עם האינטגרציה העמוקה של Industry 4.0 וטכנולוגיות בינה מלאכותית, מכונות הרכבת מחטים AVF מתפתחות מאוטומציה וגמישות לכיוון אינטליגנציה. מכונות הרכבה עתידיות יהיו לא רק מכונות שמבצעות-תוכניות מוגדרות מראש, אלא גם "יחידות ייצור אינטליגנטיות" עם יכולות של תפיסה, ניתוח, קבלת החלטות-ואופטימיזציה. הכוח המניע שלהם מגיע מאלגוריתמי נתונים ומבינה מלאכותית.

הממדים והעומק של איסוף הנתונים יעברו שינויים מהפכניים. מכונות הרכבה נוכחיות כבר יכולות לאסוף נתונים מובנים כגון כוח, תזוזה ותמונות חזותיות. מכונות הרכבה חכמות עתידיות ישלבו סוגים נוספים של חיישנים, כגון חיישני הדמיה היפרספקטרליים לזיהוי שאריות משטח ומזהמים כימיים בלתי נראים או הטרוגניות של חומרים; חיישני רטט מיקרו- להאזנה למאפיינים האקוסטיים הנפלטים במהלך תהליך ההתאמה של-הלחיצה כדי לקבוע את איכות ההדבקה הפנימית; ואפילו מיקרוסקופים מקוונים ל-שחזור תלת-ממדי בזמן אמת של קצה המחט והחריצים בקנה מידה ננו. נתוני הייצור המסיביים והרב-מודאליים האלה בזמן אמת-מהווים את הבסיס ל"ייצור ביג דאטה".

בהתבסס על נתונים אלה, לאלגוריתמים של בינה מלאכותית יהיה ערך משמעותי במספר היבטים:

• ניטור איכות חזוי ואופטימיזציה של תהליכים:באמצעות למידת מכונה של נתוני ייצור היסטוריים (כולל פרמטרים של חומרים נכנסים, פרמטרים של תהליך ותוצאות בדיקה סופית), המערכת יכולה לבנות מודלים מורכבים לחיזוי איכות המוצר. לדוגמה, המודל עשוי לגלות שכאשר מספר פרמטרים אנרגטיים של חריצי הלייזר חורגים מעט ובשילוב עם קשיות (ערך HRC) של צינור המחט באצווה ספציפית בגבול העליון של הטווח, גם אם בדיקת התהליך מותאמת באותו זמן, ההסתברות לבעיות שיתרחשו בבדיקות האמינות ארוכות הטווח הבאות תגדל משמעותית. מערכת מכונת ההרכבה יכולה לתת אזהרות מוקדמות ולכוונן אוטומטית-את פרמטרי ההתאמה-העוקבים של הלחיצה (כגון הפחתת כוח ההתאמה-בהתאמה) לצורך פיצוי ואופטימיזציה, השגת "בקרת הזנה קדימה" אמיתית ואופטימיזציה עצמית-של התהליך.
• ניתוח שורש אינטליגנטי ואבחון-עצמי:כאשר מערכת הזיהוי החזותי מזהה קצה מחט לא תקין, מערכות מסורתיות יכולות לבצע רק פעולת "השליך". המערכת החכמה יכולה לקשר מיד את כל נתוני התהליך של קצה המחט הזה: מאיזו אצווה טחינה היא הגיעה? האם פרמטרי חריצי הלייזר של התהליך הקודם היו חריגים? מה היה שיא הטמפרטורה והלחות הסביבתית של תחנת עבודה זו? באמצעות ניתוח מתאם, בינה מלאכותית יכולה לזהות במהירות את גורם השורש הסביר ביותר לפגם (לדוגמה, "אנומליה זו נמצאת בקורלציה גבוהה עם מצב הבלאי הנוכחי של גלגל השחזה השלישי"). זה גם יכול לבקש תחזוקה כדי למנוע בעיות אצווה להתרחש במקור. במקביל, בינה מלאכותית יכולה לבצע תחזוקה חזויה על המצב הבריאותי של מכונת ההרכבה, לנתח תנודות זרם של מנוע סרוו, ספקטרום רעידות וכו', ולתת אזהרות מוקדמות על בלאי מכני.
• הרכבה אדפטיבית ותאום דיגיטלי:מול ההבדלים המיקרוסקופיים של רכיבים (אפילו למוצרים מוסמכים יש תנודות בגודל ובעגול בתוך טווח הסבילות), מכונות הרכבה חכמות אינן משתמשות עוד בפרמטרים קבועים של "-גודל-מתאים- לכל". באמצעות-תפיסה בזמן אמת של הגודל האמיתי של כל צינור מחט ומושב מחט (באמצעות מדידה מקוונת), מערכת בקרת הבינה המלאכותית יכולה "להתאים" את נתיב ההתאמה והפרמטרים האופטימליים של הלחיצה- עבור כל זוג, ולהשיג הרכבה מדויקת אדפטיבית של "אחד-ל-אחד". כמו כן, ניתן לסנכרן את כל פס הייצור עם דגם "התאום הדיגיטלי" של המוצר בעולם הוירטואלי על מנת לדמות ולייעל את תהליך הייצור, לבחון את יכולת ההרכבה של מוצרים חדשים ולקצר משמעותית את זמן הכנסת מוצרים חדשים.
• סיוע במציאות רבודה (AR) והעברת ידע:באיתור באגים של ציוד, תחזוקה והדרכת מפעילים, משקפי AR יכולים להרכיב מידע וירטואלי על ציוד פיזי. למשל, הנחיית מהנדסים להשלמת פעולת ההחלפה שלב אחר שלב, תוך הדגשת הברגים אותם יש להפעיל; או הצגה ישירה של-מצב ציוד בזמן אמת, הנחיית תקלות ודיאגרמות פיצוץ תלת--ממדיות לצד רכיבים רלוונטיים. במקביל, בינה מלאכותית יכולה להמיר את הניסיון של מהנדסים בכירים בטיפול בחריגות מורכבות לבסיס ידע דיגיטלי שניתן לחזור עליו וניתן להרחבה.

במבט לעתיד, מכונת הרכבת המחטים החכמה AVF תהפוך לצומת ליבה ברשת המפעל החכמה המחוברת זה לזה. היא לא רק מייצרת ומנצלת נתונים בעצמה, אלא גם מחליפה נתונים בזמן אמת-עם מערכות אחסון חומרים במעלה הזרם, ציוד לעיבוד לייזר, קווי אריזה במורד הזרם, מערכות אחסנה ולוגיסטיקה, כמו גם מערכות ERP ו-PLM ברמה ארגונית. באמצעות יישומי-נתונים מונעי בינה מלאכותית, ייצור מחטי AVF יעבור לפסגות באיכות גבוהה יותר (בשאיפה ל"אפס פגמים"), עלויות כוללות נמוכות יותר (הפחתת בזבוז ושיפור היעילות), ויכולות תגובה מותאמת אישית חזקות יותר, ובסופו של דבר תספק בטוחות יותר, אמינות יותר וגישה טובה יותר למוצרי דיאליזה{6}}למטופלים{6}}. מחלת כליות.