1. Liels solis uz priekšu mākslīgā intelekta dizainā: pāreja no pieredzes-uz datiem-
Tradicionālās formētās celulozes konstrukcijas dizains lielā mērā ir atkarīgs no inženieru pieredzes. Projektēšanas cikli ir gari, izmēģinājumu un kļūdu izmaksas ir ievērojamas, un ir grūti pārkāpt fiziskās robežas. AI tehnoloģijas izmantošana ir būtiski mainījusi veidu, kā tiek veidoti dizaini, apvienojot dziļo mācīšanos, datorredzi un ģeneratīvu dizainu.
Automatizēta projektēšanas procedūra
AI var ātri atrast svarīgus dizaina rasējuma faktorus, piemēram, sienas biezumu, iegrimes leņķi un konstrukcijas daļu izvietojumu. Pēc tam tā var izmantot mašīnmācīšanās modeļus, lai izstrādātu agrīnus risinājumus, kas atbilst mehāniskajām prasībām. Piemēram, kad uzņēmums Hangdžou izvietoja mākslīgā intelekta vizuālās pārbaudes sistēmu, veidņu projektēšanas cikls tika samazināts no 4 nedēļām līdz 1 nedēļai, projektēšanas izmaksas tika samazinātas par 30%, un produkta kvalifikācijas līmenis tika paaugstināts līdz 98%. AI automātiskā projektēšanas procesa pārstrādāšana-no prasību analīzes līdz parametru optimizācijai līdz risinājuma ģenerēšanai-nozīmē, ka visa procesa laikā nevienam nekas nav jādara ar rokām.
Spēja optimizēt daudzus mērķus
AI dizaina sistēma var optimizēt vairākus mērķus vienlaikus, pat ja tie ir pretrunā viens ar otru. Piemēram, tas var optimizēt spiedes stiprību, materiālu izmantošanu un to, cik grūti to ir nojaukt. Piemēram, izstrādājot bufera struktūru, AI aplūko desmitiem tūkstošu vēsturisko datu punktu, lai izveidotu "bufera koeficienta strukturālās vienības numura papīra veidņu biezuma" dinamisku modeli. Pēc tam tas automātiski atrod labāko parametru kombināciju. Uzņēmums Harbinā nāca klajā ar "iekšējo mīksto ārējo cieto karstās presēšanas formēšanas tehnoloģiju", kas izmanto AI algoritmus, lai uzlabotu veidnes karstās presēšanas parametrus. Šī tehnoloģija pirmo reizi ļauj izstiept taisnā leņķī un vertikāli demontēt celulozes veidni, kas palielina produkta spiedes izturību par 50% un samazina izmaksas uz pusi.
Radošs izrāviens ģeneratīvajā dizainā
AI var ne tikai uzlabot jau esošās struktūras, bet arī izveidot jaunas, izmantojot ģeneratīvu dizainu. Trīs mēnešu laikā kāds uzņēmums Vendžou izmantoja AI metodes, lai izstrādātu 17 000 dizaina alternatīvu. Viena no tām, ceļojumu komplekta kaste, izmantoja mākslīgo intelektu, lai uzlabotu šūnveida konstrukciju, padarot to par 40% vieglāku un 15% stiprāku. Pirmajā kotēšanas mēnesī pasūtījumi pieauga par 300%. Šī jaunā tehnoloģija izriet no AI dziļās izpratnes par materiālu fizikas noteikumiem. Modelējot miljoniem veidu, kā struktūras var deformēties, AI var atrast optimizācijas ceļus, par kuriem inženieri pat nevarēja domāt.
2. AI-vadīta procesa inovācija: no statiskās optimizācijas līdz dinamiskai slēgtai cilpai
Formas celulozes projektēšanas process ir jāoptimizē ne tikai, bet arī viss ražošanas process. AI tehnoloģija izveido slēgta-cikla sistēmu "uztveres lēmuma izpildei", lai dinamiski un precīzi optimizētu procesus.
Procesu kontrole reālā laikā
Celulozes ražošanas posmā mākslīgais intelekts var mainīt svarīgus iestatījumus reāllaikā, pamatojoties uz ievadi no sensoriem. Piemēram, mākslīgā intelekta sistēma automātiski maina aiztures līdzekļa daudzumu, pamatojoties uz pH vērtību un vircas šķiedru aiztures ātrumu. Tas palielina šķiedru izmantošanu par 5–8% un samazina izejvielu zudumus par 10%. Guangdong Hansen Intelligent pilnībā automātiskajai formēšanas matricas ražošanas līnijai ir inteliģenta dinamisku parametru regulēšanas sistēma, kas var automātiski pielāgot karstās presēšanas laiku un temperatūru, pamatojoties uz vircas koncentrāciju. Tas ietaupa 200 tonnas materiālu un samazina darbaspēka izmaksas par 50%.
Defektu prognozēšana un novēršana
AI vizuālās pārbaudes sistēma var atrast vairāk nekā 20 veidu defektus, piemēram, vadus, matus un gaismas caurlaidību. Tas var atrast 4 kļūdas sekundē, un nokavēto atklāšanu skaits ir samazinājies no nozares vidējiem 12% līdz 0,5%. AI var arī atrast iespējamās kvalitātes problēmas pirms laika, aplūkojot defektu datu un procesa parametru saistību. Piemēram, mākslīgā intelekta modelis palīdzēja uzņēmumam noskaidrot, ka tad, kad formēšanas mašīnas temperatūra mainās par vairāk nekā 2 grādiem pēc Celsija, produkta malās, iespējams, veidosies plaisas. Pamatojoties uz to, mainot temperatūras pārvaldības pieeju, lūžņu daudzums tika samazināts par 40%.
Labākais veids, kā iestatīt enerģiju un materiālus
AI var mainīt veidu, kādā enerģija un materiāli tiek izmantoti visā ražošanas procesā, lai padarītu tos efektīvākus. Uzņēmums Sičuaņā ražo bambusa celulozes formēšanas pamatnes, kas var noturēt vairāk nekā 50 kg. Tie izmanto AI šķiedru atdalīšanas tehnoloģiju, lai precīzi izmērītu bambusa šķiedru izturību. Viņu blokķēdes izsekojamības sistēma arī seko oglekļa pēdas nospiedumam, kas atbilst ES zaļā tarifa sertifikācijas prasībām. Šī optimizācija ne tikai samazina ražošanas izmaksas, bet arī rada pievienoto vērtību tirgum.
3. Rūpnieciskā izmantošana: no viena izrāviena punkta līdz ekoloģiskai rekonstrukcijai
AI dizains daudzos veidos ir mainījis formētās celulozes nozari, sākot no tehniskā līmeņa līdz rūpnieciskās ekosistēmas atjaunošanai.
Plaši izplatīta personalizētas ražošanas izmantošana
C2M režīma (lietotāja tiešās ražošanas) pieaugums rada lielu spiedienu uz formēto celulozi, lai tā varētu ātri reaģēt. AI ir ļāvis piegādāt pielāgotu iepakojumu 72 stundu laikā, izveidojot pilnas ķēdes digitālo dvīņu platformu "dizaina ražošanas pakalpojumam". Guangdong Green Ran Intelligent elastīgā ražošanas līnija var pielāgot "mazas partijas, vairākas partijas" un var veikt paraugu ņemšanu 72 stundu laikā. Tas ir devis uzņēmumiem, piemēram, Maotai un Huawei, iepakojumu, kas ir diezgan precīzs.
Gudri uzlabojot sadarbību industriālajā ķēdē
AI maina veidu, kā darbojas tradicionālās rūpnieciskās ķēdes, padarot tās vairāk līdzīgas tīkliem, kas darbojas kopā. Piemēram, Fenghai Intelligent sistēma “AI uztvere+mehāniskā vadība+datu slēgtā-cilpa” darbojas ar iekārtām, ko ražojuši tādi uzņēmumi kā Zhongxin un Yu, izmantojot OPC UA universālo saskarni. Tas samazina laiku, kas nepieciešams iestatīšanai visās ražošanas līnijās, no 30 dienām līdz 5 dienām un modeļa apmācībai nepieciešamo laiku no 30 dienām līdz 5 dienām. Šī kopīgā darba koncepcija ļauj maziem un vidējiem{10}}uzņēmumiem mainīties un pilnveidoties, koplietojot tehnoloģiju resursus, lai tiem nebūtu jāveido vesela AI sistēma.
Naudas pelnīšana no ilgtspējīgas vērtības
AI dizains ne tikai uzlabo produktu darbību, bet arī paver jaunu ekonomisko potenciālu, pārvaldot oglekļa datus. Noteikts zīmols izmanto AI, lai reāllaikā noteiktu katra celulozes grama "oglekļa vērtību". Tas samazina transportēšanas radītās emisijas par 62% un paaugstina produkta cenu par 27%. "Oglekļa algoritma barjera" kļūst par vissvarīgāko konkurences faktoru tirgū. Tas maina formēto celulozi no "zemu -izmaksu materiāla" uz "augstas-vērtības risinājumu".
