09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
研究室におけるAI最適化されたデータ解析とプラスチック再生品の品質管理
検査室はしばしば、さまざまなソースや装置からの圧倒的な量のデータに直面する。このような大量のデータを管理し、分析し、活用することは、特にデータが異なるシステム間でサイロ化されている場合には困難である。これは特に、プラスチック加工におけるポリマー再生品の品質管理に当てはまる。DIN SPEC 91446では、再生材の品質レベルを4段階に定義しており、そのレベルはデータの品質に依存する。品質レベルが高ければ高いほど、より多くの品質関連データを収集しなければならない。
したがって検査室にとって、最大限の品質とは、日常診療で分析し文書化しなければならないデータポイントの数が最大になることも意味する。したがって、検査室にとって重要な問題のひとつは、データの質と効率を高めるために、人工知能（AI）などの最新技術を既存のプロセスにどのように統合できるかということである。
AI - ポリマー・リサイクルの使用例
あるプラスチック加工業者は、さまざまなサプライヤーからリサイクル混合物を調達している。同社は、非常に断片的なデータ管理に直面していた。品質管理に必要な測定値は、さまざまなエクセルスプレッドシートに散らばっており、手作業でこのデータを分析するにはかなりのリソースを必要としていた。
このような環境では、AIの使用は大きな救済にはならない。AIがサポートするデジタル・アシスタントと組み合わせてデータ・ベースのプラットフォームを導入することで、プラスチック加工業者はプロセスを大幅に最適化することができた。このプラットフォームは、関連するすべての機器データを統合し、分析対象の材料の完全な概要を提供する。
AIがサポートするデジタル・アシスタントは、複雑なデータ分析や相関関係の特定から、データの可視化やレポート作成まで、その潜在能力をフルに発揮することができる。
サプライヤー・モニタリング・シナリオ
特に例示的なシナリオは、AIの助けによってサプライヤーのモニタリングがいかに容易になったかを示している。このケーススタディでは、例えば、3つの異なるサプライヤーからのデータを分析するために簡単なクエリーを使用し、供給されたバッチの逸脱を迅速にIdentify 。あるケースでは、AIはサプライヤーの1社が合意した粘度の3倍のバッチを納入したことを特定した。この正確なデータ分析により、同社はサプライヤーの品質をより適切に評価し、将来のサプライヤーについて十分な情報に基づいた決定を下すことができるようになった。
また、粘度の高すぎる材料を使用することを事前に回避することもできた。
結論
この事例は、AIがもはや未来の夢物語ではなく、今日すでに研究所で活用されていることを示している。AIは、large 、大量のデータを効率的に分析し、再生プラスチックの品質を保証するのに役立っている。AIがサポートするデータ管理ソリューションに依存している研究所は、データ品質の向上だけでなく、時間とリソースの大幅な節約という恩恵を受けている。これは最終的に競争力を高め、より良い製品の開発に役立ちます。
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