1. ก้าวสำคัญในการออกแบบ AI: ก้าวจากประสบการณ์-สู่ข้อมูล-
การออกแบบโครงสร้างเยื่อกระดาษขึ้นรูปแบบดั้งเดิมนั้นขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของวิศวกรเป็นอย่างมาก วงจรการออกแบบใช้เวลานาน ค่าใช้จ่ายในการลองผิดลองถูกมีนัยสำคัญ และเป็นการยากที่จะก้าวข้ามขีดจำกัดทางกายภาพ การใช้เทคโนโลยี AI ได้เปลี่ยนวิธีการออกแบบโดยพื้นฐานโดยการรวมการเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการออกแบบเชิงสร้างสรรค์เข้าด้วยกัน
ขั้นตอนอัตโนมัติสำหรับการออกแบบ
AI สามารถค้นหาปัจจัยการเขียนแบบการออกแบบที่สำคัญ เช่น ความหนาของผนัง มุมของร่าง และการวางตำแหน่งชิ้นส่วนโครงสร้างได้อย่างรวดเร็ว จากนั้นจึงใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างโซลูชันเบื้องต้นที่ตรงตามข้อกำหนดด้านกลไก ตัวอย่างเช่น เมื่อบริษัทในหางโจวใช้ระบบตรวจสอบด้วยภาพ AI วงจรการออกแบบแม่พิมพ์ก็ลดลงจาก 4 สัปดาห์เหลือ 1 สัปดาห์ ต้นทุนการออกแบบลดลง 30% และอัตราคุณสมบัติผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้นเป็น 98% การปรับปรุงกระบวนการออกแบบโดยอัตโนมัติของ AI-ตั้งแต่การวิเคราะห์ความต้องการ การเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์ ไปจนถึงการสร้างโซลูชัน-หมายความว่าไม่มีใครต้องทำอะไรด้วยมือในระหว่างกระบวนการทั้งหมด
ความสามารถในการเพิ่มประสิทธิภาพเป้าหมายมากมาย
ระบบการออกแบบ AI อาจเพิ่มประสิทธิภาพหลายเป้าหมายในเวลาเดียวกัน แม้ว่าจะขัดแย้งกันก็ตาม ตัวอย่างเช่น สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกำลังรับแรงอัด การใช้วัสดุ และความยากลำบากในการแยกชิ้นส่วน ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ออกแบบโครงสร้างบัฟเฟอร์ AI จะพิจารณาจุดข้อมูลในอดีตนับหมื่นจุดเพื่อสร้างแบบจำลองไดนามิกของ "ความหนาของแม่พิมพ์กระดาษ โครงสร้างค่าสัมประสิทธิ์บัฟเฟอร์ โครงสร้างหมายเลขหน่วย" จากนั้นจะค้นหาชุดค่าผสมที่ดีที่สุดของพารามิเตอร์โดยอัตโนมัติ บริษัทแห่งหนึ่งในเมืองฮาร์บินได้คิดค้น "เทคโนโลยีการขึ้นรูปแบบกดร้อนแบบแข็งภายนอกแบบอ่อนภายใน" ซึ่งใช้อัลกอริธึม AI เพื่อปรับปรุงพารามิเตอร์การกดแบบร้อนของแม่พิมพ์ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้สามารถยืดมุมขวาและแยกชิ้นส่วนแนวตั้งของการขึ้นรูปเยื่อกระดาษได้เป็นครั้งแรก ซึ่งจะเพิ่มกำลังรับแรงอัดของผลิตภัณฑ์ถึง 50% และลดต้นทุนลงครึ่งหนึ่ง
ความก้าวหน้าทางความคิดสร้างสรรค์ในการออกแบบเชิงสร้างสรรค์
