W sumie na odwiedzających czeka 50 wykładów ekspertów z firm OEM i dostawców, których tematyka obejmuje zarówno materiały nadające się do recyklingu, jak i konstrukcje lekkie, a także procesy oparte na sztucznej inteligencji oraz nowe koncepcje produkcji. Jednym z głównych tematów jest sensowne wykorzystanie sztucznej inteligencji w formowaniu wtryskowym części o wysokim stopniu złożoności technicznej.

KI-Tolo jako wirtualny „regulator maszyn”

Felix Georg Müller, dyrektor generalny i współzałożyciel firmy Plus10 GmbH – przedsiębiorstwa powstałego jako spin-off Instytutu Technologii Produkcji i Automatyzacji Fraunhofera (IPA) – wyjaśnia zalety inteligentnych narzędzi optymalizacyjnych. „Narzędzie to sugeruje dostosowanie parametrów ustawień w zależności od sytuacji. Sugerowane zmiany opierają się na danych procesowych o wysokiej częstotliwości w połączeniu z danymi kontekstowymi dotyczącymi surowców i warunków otoczenia. Celem jest uniknięcie braku”, wyjaśnia Müller. Narzędzie optymalizacyjne Hopper, uczące się na bieżąco, jest przykładem tego, jak sztuczna inteligencja może pełnić rolę „wirtualnego regulatora maszyn”, analizując dane w czasie rzeczywistym i formułując prognozy, zanim pojawią się błędy.

Sztuczna inteligencja przetwarza dane i optymalizuje parametry na bieżąco w trakcie procesu

Müller podkreśla: „Opracowanie złożonego modelu procesu wyłącznie na podstawie około 700 danych w czasie rzeczywistym z procesu formowania wtryskowego i powiązanych urządzeń pomocniczych, czyli bez ręcznego modelowania, jest bardzo interesujące i stwarza wiele możliwości optymalizacji procesu na bieżąco”. Podczas targów PIAE zaprezentuje dwa praktyczne przykłady: dwuskładnikową wtryskarkę do produkcji elementów z PC-TPE oraz kolejny przykład dotyczący wtrysku COC z elementem wkładanym. „W obu przykładach pokażę, w jaki sposób narzędzie optymalizacyjne Hopper uczy się modelu procesu i optymalizuje go »w locie«”, opisuje Müller.

Narzędzie oparte na sztucznej inteligencji o wszechstronnych zastosowaniach

Narzędzie oparte na sztucznej inteligencji Hopper jest już wykorzystywane w procesie formowania wtryskowego zarówno elementów z tworzyw termoplastycznych, jak i elastomerów. Müller wyjaśnia: „Zasadniczo producenci zajmujący się formowaniem wtryskowym mogą wykorzystywać narzędzie oparte na sztucznej inteligencji Hopper zarówno do produkcji materiałów wymagających, jak i częściowo trudnych w obróbce, w przypadku których nawet najmniejsze wahania jakości surowca mogą prowadzić do powstawania braku już podczas pracy ciągłej”.

Firma Freudenberg wykorzystuje go na przykład do produkcji promieniowych pierścieni uszczelniających wały. Inne zastosowania obejmują typowe tworzywa konstrukcyjne, takie jak PA, PBT, PEEK, PC, POM, TPE oraz COC/COP.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji zmniejsza ilość odpadów o 6 do 18 procent

Müller wyjaśnia korzyści ekonomiczne: „Opinie dotyczące rzeczywistych zastosowań formowania wtryskowego z wykorzystaniem systemu Hopper wskazują na redukcję odpadów w zakresie od 6 do 18 procent. Konkretnie oznacza to wzrost odsetka części zgodnych z wymaganiami, ponieważ można aktywnie optymalizować zarówno ilość odpadów, jak i czas cyklu”.

Ponadto czas przezbrojenia narzędzi można skrócić o około 30 minut, ponieważ maszyna jest bezpośrednio wyposażana w zestaw parametrów dostosowany do bieżącej partii materiału. Minimalizuje to konieczność ręcznego dostrajania. „Dzięki temu nie ma potrzeby przeprowadzania czasochłonnego ręcznego dostrajania, co stanowi trudność zwłaszcza dla mniej doświadczonego personelu” – mówi Müller.

Walka z niedoborem wykwalifikowanych pracowników za pomocą sztucznej inteligencji

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Hopper, mają nie tylko kluczowe znaczenie dla wydajności i jakości produktów, ale także pomagają przeciwdziałać niedoborowi wykwalifikowanych pracowników w przemyśle. Oferują one wszechstronne możliwości zastosowania i znaczny potencjał oszczędnościowy, co w imponujący sposób zostanie zilustrowane podczas kongres PIAE.