برزت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كمجال متطور في التطور التكنولوجي العالمي. باعتبارها شركة رائدة في تصنيع الطارد، اقترحت Yongte مؤخرًا دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في نظام التحكم PLC في الوقت الحقيقي لمعدات قولبة البثق. ويهدف هذا النهج المبتكر إلى الانتقال من تنظيم PID التقليدي للحلقة المغلقة إلى نماذج التحكم التعاوني التكيفي الذكي، التي تشمل آليات التحكم، وأنماط التشغيل، وأنظمة ضمان الجودة، وأطر الصيانة. يمكن تقييم التأثير التكنولوجي الأساسي والأداء الهندسي بشكل منهجي من خلال ستة أبعاد رئيسية: آليات التحكم، وتحسين العمليات، وإدارة الجودة، والصيانة التنبؤية، وإدارة كفاءة الطاقة، وتصميم بنية النظام.

I. آلية التحكم: الانتقال من تنظيم المعلمات الثابتة إلى التحكم التعاوني الذكي المقترن متعدد المتغيرات

تعتمد أنظمة PLC التقليدية للطارد على تنظيم PID أحادي الحلقة كآلية تحكم أساسية، والتي يمكنها فقط تحقيق التحكم المستقل في المعلمات مثل درجة الحرارة وسرعة الدوران والضغط. يسعى هذا النهج إلى معالجة الاضطرابات المقترنة بقوة، بما في ذلك خصائص المواد، وتآكل البراغي، وتقلبات درجات الحرارة البيئية. مع إدخال الذكاء الاصطناعي:

1. استنادًا إلى نموذج التحكم التنبئي (MPC)، أو التعلم المعزز (RL)، أو الشبكات العصبية التكيفية، تم إنشاء نموذج تحكم تعاوني متعدد المدخلات والمخرجات (MIMO) لتحقيق المطابقة الديناميكية العالمية عبر مناطق درجات الحرارة، وسرعة المسمار، ومعدل الجر، وضغط الذوبان.

2. يمكن ضبط معلمات التحكم وتحسينها تلقائيًا عبر الإنترنت وفقًا لظروف العملية، مما يقلل بشكل كبير من تجاوز النظام وخطأ الحالة المستقرة مع تعزيز الاستقرار الديناميكي ومقاومة الاضطراب أثناء عملية البثق.

3. تشكل طبقة صنع القرار الخاصة بالذكاء الاصطناعي وطبقة التحكم في الوقت الفعلي PLC بنية تعاونية بين السيد والعبد: يتعامل الذكاء الاصطناعي مع التحسين الأمثل لمعلمات التحكم، بينما ينفذ PLC العمليات المنطقية وأقفال الأمان ووظائف القيادة في الوقت الفعلي لتلبية متطلبات التحكم على مستوى المللي ثانية.

ثانيا. تحسين العملية: تحقيق تحسين معلمات العملية المستقلة والتبديل السريع للنموذج

تعتمد عمليات البثق التقليدية على أساليب التجربة والخطأ التي يقوم بها فنيون ذوو خبرة، مما يؤدي إلى دورات طويلة لاستبدال المواد، وتبديل القالب، وتغيير المواصفات، فضلاً عن معدلات الخردة العالية. بعد تمكين الذكاء الاصطناعي:

1. استنادًا إلى بيانات العملية التاريخية وظروف التشغيل في الوقت الفعلي، تم إنشاء نموذج تعيين معلمات العملية لتحقيق المطابقة الذكية بين درجات المواد وأبعاد المنتج وأهداف الطاقة الإنتاجية ومعلمات البثق.

2. يدعم الإنشاء التلقائي للعملية بنقرة واحدة والتقارب التدريجي، مما يؤدي إلى تقصير دورة تصحيح أخطاء العملية بشكل كبير وتقليل الاعتماد الكبير على الخبرة اليدوية.

3. قم بتنفيذ القيد الذكي والتحقق من الامتثال عند حدود العملية لمنع ظروف التشغيل غير المتوافقة مثل الحرارة الزائدة والضغط الزائد والحمل الزائد.

ثالثا. مراقبة الجودة: التطور من اختبار أخذ العينات دون الاتصال بالإنترنت إلى التصحيح الذكي ذو الحلقة المغلقة عبر الإنترنت

من خلال دمج وحدات الكشف عبر الإنترنت (أجهزة قياس السُمك، وأجهزة استشعار الأبعاد بالليزر، وأنظمة الرؤية)، يشكل الذكاء الاصطناعي وPLC نظامًا مغلقًا لمراقبة الجودة:

1. يقوم الذكاء الاصطناعي باستخراج الميزات في الوقت الفعلي والتنبؤ بالاتجاهات بشأن انحرافات الأبعاد والعيوب السطحية للمنتجات، ثم يقوم بإخراج أوامر التصحيح مباشرة إلى PLC.

2. يتم تطبيق التعويض الديناميكي لدرجة حرارة القالب، وسرعة الجر، وسرعة المسمار للحفاظ على تقلبات الكتلة ضمن الحد الأدنى من حدود التسامح.

