1. Ένα μεγάλο βήμα προς τα εμπρός στον σχεδιασμό τεχνητής νοημοσύνης: μετάβαση από την εμπειρία-με βάση τα δεδομένα-
Ο σχεδιασμός της παραδοσιακής δομής χυτευμένου πολτού εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την εμπειρία των μηχανικών. Οι κύκλοι σχεδιασμού είναι μεγάλοι, το κόστος δοκιμής και λάθους είναι σημαντικό και είναι δύσκολο να ωθήσετε τα φυσικά όρια. Η χρήση της τεχνολογίας AI έχει αλλάξει ριζικά τον τρόπο με τον οποίο γίνονται τα σχέδια συνδυάζοντας τη βαθιά μάθηση, την όραση του υπολογιστή και τον γενετικό σχεδιασμό.
Αυτοματοποιημένη διαδικασία σχεδιασμού
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βρει γρήγορα σημαντικούς σχεδιαστικούς παράγοντες όπως το πάχος του τοίχου, η γωνία βύθισης και η τοποθέτηση των δομικών μερών. Στη συνέχεια, μπορεί να χρησιμοποιήσει μοντέλα μηχανικής εκμάθησης για να βρει πρώιμες λύσεις που πληρούν τις μηχανικές απαιτήσεις. Για παράδειγμα, όταν μια εταιρεία στο Hangzhou ανέπτυξε ένα σύστημα οπτικής επιθεώρησης τεχνητής νοημοσύνης, ο κύκλος σχεδιασμού καλουπιού μειώθηκε από 4 εβδομάδες σε 1 εβδομάδα, το κόστος σχεδιασμού μειώθηκε κατά 30% και το ποσοστό πιστοποίησης του προϊόντος αυξήθηκε στο 98%. Η αυτόματη επανεπεξεργασία της διαδικασίας σχεδιασμού από την τεχνητή νοημοσύνη-από την ανάλυση απαιτήσεων έως τη βελτιστοποίηση παραμέτρων έως τη δημιουργία λύσεων-σημαίνει ότι κανείς δεν χρειάζεται να κάνει τίποτα με το χέρι κατά τη διάρκεια ολόκληρης της διαδικασίας.
Δυνατότητα βελτιστοποίησης πολλών στόχων
Το σύστημα σχεδίασης τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βελτιστοποιήσει πολλούς στόχους ταυτόχρονα, ακόμα κι αν βρίσκονται σε σύγκρουση μεταξύ τους. Για παράδειγμα, μπορεί να βελτιστοποιήσει τη θλιπτική αντοχή, τη χρήση υλικού και το πόσο δύσκολο είναι να ξεκαλουπωθεί. Για παράδειγμα, κατά τον σχεδιασμό μιας δομής προσωρινής αποθήκευσης, η τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει δεκάδες χιλιάδες ιστορικά σημεία δεδομένων για να δημιουργήσει ένα δυναμικό μοντέλο "συντελεστής προσωρινής αποθήκευσης δομικής μονάδας αριθμός πάχους χαρτιού". Στη συνέχεια βρίσκει αυτόματα τον καλύτερο συνδυασμό παραμέτρων. Μια εταιρεία στο Χαρμπίν βρήκε την "τεχνολογία εσωτερικής μαλακής εξωτερικής σκληρής συμπίεσης καλουπώματος", η οποία χρησιμοποιεί αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για να βελτιώσει τις παραμέτρους θερμής συμπίεσης του καλουπιού. Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει για πρώτη φορά το τέντωμα με τη σωστή γωνία και το κατακόρυφο ξεκαλούπωμα της χύτευσης πολτού, γεγονός που αυξάνει τη θλιπτική αντοχή του προϊόντος κατά 50% και μειώνει το κόστος στο μισό.
