1. Yapay zeka tasarımında ileriye doğru büyük bir adım: deneyime dayalı-verilere-geçiş
Geleneksel kalıplanmış hamur yapısı tasarımı büyük ölçüde mühendislerin deneyimine bağlıdır. Tasarım döngüleri uzundur, deneme yanılma maliyetleri yüksektir ve fiziksel sınırları zorlamak zordur. Yapay zeka teknolojisinin kullanımı, derin öğrenmeyi, bilgisayarlı görmeyi ve üretken tasarımı birleştirerek tasarımların yapılma şeklini temelden değiştirdi.
Tasarım için otomatik prosedür
Yapay zeka, duvar kalınlığı, taslak açısı ve yapısal parçaların yerleşimi gibi önemli tasarım çizim faktörlerini hızlı bir şekilde bulabilir. Daha sonra mekanik gereksinimleri karşılayan erken çözümler bulmak için makine öğrenimi modellerini kullanabilir. Örneğin, Hangzhou'daki bir şirket yapay zeka görsel denetim sistemini devreye aldığında kalıp tasarım döngüsü 4 haftadan 1 haftaya indirildi, tasarım maliyeti %30 düştü ve ürün yeterlilik oranı %98'e yükseldi. Yapay zekanın tasarım sürecini otomatik olarak yeniden işlemesi-gereksinim analizinden parametre optimizasyonuna ve çözüm oluşturmaya kadar{8}}tüm süreç boyunca hiç kimsenin elle bir şey yapması gerekmediği anlamına gelir.
Birçok hedefi optimize etme yeteneği
Yapay zeka tasarım sistemi, birbiriyle çelişse bile birden fazla hedefi aynı anda optimize edebilir. Örneğin, basınç dayanımını, malzeme kullanımını ve kalıptan çıkarmanın ne kadar zor olduğunu optimize edebilir. Örneğin, bir tampon yapısı tasarlarken yapay zeka, "tampon katsayısı yapısal birim numarası kağıt kalıp kalınlığı"nın dinamik bir modelini oluşturmak için on binlerce geçmiş veri noktasına bakar. Daha sonra otomatik olarak en iyi parametre kombinasyonunu bulur. Harbin'deki bir şirket, kalıbın sıcak presleme parametrelerini iyileştirmek için yapay zeka algoritmalarını kullanan "dahili yumuşak harici sert sıcak presleme kalıplama teknolojisi"ni geliştirdi. Bu teknoloji, ilk kez kağıt hamuru kalıplamanın dik açılı esnetilmesine ve dikey kalıptan çıkarılmasına olanak tanıyor, bu da ürünün basınç dayanımını %50 artırıyor ve maliyeti yarı yarıya azaltıyor.
Üretken tasarımda yaratıcı bir atılım
Yapay zeka yalnızca mevcut yapıları iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda üretken tasarım yoluyla yenilerini de oluşturabiliyor. Üç ay içinde Wenzhou'daki bir işletme, 17.000 tasarım alternatifi ortaya çıkarmak için yapay zeka tekniklerini kullandı. Bunlardan biri olan seyahat kiti kutusu, petek yapısını iyileştirmek için yapay zekayı kullandı ve onu %40 daha hafif ve %15 daha güçlü hale getirdi. Listelemenin ilk ayında siparişler %300 arttı. Bu yeni teknoloji, yapay zekanın malzeme fiziği kurallarına ilişkin derin anlayışından geliyor. Yapay zeka, yapıların deforme olabileceği milyonlarca yolu modelleyerek insan mühendislerin aklına bile gelmeyecek optimizasyon yollarını bulabilir.
2. Yapay zeka-odaklı süreç yeniliği: statik optimizasyondan dinamik kapalı döngüye
Sadece tasarım sürecinin kalıplanmış kağıt hamuru için optimize edilmesi gerekmiyor, aynı zamanda tüm üretim sürecinin de optimize edilmesi gerekiyor. Yapay zeka teknolojisi, süreçleri dinamik ve doğru bir şekilde optimize etmek için kapalı bir-döngü "algı kararı yürütme" sistemi oluşturur.
Süreçlerin gerçek zamanlı kontrolü
Kağıt hamuru üretim aşamasında yapay zeka, sensörlerden gelen girdilere göre önemli ayarları gerçek zamanlı olarak değiştirebilir. Örneğin yapay zeka sistemi, çamurun pH değerine ve lif tutma oranına bağlı olarak tutma yardımcısı miktarını otomatik olarak değiştirir. Bu, elyaf kullanımını %5-8 oranında artırır ve hammadde kaybını %10 oranında azaltır. Guangdong Hansen Intelligent'in tam otomatik şekillendirme matrisi üretim hattı, bulamaç konsantrasyonuna bağlı olarak sıcak presleme süresini ve sıcaklığını otomatik olarak ayarlayabilen akıllı bir dinamik parametre ayarlama sistemine sahiptir. Bu, 200 ton malzeme tasarrufu sağlar ve işçilik maliyetlerini %50 oranında azaltır.
