09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
Laboratuvarda Yapay Zeka: Plastik Geri Dönüşümlerin Optimize Edilmiş Veri Analizi ve Kalite Kontrolü
Laboratuvarlar genellikle farklı kaynaklardan ve cihazlardan gelen çok büyük miktarda veri ile karşı karşıya kalmaktadır. Bu miktarda veriyi yönetmek, analiz etmek ve kullanmak, özellikle de veriler farklı sistemler arasında silolandığında zorlu bir iştir. Bu durum özellikle plastik işlemede polimer geri dönüşümlerinin kalite kontrolü için geçerlidir. DIN SPEC 91446, geri dönüştürülmüş ürünler için verilerin kalitesine bağlı olan dört kalite seviyesi tanımlamaktadır. Kalite seviyesi ne kadar yüksekse, kaliteyle ilgili o kadar fazla veri toplanmalıdır.
Dolayısıyla laboratuvar için maksimum kalite, günlük uygulamada analiz edilmesi ve belgelenmesi gereken maksimum sayıda veri noktası anlamına da gelmektedir. Bu nedenle laboratuvarlar için kilit sorulardan biri, veri kalitesini ve verimliliğini artırmak için yapay zeka (AI) gibi modern teknolojilerin mevcut süreçlere nasıl entegre edilebileceğidir.
AI - Bir Polimer Geri Dönüşüm Kullanım Örneği
Bir vaka çalışması, çeşitli tedarikçilerden geri dönüşüm karışımları temin eden bir plastik işleyicisini içermektedir. Şirket oldukça parçalı bir veri yönetimiyle karşı karşıyaydı. Kalite kontrol için gerekli olan ölçüm değerleri çeşitli Excel elektronik tablolarına dağılmıştı ve bu verilerin manuel olarak analiz edilmesi önemli miktarda kaynak gerektiriyordu.
Böyle bir ortamda, yapay zeka kullanımı önemli bir RahatlamaBir kauçuk bileşiğine sabit bir gerinim uygulandığında, bu gerinimi korumak için gerekli kuvvet sabit olmayıp zamanla azalır; bu davranış gerilme gevşemesi olarak bilinir. Gerilme gevşemesinden sorumlu süreç fiziksel veya kimyasal olabilir ve normal koşullar altında her ikisi de aynı anda gerçekleşir. rahatlama sağlayamaz. Plastik işlemcisi ancak yapay zeka destekli bir dijital asistan ile birlikte veri tabanlı bir platform kullanarak süreçlerini önemli ölçüde optimize edebildi. Platform, ilgili tüm cihaz verilerini entegre ederek analiz edilen malzemelere eksiksiz bir genel bakış sağladı.
Yapay zeka destekli dijital asistan daha sonra karmaşık veri analizi ve korelasyonların tanımlanmasından veri görselleştirme ve rapor oluşturmaya kadar tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir.
Tedarikçi İzleme Senaryosu
Özellikle açıklayıcı bir senaryo, tedarikçi izlemenin yapay zeka yardımıyla nasıl daha kolay hale getirildiğini göstermektedir. Vaka çalışması, örneğin, üç farklı tedarikçiden gelen verileri analiz etmek ve tedarik edilen partilerdeki sapmaları hızlı bir şekilde belirlemek için basit bir sorgunun nasıl kullanıldığını göstermektedir. Bir vakada yapay zeka, tedarikçilerden birinin kabul edilen viskozitenin üç katı viskoziteye sahip bir parti teslim ettiğini tespit etti. Bu hassas veri analizi, şirketin tedarikçilerin kalitesini daha iyi değerlendirmesini ve gelecekteki tedarikçiler hakkında bilinçli kararlar almasını sağladı.
Ayrıca, büyük işleme sorunlarına ve daha düşük ürün kalitesine yol açabilecek çok yüksek viskoziteli bir malzemenin kullanılmasını önceden önlemek de mümkün oldu.
Sonuç
Bir vaka çalışmasından alınan bu örnek, yapay zekanın artık bir gelecek vizyonu olmadığını, bugün laboratuvarlarda zaten kullanıldığını göstermektedir. Yapay zeka large miktarda verinin verimli bir şekilde analiz edilmesine yardımcı olarak geri dönüştürülmüş plastiklerin kalitesini garanti altına alıyor. Yapay zeka destekli veri yönetimi çözümlerine güvenen laboratuvarlar yalnızca gelişmiş veri kalitesinden değil, aynı zamanda önemli ölçüde zaman ve kaynak tasarrufundan da yararlanıyor. Bu da nihayetinde rekabet gücünü artırıyor ve daha iyi ürünler geliştirilmesine yardımcı oluyor.
Yapay zekanın laboratuvarı nasıl destekleyebileceğine dair daha fazla örnek için vaka çalışmasının tamamını okuyun:
