Vice President Control Systems at Dürr. 

Connectivity for existing plants
Although the demand for digital applications is high, operators in existing plants are constrained because most of their systems do not have connectivity and the right interface for data acquisition is found only in the later generation of Dürr robots. Previously, earlier models, robots from other manufacturers and technology outside of paint application could not be connected. But Dürr found a way to bring connectivity to almost all common robots and disciplines.

Detailed information from all process steps 
The solution is an adapter made up of hardware and software components that can connect to all current fieldbus technologies and that provides data in the necessary high temporal resolution of a few milliseconds. The adapter is offered by Dürr in cooperation with Techno-Step, a specialist in systems for process data analytics and diagnostics that has been part of the Dürr Group since 2020. “Operators are thus able to read the available sensor and actuator data from their existing plants and to integrate the entire spectrum of disciplines, from pretreatment to application to conveyor technology, into one piece of analytical software. With DXQequipment.analytics they get detailed insight into the various process steps and all the systems involved in them along the entire value chain,” says Jens Häcker.

Expertise in mechanical engineering and IT
The DXQequipment.analytics software package includes the Advanced Analytics module. It is the first market-ready solution to date to use artificial intelligence (AI) to increase overall equipment effectiveness in the paint shop. Dürr has expanded this module for sealing by adapting the AI models that analyze the robot and process data for this discipline’s specific requirements. To meet this challenge, Dürr utilized their comprehensive expertise in production technology and manufacturing processes in the automotive industry and a high level of digital knowledge. This combined expertise will make it possible to use AI in the future to precisely detect defect sources at an early stage when applying high-viscosity materials and to determine optimal maintenance schedules. One example is the detection of nozzle clogs. The sealing material partially clogs the application nozzle, changing the material jet and leading to quality defects that require rework to fix. Unlike conventional control technology, the DXQ software detects this defect and enables earlier intervention.

  • Advanced Analytics from Dürr’s DXQ software family is the first market-ready AI application for paint shops, and is now also available for sealing.

  • Using artificial intelligence, Advanced Analytics detects defect sources at an early stage during the application of paint and now also high-viscosity materials.