09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
Sztuczna inteligencja w laboratorium: Zoptymalizowana analiza danych i kontrola jakości recyklatów tworzyw sztucznych
Laboratoria często mają do czynienia z przytłaczającą ilością danych pochodzących z różnych źródeł i instrumentów. Zarządzanie, analizowanie i wykorzystywanie tej ilości danych jest wyzwaniem, zwłaszcza gdy dane są przechowywane w różnych systemach. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku kontroli jakości recyklatów polimerowych w przetwórstwie tworzyw sztucznych. Norma DIN SPEC 91446 definiuje cztery poziomy jakości recyklatów, które zależą od jakości danych. Im wyższy poziom jakości, tym więcej danych istotnych dla jakości musi zostać zebranych.
Dla laboratorium maksymalna jakość oznacza zatem również maksymalną liczbę punktów danych, które muszą być analizowane i dokumentowane w codziennej praktyce. Jednym z kluczowych pytań dla laboratoriów jest zatem to, w jaki sposób nowoczesne technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), mogą zostać zintegrowane z istniejącymi procesami w celu zwiększenia jakości danych i wydajności.
AI - przypadek użycia recyklatu polimerowego
Jedno ze studiów przypadku dotyczy przetwórcy tworzyw sztucznych, który nabywa mieszanki recyklatów od różnych dostawców. Firma stanęła w obliczu bardzo fragmentarycznego zarządzania danymi. Wartości pomiarowe wymagane do kontroli jakości były rozproszone w różnych arkuszach kalkulacyjnych Excel, a ręczna analiza tych danych pochłaniała znaczne zasoby.
W takim środowisku wykorzystanie sztucznej inteligencji nie może przynieść znaczącej ulgi. Dopiero dzięki wprowadzeniu platformy opartej na danych w połączeniu z cyfrowym asystentem wspieranym przez sztuczną inteligencję, przetwórca tworzyw sztucznych był w stanie znacząco zoptymalizować swoje procesy. Platforma zintegrowała wszystkie istotne dane urządzenia, zapewniając w ten sposób pełny przegląd analizowanych materiałów.
Cyfrowy asystent wspierany przez sztuczną inteligencję może następnie uwolnić swój pełny potencjał - od złożonej analizy danych i identyfikacji korelacji po wizualizację danych i generowanie raportów.
Scenariusz monitorowania dostawców
Szczególnie ilustracyjny scenariusz pokazuje, w jaki sposób monitorowanie dostawców jest łatwiejsze dzięki pomocy sztucznej inteligencji. Studium przypadku pokazuje na przykład, jak za pomocą prostego zapytania przeanalizowano dane od trzech różnych dostawców i szybko zidentyfikowano odchylenia w dostarczanych partiach. W jednym przypadku sztuczna inteligencja zidentyfikowała, że jeden z dostawców dostarczył partię o lepkości trzykrotnie przekraczającej uzgodnioną. Ta precyzyjna analiza danych umożliwiła firmie lepszą ocenę jakości dostawców i podejmowanie świadomych decyzji dotyczących przyszłych dostawców.
Możliwe było również uniknięcie wcześniejszego użycia materiału o zbyt wysokiej lepkości, co mogłoby doprowadzić do poważnych problemów z przetwarzaniem i niższej jakości produktu.
Wnioski
Ten przykład ze studium przypadku pokazuje, że sztuczna inteligencja nie jest już wizją przyszłości, ale jest już dziś wykorzystywana w laboratoriach. Pomaga ona skutecznie analizować ilości danych large, zapewniając w ten sposób jakość tworzyw sztucznych pochodzących z recyklingu. Laboratoria, które polegają na rozwiązaniach do zarządzania danymi wspieranych przez sztuczną inteligencję, nie tylko korzystają z lepszej jakości danych, ale także ze znacznej oszczędności czasu i zasobów. Ostatecznie zwiększa to konkurencyjność i pomaga opracowywać lepsze produkty.
Przeczytaj pełne studium przypadku, aby uzyskać więcej przykładów tego, jak sztuczna inteligencja może wspierać laboratorium:
