Tööstus 4.0 ja tehisintellekti tehnoloogiate sügava integreerimisega arenevad AVF-i nõelte kokkupanekumasinad automatiseerimisest ja paindlikkusest intelligentsuse poole. Tulevased koostemasinad ei ole mitte ainult masinad, mis käivitavad-eelseadistatud programme, vaid ka "intelligentsed tootmisüksused", millel on tajumise, analüüsimise, otsuste tegemise ja optimeerimise võimalused. Nende peamine liikumapanev jõud tuleneb andmetest ja tehisintellekti algoritmidest.

Andmete kogumise mõõtmed ja sügavus muutuvad pöördeliselt. Praegused koostemasinad suudavad juba koguda struktureeritud andmeid, nagu jõud, nihe ja visuaalsed kujutised. Tulevased intelligentsed koostemasinad integreerivad rohkem tüüpi andureid, nagu hüperspektraalsed pildiandurid pinnajääkide ja nähtamatute keemiliste saasteainete jälgede või materjali heterogeensuse tuvastamiseks; mikro-vibratsiooniandurid, mis kuulavad pressimise-sobitusprotsessi ajal kiirgavaid akustilisi omadusi, et määrata sisemise liimimise kvaliteet; ja isegi võrgumikroskoobid reaalajas-kolme-nõela otsa ja soonte rekonstrueerimiseks nanomõõtmes. Need tohutud, multimodaalsed reaalajas{7}}tootmisandmed moodustavad "suurandmete valmistamise" aluse.

Nende andmete põhjal on tehisintellekti algoritmidel oluline väärtus mitmes aspektis:

• Ennustav kvaliteedi jälgimine ja protsessi optimeerimine:Ajalooliste tootmisandmete (sealhulgas sissetulevate materjaliparameetrite, protsessiparameetrite ja lõplike kontrollitulemuste) masinõppe abil saab süsteem luua keerukaid tootekvaliteedi prognoosimudeleid. Näiteks võib mudel avastada, et kui mitu laserpilu energiaparameetrit hälbivad veidi ja kombineerituna nõela toru kõvadusega (HRC väärtusega) konkreetses partiis on vahemiku ülempiiril, isegi kui protsessi kontroll on sel ajal kvalifitseeritud, suureneb probleemide ilmnemise tõenäosus järgmistes pikaajalistes{1}}usalduskatsetes märkimisväärselt. Koostemasina süsteem võib anda varajasi hoiatusi ja automaatselt peen-häälestada järgnevaid pressi-sobitusparameetreid (nagu sobivalt pressi-sobitusjõu vähendamine), et kompenseerida ja optimeerida, saavutada tõeline "edasisuunaline juhtimine" ja protsesside ise-kohanduv optimeerimine.
• Arukas algpõhjuste analüüs ja{0}}enesediagnoos:Kui visuaalne tuvastussüsteem tuvastab ebanormaalse nõela otsa, saavad traditsioonilised süsteemid teha ainult "viskamise" toimingu. Nutikas süsteem suudab kohe seostada kõik selle nõelaotsa protsessiandmed: millisest jahvatuspartiist see tuli? Kas eelmise protsessi laserpilustamise parameetrid olid ebanormaalsed? Milline oli selle tööjaama keskkonnatemperatuuri ja -niiskuse rekord? Korrelatsioonianalüüsi abil saab tehisintellekt kiiresti tuvastada defekti kõige tõenäolisema algpõhjuse (näiteks "See anomaalia on tugevas korrelatsioonis 3. lihvketta praeguse kulumisolekuga"). Samuti võib see nõuda hooldust, et vältida partiiprobleemide tekkimist allikas. Samal ajal saab tehisintellekt teostada koostemasina terviseseisundi ennustavat hooldust, analüüsida servomootori voolukõikumisi, vibratsioonispektreid jne ning anda varakult hoiatusi mehaanilise kulumise kohta.
• Adaptiivne koost ja digitaalne kaksik:Seistes silmitsi komponentide mikroskoopiliste erinevustega (isegi kvalifitseeritud toodete suurus ja ümarus kõikuvad tolerantsi vahemikus), ei kasuta intelligentsed koostemasinad enam fikseeritud parameetreid, mis sobivad kõigile. Iga nõelatoru ja nõelapesa tegeliku suuruse-reaalajas tajumise kaudu (veebimõõtmise kaudu) saab AI-juhtsüsteem kohandada iga paari jaoks optimaalset pressimise{5}}teed ja parameetreid, saavutades tõelise "üks-ühele" kohanduva täpse koostu. Lisaks saab kogu koosteliini sünkroniseerida virtuaalmaailmas toote "digitaalse kaksiku" mudeliga, et simuleerida ja optimeerida tootmisprotsessi, testida uute toodete koostevõimet ning lühendada oluliselt uute toodete tutvustamise aega.
• Liitreaalsuse (AR) abi ja teadmiste edasiandmine:Seadmete silumisel, hooldamisel ja operaatori koolitusel saavad AR-prillid asetada virtuaalse teabe füüsilisele seadmele. Näiteks inseneride juhendamine samm-sammult üleminekutoimingut lõpule viima, tuues esile kruvid, millega tuleb opereerida; või kuvades asjakohaste komponentide kõrval otse-reaalajas seadmete olekut, rikkejuhiseid ja kolme-mõõtmelisi plahvatusskeeme. Samal ajal saab AI muuta vaneminseneride kogemused keeruliste kõrvalekallete käsitlemisel korratavaks ja skaleeritavaks digitaalseks teadmistebaasiks.

Tulevikku vaadates saab intelligentsest AVF-i nõela kokkupanekumasinast omavahel ühendatud intelligentse tehasevõrgu põhisõlm. See mitte ainult ei genereeri ega kasuta andmeid iseseisvalt, vaid vahetab reaalajas andmeid ka ülesvoolu materjalide salvestussüsteemide, lasertöötlusseadmete, järgnevate pakkimisliinide, lao- ja logistikasüsteemidega, aga ka ettevõtte tasemel ERP- ja PLM-süsteemidega. Andmepõhiste-ja tehisintellekti rakenduste kaudu liigub AVF-i nõelte tootmine kõrgema kvaliteediga tippude poole (eesmärgiks on "nulldefektid"), madalamate üldkulude (raiskamise vähendamine ja tõhususe parandamine) ja tugevamate isikupärastatud reageerimisvõimaluste suunas, pakkudes lõpptulemusena ohutumaid, usaldusväärsemaid ja paremaid -kogemusega dialüüsi veresoonte juurdepääsu tooteid lõppstaadiumis{{6} neeruhaigusega patsientidele.