Μια δημιουργική ανακάλυψη στον γενετικό σχεδιασμό
Η τεχνητή νοημοσύνη όχι μόνο μπορεί να βελτιώσει τις ήδη υπάρχουσες δομές, αλλά μπορεί επίσης να δημιουργήσει νέες μέσω του γενετικού σχεδιασμού. Σε τρεις μήνες, μια επιχείρηση στο Wenzhou χρησιμοποίησε τεχνικές AI για να βρει 17.000 εναλλακτικές σχεδιαστικές λύσεις. Ένα από αυτά, ένα κιτ ταξιδιού, χρησιμοποίησε AI για να βελτιώσει την κυψελοειδή κατασκευή του, καθιστώντας το 40% ελαφρύτερο και 15% πιο δυνατό. Οι παραγγελίες αυξήθηκαν κατά 300% τον πρώτο μήνα της εισαγωγής. Αυτή η νέα τεχνολογία προέρχεται από τη βαθιά κατανόηση των κανόνων της φυσικής υλικών από την τεχνητή νοημοσύνη. Με τη μοντελοποίηση εκατομμυρίων τρόπων με τους οποίους οι δομές μπορούν να παραμορφωθούν, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βρει μονοπάτια βελτιστοποίησης που οι ανθρώπινοι μηχανικοί δεν μπορούσαν καν να σκεφτούν.
2. Καινοτομία διεργασιών βάσει τεχνητής νοημοσύνης-: από τη στατική βελτιστοποίηση σε έναν δυναμικό κλειστό βρόχο
Όχι μόνο πρέπει να βελτιστοποιηθεί η διαδικασία σχεδιασμού για χυτευμένο πολτό, αλλά και ολόκληρη η διαδικασία παραγωγής πρέπει να βελτιστοποιηθεί επίσης. Η τεχνολογία AI δημιουργεί ένα σύστημα κλειστού-βρόχου "εκτέλεσης απόφασης αντίληψης" για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών με δυναμικό και ακριβή τρόπο.
Έλεγχος διαδικασιών σε πραγματικό χρόνο
Κατά τη διάρκεια του σταδίου παραγωγής χαρτοπολτού, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει σημαντικές ρυθμίσεις σε πραγματικό χρόνο με βάση την είσοδο από αισθητήρες. Για παράδειγμα, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει αυτόματα την ποσότητα του βοηθήματος συγκράτησης με βάση την τιμή του pH και τον ρυθμό κατακράτησης ινών του πολτού. Αυτό αυξάνει τη χρήση ινών κατά 5-8% και μειώνει την απώλεια πρώτων υλών κατά 10%. Η πλήρως αυτόματη γραμμή παραγωγής μήτρας διαμόρφωσης της Guangdong Hansen Intelligent διαθέτει ένα έξυπνο σύστημα δυναμικής ρύθμισης παραμέτρων που μπορεί να προσαρμόσει αυτόματα τον χρόνο και τη θερμοκρασία θερμής συμπίεσης με βάση τη συγκέντρωση του πολτού. Αυτό εξοικονομεί 200 τόνους υλικών και μειώνει το κόστος εργασίας κατά 50%.
Πρόβλεψη και πρόληψη ελαττωμάτων
Το σύστημα οπτικής επιθεώρησης AI μπορεί να βρει περισσότερους από 20 τύπους ελαττωμάτων, όπως καλώδια, τρίχες και μετάδοση φωτός. Μπορεί να βρει 4 σφάλματα ανά δευτερόλεπτο και το ποσοστό των χαμένων ανιχνεύσεων έχει μειωθεί από τον μέσο όρο του κλάδου 12% σε 0,5%. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να βρει πιθανά προβλήματα ποιότητας εκ των προτέρων, εξετάζοντας πώς σχετίζονται τα δεδομένα ελαττωμάτων και οι παράμετροι διαδικασίας. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης βοήθησε μια εταιρεία να ανακαλύψει ότι όταν η θερμοκρασία της μηχανής χύτευσης αλλάζει περισσότερο από 2 βαθμούς Κελσίου, είναι πιθανό να δημιουργηθούν ρωγμές στα όρια του προϊόντος. Με βάση αυτό, η αλλαγή της προσέγγισης διαχείρισης θερμοκρασίας μείωσε το ποσοστό σκραπ κατά 40%.
