09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
ИИ в лаборатории: Оптимизированный анализ данных и контроль качества пластикового вторсырья
Лаборатории часто сталкиваются с огромным количеством данных из различных источников и приборов. Управление, анализ и использование такого количества данных представляет собой сложную задачу, особенно если данные разрознены в различных системах. Это особенно актуально для контроля качества полимерного вторсырья при переработке пластмасс. Стандарт DIN SPEC 91446 определяет четыре уровня качества рециклата, которые зависят от качества данных. Чем выше уровень качества, тем больше данных, относящихся к качеству, должно быть собрано.
Для лаборатории максимальное качество означает также максимальное количество точек данных, которые необходимо анализировать и документировать в повседневной практике. Поэтому один из ключевых вопросов для лабораторий - как современные технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), могут быть интегрированы в существующие процессы, чтобы повысить качество и эффективность данных.
ИИ - пример использования полимерного вторсырья
Один из примеров связан с переработкой пластмасс, закупающей смеси вторсырья у различных поставщиков. Компания столкнулась с проблемой фрагментарного управления данными. Измеренные значения, необходимые для контроля качества, были разбросаны по различным электронным таблицам Excel, и на ручной анализ этих данных уходили значительные ресурсы.
В таких условиях использование искусственного интеллекта не могло принести существенного облегчения. Только внедрив платформу на основе данных в сочетании с цифровым помощником, поддерживаемым искусственным интеллектом, переработчик пластмасс смог значительно оптимизировать свои процессы. Платформа объединила все необходимые данные устройств, обеспечив тем самым полный обзор анализируемых материалов.
Цифровой помощник с поддержкой ИИ может полностью раскрыть свой потенциал - от комплексного анализа данных и выявления корреляций до визуализации данных и создания отчетов.
Сценарий мониторинга поставщиков
Особенно наглядный сценарий показывает, как мониторинг поставщиков упрощается с помощью искусственного интеллекта. В примере показано, как с помощью простого запроса были проанализированы данные от трех разных поставщиков и быстро выявлены отклонения в поставляемых партиях. В одном случае ИИ определил, что один из поставщиков поставил партию с вязкостью, в три раза превышающей оговоренную. Такой точный анализ данных позволил компании лучше оценивать качество поставщиков и принимать обоснованные решения относительно будущих поставщиков.
Кроме того, удалось заранее избежать использования материала со слишком высокой вязкостью, что могло бы привести к серьезным проблемам с обработкой и снижению качества продукции.
Заключение
Этот пример из практики показывает, что искусственный интеллект больше не является мечтой о будущем, а уже сегодня используется в лабораториях. Он помогает эффективно анализировать large объемы данных, обеспечивая тем самым качество переработанных пластмасс. Лаборатории, использующие решения по управлению данными с поддержкой ИИ, получают не только выгоду от повышения качества данных, но и значительную экономию времени и ресурсов. Это в конечном итоге повышает конкурентоспособность и помогает разрабатывать более качественные продукты.
Ознакомьтесь с полным текстом кейса, чтобы узнать больше примеров того, как ИИ может помочь лаборатории:
