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助客戶最佳決策、配方開發縮一半時間 米拉克龍、朗盛都在用這個技術

2019-10-24 10:01:48來源:CPRJ中國塑料橡膠 閱讀量:8255

  【塑料機械網 展會預告】 在K 2019展會上,人形機器人的演示成為一大吸睛亮點,展示了塑料在人工智能(AI)/數字化等大趨勢中的應用前景。這是由Fablab Lübeck E.V.的年輕研究人員舉辦的一場特別展覽,展望未來機器人和人工智能技術。
 
  在K 2019,米拉克龍等不少展商展出的塑料加工技術也體現了AI技術。來自麥肯錫全球研究所(Mckinsey)的數據顯示,制造業加配AI后,人工智能技術預計可為制造業創造18%的年收入增長,這一增長速度高于人工智能為其它所有其他行業創造的收入增幅比例,這就意味著制造業將會是人工智能技術的最大受益者。
 
  研究顯示,人工智能為制造業創造的年收入增長率高于為其他所有研究的行業所創造的年收入增長幅度。
 
  AI對制造業這么有價值,那么究竟可以為企業做什么呢?
 
  米拉克龍:AI分析做出最佳業務決策
 
  得益于創新和與ei3合作的M-Powered數字解決方案,美國注塑機供應商米拉克龍(Milacron)自2017年以來已實現三位數的業務增長。為了適應指數級的業務增長,米拉克龍增加三倍的人力。
 
  據稱,M-Powered具備全套工業4.0服務和預測功能,這些功能使用高級分析和AI技術,從機器中獲取有價值的數據,改善機器整體性能(如可用性、質量、正常運行時間等),并通過分析儀表板數據和報告,幫助制造商發現機遇,作出最佳業務決策。
 
  ei3位于瑞士蘇黎世的專用數據科技中心為最新應用創新開辟了可能:支持模具、工件及輔助部件的預先零件庫存模塊和支持延長壽命跟蹤期。
 
  基于此,M-Powered可解讀數據以確定機器故障風險,保養維修需求或錯誤的配置,從而減少計劃額外停機時間,改善整體設備效率。這些功能為M-Powered功能進一步加碼,在日常運營中被無數客戶重視。
 
任何米拉克龍機器都可在不到兩周的時間內使用ei3 AI功能進行升級。
 
  M-Powered是完全可定制的靈活智能軟件,旨在通過分析儀表板數據和報告直觀地使用,幫助制造商分析問題并發現機遇,以作出最佳業務決策。(圖為米拉克龍在K 2019 展示M-Powered)。
 
  朗盛:AI開發新配方 時間縮短一半
 
  數字技術以及AI不僅可幫助設備運行更透明和智能,甚至可幫助甚至替代人類進行科研,以開發各種新配方塑料為例,化學家們當前很大程度上都依靠他們的專業知識和經驗。AI將有望成為幫助他們擴展專業知識并大幅度減少研究過程中的測試次數的重要工具。
 
  特殊化學品公司朗盛正在啟動了一個旨在擴大其預聚物范圍的AI項目。為提供定制的聚氨酯體系,實現更短交貨期,朗盛聚氨酯系統業務部門正在借助AI的潛力,并已經和AI公司Citrine Informatics達成項目合作伙伴關系。
 
  在項目最初階段,朗盛將擴大其預聚物的配方數據庫。該技術涉及將現有的經驗測量數據與工藝專家的知識和化學感知算法聯系起來,以計算出新增的測量值。這意味著透過AI確認,僅需進行很好的實際測量即可驗證數字。
 
  下一步,朗盛的數據和工藝專家將檢查如何借助AI來預測最佳配方的可靠性。借助AI,朗盛將把配方的開發時間至少縮短一半以上。
 
  朗盛于2017年啟動了其數字化計劃,并成立了專門團隊。
 
  朗盛開發了許多用于多種聚氨酯應用的預聚物,預計人工智能的使用將加快預聚物定制配方的開發過程。圖為目前朗盛研究人員正在美國Naugatuck研發實驗室進行測試(圖片:LANXESS AG)
 
  AI走入塑料加工業
 
  事實上,除米拉克龍和朗盛外,AI技術正受到眾多企業追捧。
 
  恩格爾(Engel)于K 2019上全球首發其inject 4.0最新產品,展示如何透過其系統網絡,利用生產數據及AI輔助系統,來實現生產過程中持續自我優化。
 
  伊之密工業互聯網平臺(IIoT)成為其參展K 2019的一大亮點,該平臺面向模壓成型領域,聚焦生產管理環節,其中也應用了AI等新一代ICT技術。
 
  英國Micro-Epsilon早前推出全新的3D非接觸式表面檢測系統,用于缺陷檢測和檢測非反射表面(啞光、未上漆表面、塑料及裸金屬)的美學外觀,就是基于專利的AI演算法。
 
  材料企業贏創(Evonik)也曾表示,希望能更快更靈活開發出新的定制化聚合物,為此,也一直致力于利用好AI。
 
  AI,以及物聯網、云計算、大數據等信息化技術正飛速發展,如何讓塑料加工業插上IT的翅膀,讓行業更高效和環保,讓企業再次騰飛,已成為企業當下的必修課。
 
  有人說,大部分人面對機遇,往往經歷四個階段:
 
  看不見、看不起、看不懂、更不上。
 
  對制造業加碼AI等IT技術的機遇,你如何看?歡迎留言。

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