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助客户佳决策、配方开发缩一半时间 米拉克龙、朗盛都在用这个技术

2019-10-24 10:01:48 来源:CPRJ中国塑料橡胶 阅读量:22793 评论
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导读: 在K 2019展会上,人形机器人的演示成为一大吸睛亮点,展示了塑料在人工智能(AI)/数字化等大趋势中的应用前景。

  【塑料机械网 展会预告】 在K 2019展会上,人形机器人的演示成为一大吸睛亮点,展示了塑料在人工智能(AI)/数字化等大趋势中的应用前景。这是由Fablab Lübeck E.V.的年轻研究人员举办的一场特别展览,展望未来机器人和人工智能技术。
 
  在K 2019,米拉克龙等不少展商展出的塑料加工技术也体现了AI技术。来自麦肯锡研究所(Mckinsey)的数据显示,制造业加配AI后,人工智能技术预计可为制造业创造18%的年收入增长,这一增长速度高于人工智能为其它所有其他行业创造的收入增幅比例,这就意味着制造业将会是人工智能技术的大受益者。
 
  研究显示,人工智能为制造业创造的年收入增长率高于为其他所有研究的行业所创造的年收入增长幅度。
 
  AI对制造业这么有价值,那么究竟可以为企业做什么呢?
 
  米拉克龙:AI分析做出佳业务决策
 
  得益于创新和与ei3合作的M-Powered数字解决方案,美国注塑机供应商米拉克龙(Milacron)自2017年以来已实现三位数的业务增长。为了适应指数级的业务增长,米拉克龙增加三倍的人力。
 
  据称,M-Powered具备全套工业4.0服务和预测功能,这些功能使用分析和AI技术,从机器中获取有价值的数据,改善机器整体性能(如可用性、质量、正常运行时间等),并通过分析仪表板数据和报告,帮助制造商发现机遇,作出佳业务决策。
 
  ei3位于瑞士苏黎世的专用数据科技中心为新应用创新开辟了可能:支持模具、工件及辅助部件的预先零件库存模块和支持延长寿命跟踪期。
 
  基于此,M-Powered可解读数据以确定机器故障风险,保养维修需求或错误的配置,从而减少计划额外停机时间,改善整体设备效率。这些功能为M-Powered功能进一步加码,在日常运营中被无数客户重视。
 
任何米拉克龙机器都可在不到两周的时间内使用ei3 AI功能进行升级。
 
  M-Powered是完全可定制的灵活智能软件,旨在通过分析仪表板数据和报告直观地使用,帮助制造商分析问题并发现机遇,以作出佳业务决策。(图为米拉克龙在K 2019 展示M-Powered)。
 
  朗盛:AI开发新配方 时间缩短一半
 
  数字技术以及AI不仅可帮助设备运行更透明和智能,甚至可帮助甚至替代人类进行科研,以开发各种新配方塑料为例,化学家们当前很大程度上都依靠他们的专业知识和经验。AI将有望成为帮助他们扩展专业知识并大幅度减少研究过程中的测试次数的重要工具。
 
  特殊化学品公司朗盛正在启动了一个旨在扩大其预聚物范围的AI项目。为提供定制的聚氨酯体系,实现更短交货期,朗盛聚氨酯系统业务部门正在借助AI的潜力,并已经和AI公司Citrine Informatics达成项目合作伙伴关系。
 
  在项目初阶段,朗盛将扩大其预聚物的配方数据库。该技术涉及将现有的经验测量数据与工艺专家的知识和化学感知算法联系起来,以计算出新增的测量值。这意味着透过AI确认,仅需进行很好的实际测量即可验证数字。
 
  下一步,朗盛的数据和工艺专家将检查如何借助AI来预测佳配方的可靠性。借助AI,朗盛将把配方的开发时间至少缩短一半以上。
 
  朗盛于2017年启动了其数字化计划,并成立了专门团队。
 
  朗盛开发了许多用于多种聚氨酯应用的预聚物,预计人工智能的使用将加快预聚物定制配方的开发过程。图为目前朗盛研究人员正在美国Naugatuck研发实验室进行测试(图片:LANXESS AG)
 
  AI走入塑料加工业
 
  事实上,除米拉克龙和朗盛外,AI技术正受到众多企业追捧。
 
  恩格尔(Engel)于K 2019上其inject 4.0新产品,展示如何透过其系统网络,利用生产数据及AI辅助系统,来实现生产过程中持续自我优化。
 
  伊之密工业互联网平台(IIoT)成为其参展K 2019的一大亮点,该平台面向模压成型领域,聚焦生产管理环节,其中也应用了AI等新一代ICT技术。
 
  英国Micro-Epsilon早前推出全新的3D非接触式表面检测系统,用于缺陷检测和检测非反射表面(哑光、未上漆表面、塑料及裸金属)的美学外观,就是基于的AI演算法。
 
  材料企业赢创(Evonik)也曾表示,希望能更快更灵活开发出新的定制化聚合物,为此,也一直致力于利用好AI。
 
  AI,以及物联网、云计算、大数据等信息化技术正飞速发展,如何让塑料加工业插上IT的翅膀,让行业更和环保,让企业再次腾飞,已成为企业当下的必修课。
 
  有人说,大部分人面对机遇,往往经历四个阶段:
 
  看不见、看不起、看不懂、更不上。
 
  对制造业加码AI等IT技术的机遇,你如何看?欢迎留言。
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