3. إنشاء نظام تتبع جودة العملية الكاملة لتحقيق تحليل الارتباط بين معلمات العملية والحالة التشغيلية ونتائج الجودة، وبالتالي دعم التكرار المستمر للعملية.

رابعا. الصيانة التنبؤية: الانتقال من الإصلاح بعد الحادث والصيانة المنتظمة إلى الإنذار المبكر الاستباقي

يقوم الذكاء الاصطناعي بالتعلم العميق على الإشارات المميزة التي يجمعها PLC، بما في ذلك عزم الدوران والتيار وتدرج درجة الحرارة ونبض الضغط.

1. اكتشاف علامات الإنذار المبكر لوجود خلل مثل انسداد الفلتر، وتآكل البراغي، وترسيب الكربون بالقالب، وتمزق الذوبان لتمكين التنبيهات الاستباقية والتنبؤ بالعمر المتبقي؛

2. تقديم توصيات بشأن قرار الصيانة لدعم الصيانة الدقيقة المخطط لها، وتقليل وقت التوقف غير المخطط له، وخسائر تنظيف المعدات، والأعطال المفاجئة للمعدات.

3. قم بتطوير استراتيجية استجابة هرمية لظروف التشغيل غير الطبيعية، ومتكاملة مع منطق أمان PLC لتحقيق تسلسل منظم من الإجراءات: الإنذار المبكر→ تخفيض الحمل→ اغلق.

V. تحسين كفاءة الطاقة: تحقيق تنظيم ذكي لاستهلاك الطاقة عبر العملية بأكملها

باعتبارها معدات كثيفة الاستخدام للطاقة، تعمل أجهزة البثق على تمكين الذكاء الاصطناعي من إجراء تحسين متعدد الأهداف استنادًا إلى نماذج استهلاك الطاقة وقيود العملية.

1. مع ضمان جودة المنتج والقدرة الإنتاجية، قم بتحسين قوة التسخين ديناميكيًا وكفاءة تشغيل المسمار عبر مناطق درجات الحرارة للحد من ارتفاع درجة الحرارة والاستهلاك غير الفعال للطاقة.

2. ومن خلال دمج تقلبات الحمل لتحقيق تنظيم سلاسة الطاقة، يتم تعزيز كفاءة استخدام الطاقة، وبالتالي تحقيق الأهداف المزدوجة المتمثلة في الحفاظ على الطاقة، وتقليل الاستهلاك، والتشغيل المستقر.

سادسا. هندسة النظام: إنشاء نظام تحكم جديد باستخدام تقنية Edge Intelligence والتعاون PLC

نظرًا للقيود المفروضة على الموارد الحسابية لـ PLC، لا يمكن دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في منطق تنفيذ PLC التقليدي. وينتج عن ذلك خاصية بنية الطبقات أثناء التنفيذ الهندسي.

1. طبقة الإدراك: تقوم المستشعرات بجمع بيانات متعددة المصادر بما في ذلك درجة الحرارة والضغط وسرعة الدوران وعزم الدوران والكتلة.

2. طبقة التحكم: يتعامل PLC مع منطق الوقت الحقيقي والتحكم في الحركة وحماية السلامة وتنفيذ التعليمات.

3. طبقة ذكاء الحافة: تقوم وحدة حوسبة الحافة بتنفيذ استدلال نموذج الذكاء الاصطناعي، وإجراء تحليل الميزات، واتخاذ القرار، وإرسال التعليمات.

4. طبقة التفاعل: تتيح تبادل البيانات بموثوقية عالية وزمن وصول منخفض عبر الحافلات الصناعية بما في ذلك Profinet وEtherNet/IP وModbus TCP.

سابعا. الاستنتاجات الأساسية

لا يحل نظام التحكم PLC للطارد المتكامل مع تقنية الذكاء الاصطناعي محل PLCs بل يعزز قدرات التحكم الخاصة بها من خلال التوسع الذكي. من خلال ترقية التحكم في التنفيذ السلبي التقليدي إلى نموذج تحكم ذكي مستقل يتميز بملاحظات الإدراك وقرار التنفيذ والتنفيذ، فإنه يعمل بشكل كبير على تحسين استقرار عملية البثق والاتساق ومعدل الإنتاج وكفاءة المعدات الإجمالية (OEE). ويقلل هذا النهج في الوقت نفسه من الاعتماد على العمل اليدوي، والتكاليف التشغيلية، واستهلاك الطاقة، مما ينشئ مسارًا تكنولوجيًا أساسيًا للترقيات الذكية في معدات البثق المتطورة.

مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، نتوقع اليوم الذي ستحقق فيه أنظمة التحكم في الطارد التكامل الحقيقي مع الذكاء الاصطناعي. لا يشير هذا التحول إلى قفزة نوعية لمعدات البثق التقليدية من "الأدوات التشغيلية" إلى "الشركاء الأذكياء" فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى تغييرات جوهرية في إنتاج قوالب مواد البوليمر من خلال تحسين العمليات المستندة إلى البيانات. ومن شأن هذا التقدم أن يرفع معايير الصناعة في دقة الجودة، وكفاءة الإنتاج، والتصنيع الأخضر، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى إنشاء نظام بيئي إنتاجي ذكي يتميز بالتعاون بين الإنسان والآلة والتطور المستقل.