09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
IA în laborator: Analiza optimizată a datelor și controlul calității materialelor plastice reciclate
Laboratoarele se confruntă adesea cu o cantitate copleșitoare de date din diferite surse și instrumente. Gestionarea, analizarea și valorificarea acestei cantități de date reprezintă o provocare, în special atunci când datele sunt izolate în diferite sisteme. Acest lucru este valabil în special pentru controlul calității polimerilor reciclați în prelucrarea materialelor plastice. DIN SPEC 91446 definește patru niveluri de calitate pentru materialele reciclate, care depind de calitatea datelor. Cu cât nivelul de calitate este mai ridicat, cu atât mai multe date relevante pentru calitate trebuie colectate.
Pentru laborator, calitatea maximă înseamnă, prin urmare, și un număr maxim de puncte de date care trebuie analizate și documentate în practica zilnică. Prin urmare, una dintre întrebările cheie pentru laboratoare este modul în care tehnologiile moderne, cum ar fi inteligența artificială (AI), pot fi integrate în procesele existente pentru a crește calitatea și eficiența datelor.
IA - Un caz de utilizare a reciclării polimerilor
Un studiu de caz implică un procesator de mase plastice care achiziționează amestecuri de materiale reciclate de la diverși furnizori. Compania s-a confruntat cu o gestionare foarte fragmentată a datelor. Valorile măsurate necesare pentru controlul calității erau împrăștiate în diverse foi de calcul Excel, iar analiza manuală a acestor date a necesitat resurse considerabile.
Într-un astfel de mediu, utilizarea inteligenței artificiale nu poate oferi nicio ușurare semnificativă. Numai prin introducerea unei platforme bazate pe date în combinație cu un asistent digital asistat de inteligență artificială, procesatorul de materiale plastice a reușit să își optimizeze semnificativ procesele. Platforma a integrat toate datele relevante ale dispozitivului, oferind astfel o imagine de ansamblu completă a materialelor analizate.
Asistentul digital asistat de IA își poate dezlănțui apoi întregul potențial - de la analiza complexă a datelor și identificarea corelațiilor până la vizualizarea datelor și generarea de rapoarte.
Scenariul de monitorizare a furnizorilor
Un scenariu deosebit de ilustrativ arată cum monitorizarea furnizorilor este facilitată cu ajutorul inteligenței artificiale. Studiul de caz arată, de exemplu, cum o simplă interogare a fost utilizată pentru a analiza datele de la trei furnizori diferiți și pentru a identifica rapid abaterile din loturile livrate. Într-un caz, AI a identificat faptul că unul dintre furnizori livrase un lot cu o vâscozitate de trei ori mai mare decât cea convenită. Această analiză precisă a datelor a permis companiei să evalueze mai bine calitatea furnizorilor și să ia decizii în cunoștință de cauză cu privire la viitorii furnizori.
De asemenea, a fost posibil să se evite în avans utilizarea unui material cu o vâscozitate prea mare, care ar fi putut duce la probleme majore de prelucrare și la scăderea calității produselor.
Concluzie
Acest exemplu dintr-un studiu de caz arată că inteligența artificială nu mai este o viziune a viitorului, ci este deja utilizată astăzi în laboratoare. Aceasta ajută la analiza eficientă a large cantităților de date, asigurând astfel calitatea materialelor plastice reciclate. Laboratoarele care se bazează pe soluții de gestionare a datelor susținute de inteligența artificială beneficiază nu numai de o calitate îmbunătățită a datelor, ci și de economii considerabile de timp și resurse. În cele din urmă, acest lucru crește competitivitatea și contribuie la dezvoltarea de produse mai bune.
Citiți studiul de caz complet pentru mai multe exemple despre modul în care AI poate sprijini laboratorul:
