09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
Τεχνητή νοημοσύνη στο εργαστήριο: Ανακυκλωμένων πλαστικών προϊόντων: Βελτιστοποιημένη ανάλυση δεδομένων και ποιοτικός έλεγχος
Τα εργαστήρια έρχονται συχνά αντιμέτωπα με έναν συντριπτικό όγκο δεδομένων από διαφορετικές πηγές και όργανα. Η διαχείριση, ανάλυση και αξιοποίηση αυτού του όγκου δεδομένων αποτελεί πρόκληση, ιδίως όταν τα δεδομένα είναι απομονωμένα σε διαφορετικά συστήματα. Αυτό ισχύει ιδιαίτερα για τον ποιοτικό έλεγχο των ανακυκλωμένων πολυμερών στην επεξεργασία πλαστικών. Το DIN SPEC 91446 ορίζει τέσσερα επίπεδα ποιότητας για τα ανακυκλώσιμα, τα οποία εξαρτώνται από την ποιότητα των δεδομένων. Όσο υψηλότερο είναι το επίπεδο ποιότητας, τόσο περισσότερα δεδομένα σχετικά με την ποιότητα πρέπει να συλλέγονται.
Για το εργαστήριο, η μέγιστη ποιότητα σημαίνει επομένως και μέγιστο αριθμό σημείων δεδομένων που πρέπει να αναλύονται και να τεκμηριώνονται στην καθημερινή πρακτική. Επομένως, ένα από τα βασικά ερωτήματα για τα εργαστήρια είναι πώς μπορούν να ενσωματωθούν οι σύγχρονες τεχνολογίες, όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI), στις υπάρχουσες διαδικασίες, προκειμένου να αυξηθεί η ποιότητα και η αποτελεσματικότητα των δεδομένων.
AI - Μια περίπτωση χρήσης ανακυκλωμένου πολυμερούς
Μια μελέτη περίπτωσης αφορά έναν μεταποιητή πλαστικών που προμηθεύεται μείγματα ανακυκλώσιμων υλικών από διάφορους προμηθευτές. Η εταιρεία αντιμετώπιζε μια εξαιρετικά κατακερματισμένη διαχείριση δεδομένων. Οι τιμές μέτρησης που απαιτούνταν για τον έλεγχο ποιότητας ήταν διάσπαρτες σε διάφορα λογιστικά φύλλα Excel και η χειροκίνητη ανάλυση αυτών των δεδομένων καταλάμβανε σημαντικούς πόρους.
Σε ένα τέτοιο περιβάλλον, η χρήση τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορεί να προσφέρει σημαντική ανακούφιση. Μόνο με την εισαγωγή μιας πλατφόρμας βασισμένης στα δεδομένα σε συνδυασμό με έναν ψηφιακό βοηθό υποστηριζόμενο από ΤΝ, ο επεξεργαστής πλαστικών μπόρεσε να βελτιστοποιήσει σημαντικά τις διαδικασίες του. Η πλατφόρμα ενσωμάτωσε όλα τα σχετικά δεδομένα της συσκευής, παρέχοντας έτσι μια πλήρη επισκόπηση των υλικών που αναλύονται.
Ο ψηφιακός βοηθός με υποστήριξη ΤΝ μπορεί στη συνέχεια να απελευθερώσει το πλήρες δυναμικό του - από την πολύπλοκη ανάλυση δεδομένων και τον εντοπισμό συσχετίσεων έως την οπτικοποίηση δεδομένων και τη δημιουργία αναφορών.
Σενάριο παρακολούθησης προμηθευτών
Ένα ιδιαίτερα ενδεικτικό σενάριο δείχνει πώς η παρακολούθηση των προμηθευτών γίνεται ευκολότερη με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης. Η μελέτη περίπτωσης δείχνει, για παράδειγμα, πώς ένα απλό ερώτημα χρησιμοποιήθηκε για την ανάλυση δεδομένων από τρεις διαφορετικούς προμηθευτές και τον γρήγορο εντοπισμό αποκλίσεων στις παρεχόμενες παρτίδες. Σε μια περίπτωση, η ΤΝ εντόπισε ότι ένας από τους προμηθευτές είχε παραδώσει μια παρτίδα με τριπλάσιο ιξώδες από το συμφωνηθέν. Αυτή η ακριβής ανάλυση δεδομένων επέτρεψε στην εταιρεία να αξιολογήσει καλύτερα την ποιότητα των προμηθευτών και να λάβει τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τους μελλοντικούς προμηθευτές.
Ήταν επίσης δυνατό να αποφευχθεί εκ των προτέρων η χρήση ενός υλικού με πολύ υψηλό ιξώδες, το οποίο θα μπορούσε να οδηγήσει σε σημαντικά προβλήματα επεξεργασίας και χαμηλότερη ποιότητα προϊόντος.
Συμπέρασμα
Αυτό το παράδειγμα από μια μελέτη περίπτωσης δείχνει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι πλέον ένα όραμα του μέλλοντος, αλλά χρησιμοποιείται ήδη σήμερα στα εργαστήρια. Βοηθά στην αποτελεσματική ανάλυση large όγκων δεδομένων, διασφαλίζοντας έτσι την ποιότητα των ανακυκλωμένων πλαστικών. Τα εργαστήρια που βασίζονται σε λύσεις διαχείρισης δεδομένων που υποστηρίζονται από AI δεν επωφελούνται μόνο από τη βελτιωμένη ποιότητα των δεδομένων, αλλά και από τη σημαντική εξοικονόμηση χρόνου και πόρων. Αυτό τελικά αυξάνει την ανταγωνιστικότητα και συμβάλλει στην ανάπτυξη καλύτερων προϊόντων.
Διαβάστε την πλήρη μελέτη περίπτωσης για περισσότερα παραδείγματα σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο η ΤΝ μπορεί να υποστηρίξει το εργαστήριο:
