1. Suur samm edasi tehisintellekti kujundamisel: kogemustepõhiselt -põhinevalt andmetel-
Traditsiooniline vormitud tselluloosi struktuuri disain sõltub palju inseneride kogemustest. Projekteerimistsüklid on pikad, katse-eksituse kulud märkimisväärsed ning füüsilisi piire on raske nihutada. Tehisintellekti tehnoloogia kasutamine on põhjalikult muutnud disainide loomise viisi, kombineerides süvaõppe, arvutinägemise ja generatiivse disaini.
Projekteerimise automatiseeritud protseduur
Tehisintellekt suudab kiiresti leida olulisi disainijoonistustegureid, nagu seina paksus, tõmbenurk ja konstruktsiooniosade paigutus. Seejärel saab ta kasutada masinõppemudeleid, et leida varaseid lahendusi, mis vastavad mehaanilistele nõuetele. Näiteks kui Hangzhou ettevõte võttis kasutusele tehisintellekti visuaalse kontrollisüsteemi, lühendati vormide kavandamise tsüklit 4 nädalalt ühele nädalale, projekteerimiskulusid alandati 30% ja toote kvalifitseerimise määra tõsteti 98%ni. AI automaatne projekteerimisprotsessi ümbertöötamine-alates nõuete analüüsist kuni parameetrite optimeerimiseni kuni lahenduse loomiseni-tähendab, et keegi ei pea kogu protsessi jooksul midagi käsitsi tegema.
Võimalus optimeerida paljusid eesmärke
AI disainisüsteem võib korraga optimeerida mitut eesmärki, isegi kui need on üksteisega vastuolus. Näiteks võib see optimeerida survetugevust, materjalikasutust ja seda, kui raske on seda lahti võtta. Näiteks puhverstruktuuri kujundamisel vaatab tehisintellekt kümneid tuhandeid ajaloolisi andmepunkte, et luua dünaamiline mudel "puhverkoefitsiendi struktuuriüksuse numbri paberivormi paksusest". Seejärel leiab see automaatselt parima parameetrite kombinatsiooni. Üks Harbini ettevõte tuli välja "sisemise pehme välise kõva kuumpressimise vormimise tehnoloogiaga", mis kasutab AI-algoritme, et parandada vormi kuumpressimise parameetreid. See tehnoloogia võimaldab esimest korda täisnurga venitamist ja paberimassi vormi vertikaalset demonteerimist, mis suurendab toote survetugevust 50% ja vähendab maksumust poole võrra.
Loominguline läbimurre generatiivses disainis
AI ei saa mitte ainult täiustada juba olemasolevaid struktuure, vaid ka generatiivse disaini kaudu luua uusi. Kolme kuu jooksul kasutas Wenzhou ettevõte AI-tehnikaid, et välja pakkuda 17 000 disainialternatiivi. Üks neist, reisikomplekti kast, kasutas tehisintellekti oma kärgstruktuuri täiustamiseks, muutes selle 40% kergemaks ja 15% tugevamaks. Tellimused kasvasid noteerimise esimesel kuul 300%. See uus tehnoloogia tuleneb tehisintellekti sügavast materjalifüüsika reeglite mõistmisest. Modelleerides miljoneid viise, kuidas struktuurid võivad deformeeruda, võib tehisintellekt leida optimeerimisvõimalusi, millele iniminsenerid ei osanud isegi mõelda.
2. AI-põhine protsessiuuendus: staatilisest optimeerimisest dünaamilise suletud ahelani
Vormitud tselluloosi jaoks ei pea optimeerima mitte ainult disainiprotsessi, vaid optimeerima ka kogu tootmisprotsessi. AI-tehnoloogia loob suletud ahelaga -tajuotsuse täitmise süsteemi, et optimeerida protsesse dünaamiliselt ja täpselt.
Protsesside juhtimine reaalajas
Tselluloosi tootmisetapis saab tehisintellekt anduritelt saadud sisendi põhjal olulisi sätteid reaalajas muuta. Näiteks muudab tehisintellekti süsteem automaatselt retentsiooniabi kogust, lähtudes läga pH väärtusest ja kiudude retentsiooni määrast. See suurendab kiu kasutamist 5–8% ja vähendab toorainekadu 10%. Guangdong Hansen Intelligenti täisautomaatsel vormimismaatriksi tootmisliinil on intelligentne dünaamiline parameetrite reguleerimise süsteem, mis suudab automaatselt reguleerida kuumpressimise aega ja temperatuuri vastavalt läga kontsentratsioonile. See säästab 200 tonni materjale ja vähendab tööjõukulusid 50%.
