AI folyamatszimulációs modell

Az ipari gyártás intelligens átalakulásában a hagyományos folyamatszimuláció – amelyet az empirikus paraméterekre való támaszkodás, a hosszú iterációs ciklusok és a gyenge forgatókönyv-adaptívum korlátoz – nehezen tud megfelelni a rugalmas termelés és a gyors innováció igényeinek. A Gallop World IT a mesterséges intelligencia alapú ipari folyamatszimulációra összpontosít, az „adatvezérelt + mechanizmusmodellezés” ötvözésével egy olyan folyamatszimulációs rendszert épít, amely teljes forgatókönyveket lefed a diszkrét és a folyamatalapú iparágakban. Teljes körű megoldásokat kínál a folyamattervezés optimalizálásától a termelésirányításig olyan ágazatok számára, mint az autóipar, az elektronika és a vegyipar. Az intelligens gyártási folyamatok mesterséges intelligencián alapuló szimulációjában és a nagy pontosságú mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációs rendszerben rejlő alapvető képességeket kihasználva a vállalat segíti a vállalkozásokat a folyamatparaméterek pontos beállításában, a termelési hibák korai előrejelzésében és a gyártási költségek jelentős csökkentésében, erős műszaki szakértelmet mutatva olyan területeken, mint a fémfeldolgozás mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációja és az elektronikai gyártás mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációja.

A vállalat „teljes folyamatú, zárt hurkú” intelligens folyamatoptimalizáló rendszere leküzdi a hagyományos szimulációs korlátokat: egy mesterséges intelligencián alapuló ipari folyamatszimulációs platformot fejleszt, amely lehetővé teszi a folyamatok közötti együttműködést, integrálja a többdimenziós adatkapcsolatokat, és nagydimenziós prediktív modelleket hoz létre. Ez javította mind a pontosságot, mind a hatékonyságot az autóipari hegesztésben (a fémfeldolgozás mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációjának tipikus forgatókönyve) és a félvezető-csomagolásban (az elektronikai gyártás mesterséges intelligenciáján alapuló folyamatszimulációjának egyik központi forgatókönyve). A rendszer dinamikusan, valós időben módosítja a paramétereket a berendezésadatok alapján, folyamatos optimalizálási hurkot képezve. A kkv-k problémáira, például a nem megfelelő műszaki szakértelemre és a sokféle folyamatforgatókönyvre reagálva a Gallop World IT továbbfejlesztette intelligens gyártási folyamatok mesterséges intelligencián alapuló szimulációs képességeit egy „alacsony kódú + nagymértékben adaptálható” iparágspecifikus szimulációs eszközkészlet kifejlesztésével. Ez az összetett folyamatmechanizmusokat újrafelhasználható algoritmusmodulokba foglalja, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy testreszabott megoldásokat generáljanak egy alapvető paraméterekkel rendelkező vizuális felületen keresztül. Eddig 15 gyártási alágazatot fedett le, és több mint 300 vállalatnak segített a nagy pontosságú mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációs rendszer gyors bevezetésében, így az átlagos telepítési idő két hétre csökkent, és hatékonyan csökkentve az alkalmazás akadályát.

Gyakran Ismételt Kérdések

K: Cégünk elavult gyártóberendezéseket használ hiányos érzékelőadatokkal. Működhet-e továbbra is hatékonyan a mesterséges intelligencia által vezérelt ipari folyamatszimuláció és a nagy pontosságú mesterséges intelligencia alapú folyamatszimulációs rendszer ilyen körülmények között?

V: Teljes mértékben. Az elavult berendezésekkel és hiányos adatokkal rendelkező forgatókönyvek esetén az intelligens gyártási folyamatok mesterséges intelligencián alapuló szimulációs technológiáját használjuk, és a „többforrású adatfúzió + empirikus tudásmodellezés” megközelítést alkalmazzuk az adatszűk keresztmetszetek leküzdésére. A kulcsfontosságú adatokat alacsony költségű utólagos átalakításokkal egészítjük ki teljes berendezéscsere nélkül, míg a folyamatmérnökök tapasztalaton alapuló paramétereit matematikai korlátokká alakítjuk és modellekbe építjük be, hogy csökkentsük a valós idejű adatoktól való függőséget. Például egy állami tulajdonú kovácsműhelyben (egy fémfeldolgozási mesterséges intelligencia alapú folyamatszimulációs forgatókönyv), amely csak alapvető nyomásmérőkkel volt felszerelve, a mesterséges intelligencia által vezérelt ipari folyamatszimulációs modell – az ellenőrzési adatokkal és az empirikus szabályokkal kombinálva – még mindig 30%-kal javította a mérettűrés-szabályozás pontosságát. A modell támogatja az „offline szimulációt + online finomhangolást” is, ami lehetővé teszi a kezdeti megoldásokat korlátozott adatokkal, majd az optimalizálást kis mennyiségű mért adat felhasználásával, hogy korlátozott körülmények között is biztosítsuk az értéket.

K: A nyersanyagok tulajdonságai tételenként eltérőek lehetnek. Képesek-e az intelligens gyártási folyamatok mesterséges intelligenciával történő szimulációja és az elektronikai gyártási folyamatok mesterséges intelligenciával történő szimulációja dinamikusan alkalmazkodni az ilyen ingadozásokhoz?

V: Igen. Nagy pontosságú mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációs rendszerünket kifejezetten az anyagváltozások kezelésére terveztük egy „önadaptáló beállítási mechanizmussal”. Először létrehoz egy nyersanyag-teljesítményadatbázist a tételenkénti eltérések gyors azonosításához, majd egy beépített „anyag-folyamat-minőség” korrelációs modell segítségével automatikusan javasolja a paraméterek módosítását, amikor ingadozásokat észlel. Egy elektronikai gyártási mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációs forgatókönyvben egy háztartási gépgyártó 80%-kal javította a műanyag pelletek tételenkénti eltérései által okozott öntési hibák feloldási hatékonyságát, így a beállítási időt 4 óráról 20 percre csökkentette. Hasonlóképpen, a fémfeldolgozás mesterséges intelligenciáján alapuló folyamatszimulációban a paraméterek módosításai alkalmazkodni tudnak a fémkeménység ingadozásaihoz. A modell támogatja a figyelmeztetési küszöbértékeket is, amelyek az anyagszűrést jelzik, amikor az eltérések meghaladják a határértékeket, csökkentve a minőségi kockázatokat a forrásnál.

K: A mesterséges intelligencia által vezérelt ipari folyamatszimulációs modellek bevezetése után hosszú távon a Gallop World IT műszaki csapatára kell majd támaszkodnunk, vagy a vállalatunk önállóan is működhet?

V: Egyáltalán nem. A „vállalati önellátás” céljával egy teljes ciklusú támogatási rendszert építünk az intelligens gyártási folyamatok mesterséges intelligencián alapuló szimulációja köré. A kiszállításkor három támogatási réteget biztosítunk: egy felhasználóbarát működési platformot (a folyamattechnikusok egy hét képzés után önállóan is használhatják), öniteráló modellező eszközöket (amelyek automatikusan rögzítik az eltéréseket és optimalizálási javaslatokat generálnak az egykattintásos frissítésekhez), valamint nyílt algoritmus interfészeket (amelyek támogatják a másodlagos fejlesztést), biztosítva, hogy a vállalatok fokozatosan elsajátítsák a nagy pontosságú mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációs rendszer működését. Az értékesítés utáni támogatás egy „fokozatos kivonási” modellt követ: helyszíni, 7×24 órás támogatás az első három hónapban, távoli támogatás a 4–6. hónapban, és negyedéves karbantartási ellenőrzések 6 hónap után. Akár fémfeldolgozás mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációról, akár elektronikai gyártás mesterséges intelligencián alapuló folyamatszimulációról van szó, biztosítjuk, hogy a vállalatok önállóan működhessenek.