Page 55 - 《橡塑技术与装备》2024年12期
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理论与研究                                                            张友根·AI 智能注塑成型的分析研究


                能注塑成型整体 AI 所含子领域 AI 的类型、种类、功                      个重要部分，可以显著提升生产效率，减少废品，提
                能不同，达到的注塑成型的目标也不同。理解子领域                           高产品质量，同时降低了对人工操作的依赖，提高了
                AI 的技术和分类对于深入探讨其在注塑成型领域的实                         生产过程的自动化水平。自适应控制包括模型参考自
                际应用至关重要。                                          适应控制 (MRAC) 和神经网络自适应控制 (NNAC)
                    AI 注塑成型子领域 AI 主要包括以下几个方面 ：                    等。自适应控制应对复杂产品形状、材料特性变化以
                1.2.1 过程控制 AI                                     及生产过程中的不确定性。
                    AI 用于优化注塑过程中的温度、压力、速度等参                           AI 自适应控制模块主要包括 ：参数自调节 ；环境
                数，通过实时监控和数据分析，实现动态调整，以提                           适应性 ；自诊断与故障处理 ；学习与优化 ；实时响应 ；
                高产品质量和生产效率。                                       预测性控制。
                1.2.2 预测性维护 AI                                    1.3.2 传感器与边缘计算模块
                    AI 通过机器学习算法分析设备运行数据，预测设                           AI 传感器与边缘计算模块是 AI 注塑成型系统中
                备可能出现的问题，提前进行维护，避免生产中断。                           的关键部分，使得 AI 在注塑成型中的应用更加灵活
                1.2.3 自动化操作 AI                                    和高效，提升了整个生产流程的智能化水平。安装在
                    AI 驱动机器人进行精准的取、放件，比如精准定                       注塑机的关键部位的传感器收集如温度、压力、速度、
                位、快速抓取和放置模具，提高生产效率并降低人工                           位置等生产数据，共同构建一个全面而动态的数据采
                错误。                                               集网络，为 AI 提供实时的运行状况信息，支持智能决
                1.2.4 质量检测 AI                                     策和优化
                    AI 视觉检测系统，自动识别注塑件的表面缺陷、                           传感器与边缘计算模块主要包括 ：传感器网络 ；
                尺寸偏差等，提高质量控制的效率和准确性。                              边缘计算 ；实时决策 ；数据压缩与缓存。
                1.2.5 工艺优化 AI                                     1.3.3 机器深度学习算法模块

                    AI 通过深度学习等方法，对大量历史数据进行分                           AI 机器深度学习算法模块在注塑成型中主要用
                析，发现和优化注塑工艺，例如寻找最佳的注塑速度、                          于数据分析和决策支持，在注塑成型中的应用可以显
                压力曲线等。                                            著提升生产效率，减少浪费，同时保证产品质量的稳
                1.2.6 节能和环保 AI                                    定性。机器深度学习算法扮演着关键角色。通过神经

                    帮助优化能量使用，减少废料产生，比如通过智                         网络架构，如卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络
                能控制冷却系统，实现更高效的能源利用。                               (RNN)，特别是长短期记忆 (LSTM) 模型，这些算法
                1.2.7 生产计划与调度 AI                                  能够从历史数据中学习和提取复杂的工艺模式。深度

                    预测需求，优化生产计划，减少库存，提高生产                         学习的自我学习能力使得机器能够随着时间的推移不
                灵活性。                                              断优化其决策，比如动态调整注塑速度、压力和冷却
                1.2.8 物料管理 AI                                     周期以适应不同材料特性、产品形状和生产需求变化。
                    跟踪原材料的使用情况，预测需求，减少浪费，                             AI 机器深度学习算法模块主要包括：数据预处理；
                实现精益生产和可持续发展。                                     特征提取 ；模型训练 ；过程优化 ；实时决策支持。
                1.2.9 知识库与智能决策支持 AI                               1.3.4 预防性的维护策略管理模块
                    构建一个知识库，为操作员提供即时的工艺指导                             AI 预防性维护策略管理模块是利用 AI 技术来预
                和问题解决方案，提高生产效率。                                   测和防止设备故障的一种管理策略。
                1.3 注塑成型 AI 智能模块集成及性能的分析                              AI 预防性维护策略管理模块主要包括 ：预测性维
                研究                                                护 ；健康状况监控 ；故障模式识别 ；维护计划制定 ；
                    注塑成型 AI 智能各模块协同工作，达到整体 AI                     资源优化 ；预防性保养建议。
                注塑成型能够自主学习、自我优化，提高生产效率，                           1.3.5 模具管理模块
                减少废品率，同时降低对人工操作的依赖。                                   AI 模具管理模块是 AI 在注塑成型中用于优化模
                1.3.1 自适应控制模块                                     具管理和维护的一个子系统。
                    AI 自适应控制模块是 AI 在注塑成型过程中的一                         AI 模具管理模块主要包括 ：模具识别与自动化更


                      年
                2024     第   50 卷                                                                       ·7·
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