1. خطوة كبيرة إلى الأمام في تصميم الذكاء الاصطناعي: الانتقال من التجربة-المستندة إلى البيانات-
يعتمد تصميم هيكل اللب التقليدي كثيرًا على خبرة المهندسين. إن دورات التصميم طويلة، وتكاليف التجربة والخطأ كبيرة، ومن الصعب تجاوز الحدود المادية. لقد أدى استخدام تقنية الذكاء الاصطناعي إلى تغيير جذري في طريقة عمل التصاميم من خلال الجمع بين التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والتصميم التوليدي.
الإجراء الآلي للتصميم
يمكن للذكاء الاصطناعي العثور بسرعة على عوامل رسم التصميم المهمة مثل سمك الجدار وزاوية المسودة وموضع الأجزاء الهيكلية. ويمكنه بعد ذلك استخدام نماذج التعلم الآلي للتوصل إلى حلول مبكرة تلبي المتطلبات الميكانيكية. على سبيل المثال، بمجرد أن قامت إحدى الشركات في هانغتشو بنشر نظام الفحص البصري القائم على الذكاء الاصطناعي، تم تقليص دورة تصميم القالب من 4 أسابيع إلى أسبوع واحد، وانخفضت تكلفة التصميم بنسبة 30%، وارتفع معدل تأهيل المنتج إلى 98%. إن إعادة العمل التلقائية التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي لعملية التصميم-من تحليل المتطلبات إلى تحسين المعلمات إلى إنشاء الحلول-تعني أنه لا يتعين على أي شخص القيام بأي شيء يدويًا أثناء العملية بأكملها.
القدرة على تحسين العديد من الأهداف
قد يقوم نظام تصميم الذكاء الاصطناعي بتحسين عدة أهداف في نفس الوقت، حتى لو كانت متعارضة مع بعضها البعض. على سبيل المثال، يمكنه تحسين قوة الضغط، واستخدام المواد، ومدى صعوبة القالب. على سبيل المثال، أثناء تصميم هيكل المخزن المؤقت، ينظر الذكاء الاصطناعي إلى عشرات الآلاف من نقاط البيانات التاريخية لإنشاء نموذج ديناميكي لـ "معامل المخزن المؤقت رقم الوحدة الهيكلية وسمك قالب الورق". ومن ثم يقوم تلقائيًا بالبحث عن أفضل مجموعة من المعلمات. توصلت إحدى الشركات في هاربين إلى "تقنية القولبة بالضغط الساخن الداخلي والخارجي الناعم"، والتي تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحسين معلمات الضغط الساخن للقالب. تسمح هذه التقنية لأول مرة بتمديد الزاوية اليمنى والقولبة العمودية لقولبة اللب، مما يزيد من قوة ضغط المنتج بنسبة 50% ويقلل التكلفة إلى النصف.
طفرة إبداعية في التصميم التوليدي
لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تحسين الهياكل الموجودة بالفعل فحسب، بل يمكنه أيضًا إنشاء هياكل جديدة من خلال التصميم التوليدي. وفي ثلاثة أشهر، استخدمت إحدى الشركات في ونزهو تقنيات الذكاء الاصطناعي للتوصل إلى 17 ألف بديل للتصميم. أحد هذه الصناديق، وهو صندوق أدوات السفر، استخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين بناء قرص العسل، مما يجعله أخف بنسبة 40% وأقوى بنسبة 15%. ارتفعت الطلبيات بنسبة 300% في الشهر الأول من الإدراج. تأتي هذه التقنية الجديدة من الفهم العميق للذكاء الاصطناعي لقواعد فيزياء المواد. من خلال نمذجة الملايين من الطرق التي يمكن أن تشوه بها الهياكل، يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على مسارات تحسين لا يستطيع المهندسون البشريون حتى التفكير فيها.
2. ابتكار العمليات القائم على الذكاء الاصطناعي-: من التحسين الثابت إلى الحلقة الديناميكية المغلقة
لا تحتاج عملية التصميم إلى التحسين من أجل اللب المصبوب فحسب، بل تحتاج عملية الإنتاج بأكملها إلى التحسين أيضًا. تعمل تقنية الذكاء الاصطناعي على إنشاء نظام حلقة-مغلق "لتنفيذ قرارات الإدراك" لتحسين العمليات بطريقة ديناميكية ودقيقة.
السيطرة على العمليات في الوقت الحقيقي
خلال مرحلة إنتاج اللب، يمكن للذكاء الاصطناعي تغيير الإعدادات المهمة في الوقت الفعلي بناءً على المدخلات من أجهزة الاستشعار. على سبيل المثال، يقوم نظام الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتغيير كمية مساعدات الاحتفاظ بناءً على قيمة الرقم الهيدروجيني ومعدل الاحتفاظ بالألياف في الملاط. وهذا يزيد من استخدام الألياف بنسبة 5-8% ويقلل من فقدان المواد الخام بنسبة 10%. يحتوي خط إنتاج مصفوفة التشكيل الأوتوماتيكي بالكامل لشركة Guangdong Hansen Intelligent على نظام ذكي لتعديل المعلمة الديناميكية يمكنه ضبط وقت الضغط الساخن ودرجة الحرارة تلقائيًا على أساس تركيز الملاط. وهذا يوفر 200 طن من المواد ويقلل تكاليف العمالة بنسبة 50%.
التنبؤ بالعيوب والوقاية منها
يمكن لنظام الفحص البصري القائم على الذكاء الاصطناعي العثور على أكثر من 20 نوعًا من العيوب، مثل الأسلاك والشعر وانتقال الضوء. يمكنه العثور على 4 أخطاء في الثانية، وقد انخفض معدل الاكتشافات الفائتة من متوسط الصناعة البالغ 12% إلى 0.5%. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا العثور على مشكلات الجودة المحتملة مسبقًا من خلال النظر في كيفية ارتباط بيانات العيوب ومعلمات العملية. على سبيل المثال، ساعد نموذج الذكاء الاصطناعي إحدى الشركات على اكتشاف أنه عندما تتغير درجة حرارة آلة التشكيل بأكثر من درجتين مئويتين، فمن المحتمل أن تتشكل شقوق عند حدود المنتج. وبناءً على ذلك، أدى تغيير أسلوب إدارة درجة الحرارة إلى خفض معدل الخردة بنسبة 40%.
أفضل طريقة لإعداد الطاقة والمواد
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يغير طريقة استخدام الطاقة والمواد أثناء عملية الإنتاج بأكملها لجعلها أكثر كفاءة. تقوم إحدى الشركات في سيتشوان بتصنيع قواعد صب لب الخيزران التي يمكنها استيعاب أكثر من 50 كجم. يستخدمون تقنية فصل الألياف AI لقياس قوة ألياف الخيزران بدقة. كما يقوم نظام تتبع blockchain الخاص بهم أيضًا بتتبع البصمة الكربونية، والتي تلبي متطلبات شهادة التعريفة الخضراء للاتحاد الأوروبي. لا يؤدي هذا التحسين إلى خفض تكلفة الإنتاج فحسب، بل يضيف أيضًا قيمة إلى السوق.
3. الاستخدام الصناعي: من نقطة اختراق واحدة إلى إعادة البناء البيئي
لقد غيّر تصميم الذكاء الاصطناعي قطاع اللب المقولب بعدة طرق، من المستوى الفني إلى إعادة بناء النظام البيئي الصناعي.
الاستخدام على نطاق واسع للإنتاج الشخصي
يؤدي ظهور وضع C2M (التصنيع المباشر للمستخدم) إلى وضع ضغط كبير على اللب المصبوب ليتمكن من الاستجابة بسرعة. لقد أتاح الذكاء الاصطناعي تقديم عبوات مخصصة خلال 72 ساعة من خلال إنشاء -نظام أساسي رقمي مزدوج لسلسلة كاملة من أجل "خدمة تصنيع التصميم". يمكن لخط الإنتاج المرن من Guangdong Green Ran Intelligent التعامل مع التخصيص "دفعة صغيرة، دفعات متعددة" ويمكنه أخذ العينات في 72 ساعة. لقد منحت شركات مثل Maotai وHuawei تغليفًا دقيقًا للغاية.
تحسين التعاون بذكاء في السلسلة الصناعية
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير الطريقة التي تعمل بها السلاسل الصناعية التقليدية من خلال جعلها أشبه بالشبكات التي تعمل معًا. على سبيل المثال، يعمل نظام "إدراك الذكاء الاصطناعي+التحكم الميكانيكي+البيانات المغلقة-حلقة" من Fenghai Intelligent مع الآلات التي تصنعها شركات مثل Zhongxin وYu من خلال الواجهة العالمية OPC UA. يؤدي هذا إلى تقليل الوقت المستغرق للإعداد عبر خطوط الإنتاج من 30 يومًا إلى 5 أيام والوقت المستغرق لتدريب النموذج من 30 يومًا إلى 5 أيام. يتيح مفهوم العمل معًا للشركات الصغيرة والمتوسطة{10}التغيير والتحسين من خلال مشاركة موارد التكنولوجيا، لذلك لا يتعين عليها إنشاء نظام ذكاء اصطناعي كامل.
كسب المال من القيمة المستدامة
إن تصميم الذكاء الاصطناعي لا يجعل المنتجات تعمل بشكل أفضل فحسب، بل يفتح أيضًا إمكانات اقتصادية جديدة من خلال إدارة بيانات الكربون. تستخدم علامة تجارية معينة الذكاء الاصطناعي لمعرفة "قيمة الكربون" لكل جرام من اللب في الوقت الفعلي. يؤدي هذا إلى خفض الانبعاثات الناتجة عن النقل بنسبة 62% ورفع سعر المنتج بنسبة 27%. أصبح "حاجز خوارزمية الكربون" العامل التنافسي الأكثر أهمية في السوق. إنها تعمل على تغيير اللب المصبوب من "مادة منخفضة التكلفة" إلى "حل-عالي القيمة".