AI ไม่เพียงแต่สามารถปรับปรุงโครงสร้างที่มีอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างโครงสร้างใหม่ผ่านการออกแบบเชิงสร้างสรรค์ได้อีกด้วย ภายในสามเดือน ธุรกิจแห่งหนึ่งในเหวินโจวใช้เทคนิค AI เพื่อสร้างทางเลือกในการออกแบบกว่า 17,000 รายการ หนึ่งในนั้นคือกล่องอุปกรณ์พกพาที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงโครงสร้างแบบรังผึ้ง ทำให้เบาขึ้น 40% และแข็งแรงขึ้น 15% คำสั่งซื้อเพิ่มขึ้น 300% ในเดือนแรกของรายการ เทคโนโลยีใหม่นี้มาจากความเข้าใจอย่างลึกซึ้งของ AI เกี่ยวกับกฎฟิสิกส์ของวัสดุ ด้วยการสร้างแบบจำลองหลายล้านวิธีที่โครงสร้างสามารถเปลี่ยนรูปได้ AI สามารถค้นหาเส้นทางการปรับให้เหมาะสมที่วิศวกรที่เป็นมนุษย์คิดไม่ถึงด้วยซ้ำ
2. นวัตกรรมกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI-: ตั้งแต่การปรับให้เหมาะสมแบบคงที่ไปจนถึงวงปิดแบบไดนามิก
ไม่เพียงแต่ต้องปรับกระบวนการออกแบบให้เหมาะสมสำหรับเยื่อขึ้นรูปเท่านั้น แต่ยังต้องปรับกระบวนการผลิตทั้งหมดให้เหมาะสมด้วย เทคโนโลยี AI สร้างระบบวงปิด-ของ "การดำเนินการตัดสินใจด้วยการรับรู้" เพื่อปรับกระบวนการให้เหมาะสมในวิธีแบบไดนามิกและแม่นยำ
การควบคุมกระบวนการแบบเรียลไทม์
ในระหว่างขั้นตอนการผลิตเยื่อกระดาษ AI สามารถเปลี่ยนการตั้งค่าที่สำคัญแบบเรียลไทม์โดยอิงตามอินพุตจากเซ็นเซอร์ ตัวอย่างเช่น ระบบ AI จะเปลี่ยนปริมาณสารช่วยกักเก็บโดยอัตโนมัติตามค่า pH และอัตราการกักเก็บเส้นใยของสารละลาย สิ่งนี้จะเพิ่มการใช้ไฟเบอร์ 5–8% และลดการสูญเสียวัตถุดิบลง 10% สายการผลิตเมทริกซ์การขึ้นรูปอัตโนมัติของ Guangdong Hansen Intelligent มีระบบการปรับพารามิเตอร์แบบไดนามิกอัจฉริยะที่สามารถปรับเวลาและอุณหภูมิในการกดร้อนโดยอัตโนมัติตามความเข้มข้นของสารละลาย ซึ่งช่วยประหยัดวัสดุได้ 200 ตันและลดต้นทุนค่าแรงลง 50%
การทำนายและป้องกันข้อบกพร่อง
ระบบตรวจสอบด้วยภาพ AI สามารถค้นหาข้อบกพร่องได้มากกว่า 20 ประเภท เช่น สายไฟ เส้นผม และการส่งผ่านแสง สามารถค้นหาข้อผิดพลาดได้ 4 ข้อต่อวินาที และอัตราการตรวจจับที่พลาดได้ลดลงจากค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรมที่ 12% เหลือ 0.5% AI ยังสามารถค้นหาปัญหาด้านคุณภาพที่เป็นไปได้ล่วงหน้าได้ โดยดูว่าข้อมูลข้อบกพร่องและพารามิเตอร์กระบวนการเกี่ยวข้องกันอย่างไร ตัวอย่างเช่น แบบจำลอง AI ช่วยให้บริษัทพบว่าเมื่ออุณหภูมิของเครื่องขึ้นรูปเปลี่ยนแปลงมากกว่า 2 องศาเซลเซียส รอยแตกร้าวมีแนวโน้มที่จะก่อตัวที่ขอบของผลิตภัณฑ์ ด้วยเหตุนี้ การเปลี่ยนแนวทางการจัดการอุณหภูมิจึงช่วยลดอัตราของเสียลง 40%
วิธีที่ดีที่สุดในการจัดเตรียมพลังงานและวัสดุ
AI สามารถเปลี่ยนวิธีการใช้พลังงานและวัสดุในระหว่างกระบวนการผลิตทั้งหมดเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น บริษัทแห่งหนึ่งในเสฉวนผลิตฐานการขึ้นรูปเยื่อไผ่ที่สามารถรับน้ำหนักได้มากกว่า 50 กิโลกรัม พวกเขาใช้เทคโนโลยีการแยกเส้นใย AI เพื่อวัดความแข็งแรงของเส้นใยไม้ไผ่อย่างแม่นยำ ระบบตรวจสอบย้อนกลับบล็อคเชนของพวกเขายังติดตามรอยเท้าคาร์บอน ซึ่งตรงตามข้อกำหนดการรับรองภาษีสีเขียวของสหภาพยุโรป การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดต้นทุนการผลิตเท่านั้น แต่ยังเพิ่มมูลค่าให้กับตลาดอีกด้วย
3. การใช้ในอุตสาหกรรม: จากจุดเดียวของการพัฒนาไปสู่การฟื้นฟูระบบนิเวศ
การออกแบบ AI ได้เปลี่ยนแปลงภาคส่วนการผลิตเยื่อขึ้นรูปในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่ระดับเทคนิคไปจนถึงการสร้างระบบนิเวศอุตสาหกรรมขึ้นใหม่
การใช้การผลิตส่วนบุคคลอย่างแพร่หลาย
การเพิ่มขึ้นของโหมด C2M (การผลิตโดยตรงโดยผู้ใช้) สร้างแรงกดดันอย่างมากต่อเยื่อที่ขึ้นรูปเพื่อให้สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว AI ทำให้สามารถจัดส่งบรรจุภัณฑ์แบบกำหนดเองได้ภายใน 72 ชั่วโมงโดยการสร้าง-แพลตฟอร์มแฝดดิจิทัลแบบลูกโซ่เต็มรูปแบบสำหรับ "บริการการผลิตเพื่อการออกแบบ" สายการผลิตที่ยืดหยุ่นจาก Guangdong Green Ran Intelligent สามารถรองรับการปรับแต่ง "ชุดเล็ก หลายชุด" และสามารถทำการสุ่มตัวอย่างได้ภายใน 72 ชั่วโมง ทำให้บริษัทต่างๆ เช่น Maotai และ Huawei บรรจุภัณฑ์ได้ค่อนข้างแม่นยำ
ปรับปรุงการทำงานร่วมกันอย่างชาญฉลาดในห่วงโซ่อุตสาหกรรม
AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของโซ่อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมโดยทำให้พวกมันเป็นเหมือนเครือข่ายที่ทำงานร่วมกันมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ระบบ "การรับรู้ AI+การควบคุมกลไก+ข้อมูลแบบปิด-ลูป" ของ Fenghai Intelligent ทำงานร่วมกับเครื่องจักรที่ผลิตโดยบริษัทต่างๆ เช่น Zhongxin และ Yu ผ่านอินเทอร์เฟซสากล OPC UA ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ใช้ในการตั้งค่าข้ามสายการผลิตจาก 30 วันเหลือ 5 วัน และเวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลจาก 30 วันเหลือ 5 วัน แนวคิดในการทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง-เปลี่ยนแปลงและปรับปรุงโดยการแบ่งปันทรัพยากรเทคโนโลยี ดังนั้นพวกเขาจึงไม่จำเป็นต้องสร้างระบบ AI ทั้งหมด
ทำเงินจากมูลค่าที่ยั่งยืน
การออกแบบ AI ไม่เพียงแต่ทำให้ผลิตภัณฑ์ทำงานได้ดีขึ้น แต่ยังเปิดศักยภาพทางเศรษฐกิจใหม่ด้วยการจัดการข้อมูลคาร์บอน แบรนด์หนึ่งใช้ AI เพื่อค้นหา "มูลค่าคาร์บอน" ของเยื่อกระดาษแต่ละกรัมแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการขนส่งได้ 62% และทำให้ราคาผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้น 27% "อุปสรรคของอัลกอริทึมคาร์บอน" กำลังกลายเป็นปัจจัยการแข่งขันที่สำคัญที่สุดในตลาด กำลังเปลี่ยนเยื่อขึ้นรูปจาก "วัสดุต้นทุนต่ำ-" เป็น "โซลูชันที่มีมูลค่าสูง-"