Kusurların tahmin edilmesi ve önlenmesi
Yapay zeka görsel inceleme sistemi; kablolar, saçlar ve ışık geçirgenliği gibi 20'den fazla kusur türünü bulabilir. Saniyede 4 hata bulabiliyor ve kaçırılan tespitlerin oranı sektör ortalaması olan %12'den %0,5'e düştü. Yapay zeka ayrıca kusur verileri ile süreç parametrelerinin nasıl ilişkili olduğuna bakarak olası kalite sorunlarını önceden bulabilir. Örneğin, bir yapay zeka modeli, bir şirketin, kalıplama makinesinin sıcaklığı 2 santigrat dereceden fazla değiştiğinde, ürünün kenarlarında çatlakların oluşma olasılığının yüksek olduğunu bulmasına yardımcı oldu. Buna dayanarak sıcaklık yönetimi yaklaşımının değiştirilmesi hurda oranını %40 oranında azalttı.
Enerji ve malzemeleri ayarlamanın en iyi yolu
Yapay zeka, tüm üretim süreci boyunca enerji ve malzemelerin kullanılma şeklini değiştirerek bunları daha verimli hale getirebilir. Sichuan'daki bir şirket, 50 kg'dan fazlasını taşıyabilen bambu hamurundan kalıplama tabanları yapıyor. Bambu liflerinin gücünü doğru bir şekilde ölçmek için AI lif ayırma teknolojisini kullanıyorlar. Blockchain izlenebilirlik sistemi aynı zamanda AB'nin yeşil tarife sertifikasyonu gerekliliklerini karşılayan karbon ayak izini de takip ediyor. Bu optimizasyon sadece üretim maliyetini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda pazara da değer katıyor.
3. Endüstriyel kullanım: Tek bir atılım noktasından ekolojik yeniden yapılanmaya
Yapay zeka tasarımı, kalıplanmış kağıt hamuru sektörünü teknik düzeyden endüstriyel ekosistemin yeniden inşasına kadar birçok açıdan değiştirdi.
Kişiselleştirilmiş üretimin yaygın kullanımı
C2M modunun (kullanıcının doğrudan üretimi) yükselişi, hızlı yanıt verebilmek için kalıplanmış kağıt hamuru üzerinde büyük bir baskı oluşturuyor. Yapay zeka, "tasarım üretim hizmeti" için tam zincirli bir dijital ikiz platform oluşturarak, özel ambalajların 72 saat içinde teslim edilmesini mümkün kıldı. Guangdong Green Ran Intelligent'in esnek üretim hattı "küçük parti, çoklu parti" özelleştirmesini gerçekleştirebilir ve 72 saat içinde numune alma işlemi gerçekleştirebilir. Maotai ve Huawei gibi şirketlere oldukça hassas paketleme sağladı.
Endüstriyel zincirdeki iş birliğini akıllıca geliştiriyoruz
Yapay zeka, geleneksel endüstriyel zincirleri birlikte çalışan ağlara benzeterek çalışma şeklini değiştiriyor. Örneğin, Fenghai Intelligent'in "Yapay Zeka algısı+mekanik kontrol+veri kapalı-döngüsü" sistemi, OPC UA evrensel arayüzü aracılığıyla Zhongxin ve Yu gibi şirketler tarafından üretilen makinelerle çalışır. Bu, üretim hatlarında kurulum süresini 30 günden 5 güne, bir modeli eğitmek için gereken süreyi ise 30 günden 5 güne indirir. Bu birlikte çalışma kavramı, küçük ve orta ölçekli işletmelerin teknoloji kaynaklarını paylaşarak değişmesine ve gelişmesine olanak tanır, böylece bütün bir AI sistemini oluşturmak zorunda kalmazlar.
Sürdürülebilir değerden para kazanmak
Yapay zeka tasarımı yalnızca ürünlerin daha iyi çalışmasını sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda karbon verilerini yöneterek yeni ekonomik potansiyelin önünü açıyor. Belirli bir marka, her bir gram kağıt hamurunun "karbon değerini" gerçek zamanlı olarak hesaplamak için yapay zekayı kullanıyor. Bu, ulaşımdan kaynaklanan emisyonları %62 oranında azaltıyor ve ürünün fiyatını %27 artırıyor. "Karbon algoritması bariyeri" pazardaki en önemli rekabet faktörü haline geliyor. Kalıplanmış hamuru "düşük-maliyetli bir malzemeden" "yüksek-değerli bir çözüme" dönüştürüyor.
