1. Ett stort steg framåt i AI-design: gå från erfarenhets-baserad till data-baserad
Traditionell formgjuten massastruktur beror mycket på ingenjörernas erfarenhet. Designcyklerna är långa, kostnaderna för trial and error är betydande och det är svårt att tänja på fysiska gränser. Användningen av AI-teknik har i grunden förändrat hur design görs genom att kombinera djupinlärning, datorseende och generativ design.
Automatiserad procedur för design
AI kan snabbt hitta viktiga designritningsfaktorer som väggtjocklek, dragvinkel och placeringen av strukturella delar. Den kan sedan använda maskininlärningsmodeller för att komma med tidiga lösningar som uppfyller mekaniska krav. Till exempel, när ett företag i Hangzhou implementerade ett visuellt inspektionssystem för AI, skars formdesigncykeln från 4 veckor till 1 vecka, designkostnaden sänktes med 30 % och produktkvalificeringsgraden höjdes till 98 %. AI:s automatiska omarbetning av designprocessen-från kravanalys till parameteroptimering till lösningsgenerering-innebär att ingen behöver göra något för hand under hela processen.
Förmåga att optimera många mål
AI-designsystemet kan optimera flera mål samtidigt, även om de är i konflikt med varandra. Till exempel kan den optimera tryckhållfasthet, materialanvändning och hur svårt det är att ta bort formen. Till exempel, när man designar en buffertstruktur, tittar AI på tiotusentals historiska datapunkter för att skapa en dynamisk modell av "buffertkoefficient strukturell enhetsnummer pappersformtjocklek." Den hittar sedan automatiskt den bästa kombinationen av parametrar. Ett företag i Harbin kom med den "interna mjuka externa hårdpressningstekniken", som använder AI-algoritmer för att förbättra formens varmpressningsparametrar. Denna teknik möjliggör för första gången rätt vinkelsträckning och vertikal urtagning av massagjutning, vilket ökar produktens tryckhållfasthet med 50 % och halverar kostnaden.
Ett kreativt genombrott inom generativ design
AI kan inte bara förbättra strukturer som redan finns, utan den kan också skapa nya genom generativ design. På tre månader använde ett företag i Wenzhou AI-tekniker för att komma fram till 17 000 designalternativ. En av dem, en reselåda, använde AI för att förbättra sin bikakekonstruktion, vilket gjorde den 40 % lättare och 15 % starkare. Beställningarna ökade med 300 % under den första månaden av noteringen. Denna nya teknik kommer från AI:s djupa förståelse av reglerna för materialfysik. Genom att modellera miljontals sätt som strukturer kan deformeras på, kan AI hitta optimeringsvägar som mänskliga ingenjörer inte ens kunde tänka på.
2. AI-driven processinnovation: från statisk optimering till en dynamisk sluten loop
Designprocessen behöver inte bara optimeras för gjuten massa, utan hela produktionsprocessen måste också optimeras. AI-teknik skapar ett sluten-loopsystem för "perception beslutsexekvering" för att optimera processer på ett dynamiskt och korrekt sätt.
Styrning av processer i realtid
Under massaproduktionsstadiet kan AI ändra viktiga inställningar i realtid baserat på input från sensorer. Till exempel ändrar AI-systemet automatiskt mängden retentionshjälpmedel baserat på pH-värdet och fiberretentionshastigheten för slurryn. Detta ökar fiberanvändningen med 5–8 % och minskar råvaruförlusten med 10 %. Guangdong Hansen Intelligents helautomatiska formningsmatrisproduktionslinje har ett intelligent dynamiskt parameterjusteringssystem som automatiskt kan justera varmpressningstiden och temperaturen baserat på slurrykoncentrationen. Detta sparar 200 ton material och sänker arbetskostnaderna med 50 %.
Förutsäga och förebygga defekter
AI-systemet för visuell inspektion kan hitta mer än 20 typer av defekter, såsom ledningar, hår och ljustransmission. Den kan hitta 4 fel per sekund och andelen missade upptäckter har sjunkit från branschgenomsnittet på 12 % till 0,5 %. AI kan också hitta möjliga kvalitetsproblem i förväg genom att titta på hur defektdata och processparametrar är relaterade. Till exempel hjälpte en AI-modell ett företag att ta reda på att när temperaturen på formningsmaskinen ändras med mer än 2 grader Celsius, kommer det troligen att bildas sprickor vid produktens gränser. Med utgångspunkt från detta minskade en ändring av temperaturhanteringsmetoden skrothastigheten med 40 %.
Bästa sättet att ställa in energi och material
AI kan förändra hur energi och material används under hela produktionsprocessen för att göra dem mer effektiva. Ett företag i Sichuan tillverkar gjutbaser för bambumassa som kan hålla mer än 50 kg. De använder AI-fiberseparationsteknik för att noggrant mäta styrkan hos bambufibrerna. Deras spårbarhetssystem för blockkedjor håller också koll på koldioxidavtrycket, vilket uppfyller EU:s gröna tullcertifieringskrav. Denna optimering sänker inte bara produktionskostnaden, utan den tillför också ett värde till marknaden.
3. Industriell användning: Från en enda punkt av genombrott till ekologisk återuppbyggnad
AI-design har förändrat sektorn för formmassa på många sätt, från den tekniska nivån till återuppbyggnaden av det industriella ekosystemet.
Utbredd användning av personlig produktion
Ökningen av C2M-läge (användardirekttillverkning) sätter stor press på formpressad massa för att kunna reagera snabbt. AI har gjort det möjligt att leverera anpassade förpackningar på 72 timmar genom att skapa en fullständig-digital tvillingplattform för en "designtillverkningstjänst". Den flexibla produktionslinjen från Guangdong Green Ran Intelligent kan hantera "liten batch, multi batch" anpassning och kan göra provtagning på 72 timmar. Det har gett företag som Maotai och Huawei förpackningar som är ganska exakta.
Smart förbättra samarbetet i industrikedjan
AI förändrar hur traditionella industrikedjor fungerar genom att göra dem mer som nätverk som fungerar tillsammans. Till exempel fungerar Fenghai Intelligents "AI perception+mechanical control+data closed-loop"-system med maskiner tillverkade av företag som Zhongxin och Yu genom OPC UA universella gränssnitt. Detta minskar tiden det tar att sätta upp över produktionslinjer från 30 dagar till 5 dagar och tiden det tar att träna en modell från 30 dagar till 5 dagar. Det här konceptet att arbeta tillsammans låter små och medelstora företag{10}förändras och förbättras genom att dela tekniska resurser, så att de inte behöver konstruera ett helt AI-system.
Tjäna pengar på hållbart värde
AI-design får inte bara produkter att fungera bättre, utan den öppnar också upp för ny ekonomisk potential genom att hantera koldata. Ett visst märke använder AI för att räkna ut "kolvärdet" för varje gram massa i realtid. Detta minskar utsläppen från transporter med 62 % och höjer priset på produkten med 27 %. "Kolalgoritmbarriären" håller på att bli den viktigaste konkurrensfaktorn på marknaden. Det förändrar gjuten massa från ett "låg-material" till en "hög-lösning."