Defektide ennustamine ja ennetamine
AI visuaalse kontrolli süsteem suudab leida rohkem kui 20 tüüpi defekte, nagu juhtmed, juuksed ja valguse läbilaskvus. See suudab leida 4 riket sekundis ja tuvastamata jätmiste määr on langenud valdkonna keskmiselt 12%-lt 0,5%-le. Tehisintellekt võib ka võimalikud kvaliteediprobleemid enne tähtaega leida, vaadates, kuidas on seotud defektide andmed ja protsessiparameetrid. Näiteks aitas tehisintellekti mudel ettevõttel välja selgitada, et kui voolimismasina temperatuur muutub rohkem kui 2 kraadi Celsiuse järgi, tekivad toote piiridesse tõenäoliselt praod. Sellest lähtuvalt vähendas temperatuuri juhtimise lähenemisviisi muutmine praagi määra 40%.
Parim viis energia ja materjalide seadistamiseks
Tehisintellekt võib muuta energia ja materjalide kasutusviisi kogu tootmisprotsessi jooksul, et muuta need tõhusamaks. Sichuani ettevõte valmistab bambusmassist vormimisaluseid, mis mahutavad üle 50 kg. Nad kasutavad AI kiudude eraldamise tehnoloogiat, et mõõta täpselt bambuskiudude tugevust. Nende plokiahela jälgitavussüsteem jälgib ka süsiniku jalajälge, mis vastab ELi rohelise tariifi sertifitseerimise nõuetele. See optimeerimine mitte ainult ei alanda tootmiskulusid, vaid lisab ka turule väärtust.
3. Tööstuslik kasutamine: ühest läbimurdepunktist ökoloogilise rekonstrueerimiseni
AI-disain on muutnud vormitud tselluloosisektorit mitmel viisil, alates tehnilisest tasemest kuni tööstusliku ökosüsteemi ülesehitamiseni.
Personaliseeritud tootmise laialdane kasutamine
C2M-režiimi (kasutaja otsene tootmine) kasv avaldab vormitud paberimassile suurt survet, et see saaks kiiresti reageerida. Tehisintellekt on võimaldanud tarnida kohandatud pakendeid 72 tunniga, luues täieliku -ahelaga digitaalse kaksikplatvormi disainitootmisteenuse jaoks. Guangdong Green Ran Intelligenti paindlik tootmisliin suudab kohandada "väikese partii, mitme partii" kohandamist ja proovide võtmist 72 tunni jooksul. See on andnud sellistele ettevõtetele nagu Maotai ja Huawei pakendid, mis on üsna täpsed.
Targalt koostöö parandamine tööstusahelas
AI muudab traditsiooniliste tööstuskettide toimimisviisi, muutes need rohkem koos töötavate võrkude sarnaseks. Näiteks Fenghai Intelligenti süsteem „AI taju+mehaaniline juhtimine+andmete suletud-silmus” töötab selliste ettevõtete nagu Zhongxin ja Yu OPC UA universaalse liidese kaudu valmistatud masinatega. See vähendab tootmisliinide seadistamiseks kuluvat aega 30 päevalt 5 päevale ja mudeli koolitamiseks kuluvat aega 30 päevalt 5 päevale. Koostöö kontseptsioon võimaldab väikestel ja{10}}keskmise suurusega ettevõtetel tehnoloogiliste ressursside jagamise kaudu muutuda ja täiustada, et nad ei peaks ehitama tervet AI-süsteemi.
Jätkusuutliku väärtusega raha teenimine
AI disain mitte ainult ei muuda tooteid paremaks, vaid avab süsinikdioksiidi andmete haldamise kaudu ka uut majanduslikku potentsiaali. Teatud kaubamärk kasutab tehisintellekti, et välja selgitada reaalajas iga tselluloosi grammi süsinikuväärtus. See vähendab transpordist tulenevaid heitkoguseid 62% ja tõstab toote hinda 27%. "Süsiniku algoritmi barjäär" on muutumas kõige olulisemaks konkurentsiteguriks turul. See muudab vormitud tselluloosi "madala hinnaga materjalist" "kõrge -väärtuslikuks lahenduseks".