Ο καλύτερος τρόπος για να ρυθμίσετε την ενέργεια και τα υλικά
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται η ενέργεια και τα υλικά κατά τη διάρκεια ολόκληρης της διαδικασίας παραγωγής για να τα κάνει πιο αποτελεσματικά. Μια εταιρεία στο Σιτσουάν κατασκευάζει βάσεις χύτευσης πολτού μπαμπού που μπορούν να χωρέσουν περισσότερα από 50 κιλά. Χρησιμοποιούν τεχνολογία διαχωρισμού ινών AI για να μετρήσουν με ακρίβεια την αντοχή των ινών μπαμπού. Το σύστημα ιχνηλασιμότητας του blockchain παρακολουθεί επίσης το αποτύπωμα άνθρακα, το οποίο πληροί τις απαιτήσεις πιστοποίησης πράσινων δασμών της ΕΕ. Αυτή η βελτιστοποίηση όχι μόνο μειώνει το κόστος παραγωγής, αλλά προσθέτει και αξία στην αγορά.
3. Βιομηχανική χρήση: Από ένα μόνο σημείο πρωτοπορίας στην οικολογική ανασυγκρότηση
Ο σχεδιασμός της τεχνητής νοημοσύνης έχει αλλάξει τον τομέα του χυτευμένου χαρτοπολτού με πολλούς τρόπους, από το τεχνικό επίπεδο έως την ανοικοδόμηση του βιομηχανικού οικοσυστήματος.
Ευρεία χρήση εξατομικευμένης παραγωγής
Η άνοδος της λειτουργίας C2M (κατασκευή απευθείας από τον χρήστη) ασκεί μεγάλη πίεση στον χυτευμένο πολτό για να μπορεί να ανταποκρίνεται γρήγορα. Η τεχνητή νοημοσύνη κατέστησε δυνατή την παράδοση προσαρμοσμένης συσκευασίας σε 72 ώρες, δημιουργώντας μια πλήρη-αλυσιδωτή ψηφιακή διπλή πλατφόρμα για μια "υπηρεσία κατασκευής σχεδιασμού". Η ευέλικτη γραμμή παραγωγής από την Guangdong Green Ran Intelligent μπορεί να χειριστεί την προσαρμογή "μικρής παρτίδας, πολλών παρτίδων" και μπορεί να κάνει δειγματοληψία σε 72 ώρες. Έχει δώσει σε εταιρείες όπως η Maotai και η Huawei συσκευασία που είναι αρκετά ακριβής.
Έξυπνα βελτίωση της συνεργασίας στη βιομηχανική αλυσίδα
Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν οι παραδοσιακές βιομηχανικές αλυσίδες, κάνοντάς τες περισσότερο σαν δίκτυα που συνεργάζονται. Για παράδειγμα, το σύστημα «AI perception+mechanical control+data κλειστού-loop» της Fenghai Intelligent λειτουργεί με μηχανήματα που κατασκευάζονται από εταιρείες όπως η Zhongxin και η Yu μέσω της καθολικής διεπαφής OPC UA. Αυτό μειώνει τον χρόνο που χρειάζεται για να εγκατασταθεί σε όλες τις γραμμές παραγωγής από 30 ημέρες σε 5 ημέρες και ο χρόνος που απαιτείται για την εκπαίδευση ενός μοντέλου από 30 ημέρες σε 5 ημέρες. Αυτή η ιδέα της συνεργασίας επιτρέπει στις μικρές και μεσαίες{10}}επιχειρήσεις να αλλάζουν και να βελτιώνονται μοιράζοντας τεχνολογικούς πόρους, ώστε να μην χρειάζεται να κατασκευάσουν ένα ολόκληρο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης.
Κερδίζοντας χρήματα από βιώσιμη αξία
Ο σχεδιασμός AI όχι μόνο κάνει τα προϊόντα να λειτουργούν καλύτερα, αλλά ανοίγει επίσης νέες οικονομικές δυνατότητες με τη διαχείριση δεδομένων άνθρακα. Μια συγκεκριμένη μάρκα χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να υπολογίσει την "τιμή άνθρακα" κάθε γραμμαρίου πολτού σε πραγματικό χρόνο. Αυτό μειώνει τις εκπομπές από τις μεταφορές κατά 62% και αυξάνει την τιμή του προϊόντος κατά 27%. Το «φράγμα αλγορίθμου άνθρακα» γίνεται ο σημαντικότερος ανταγωνιστικός παράγοντας στην αγορά. Αλλάζει τον χυτευμένο πολτό από "υλικό χαμηλού-κόστους" σε λύση "υψηλής-αξίας".
