随着互联网, 人工智能和大数据等新技术与人类生活和工作越来越紧密, 如何将传统的工业应用借助人工智能技术, 对接互联网思维, 已经成为企业突破现有的经营模式, 获取快速发展的思想驱动. 以传统的塑料薄膜产业为例, 如何将这种传统的塑料化工领域与互联网, 人工智能相结合, 当前已经成为业内一个热门话题, 而在近2年快速发展的以薄膜智能配方, 量化薄膜配方为技术核的薄膜通平台, 正逐步将互联网及AI技术与传统塑料薄膜产业进行融合. 本次我们采访了薄膜通平台信息技术负责人彭江波先生一起谈谈塑料薄膜工艺技术的人工智能技术.
为什么想到研发薄膜智能配方系统?
塑料薄膜成型类型, 包括吹塑法, 流延法, 压延法, 拉伸法等四种成型工艺, 而产量最大的双向拉伸工艺也是流延法和拉伸法的结合, 塑料薄膜成型和其他塑料加工领域一样, 除了与加工设备本身性能(如机械, 电气, 液压等)有密切关系外, 塑料树脂的本身性能对塑料制品的性能和品质也产生重要的影响, 尤其塑料薄膜因为涉及多种塑料树脂的混合加工和共挤加工, 因此树脂的性能对塑料薄膜性能的影响将显得非常关键. 因此薄膜通平台组织了树脂专家, 工艺专家以及信息系统构建专家等10多位经验丰富的技术专家可行性验证后, 经过2年多的开发和研究, 目前已经完成了智能配方系统的基础算法, 和初步的应用模型.
智能配方的应用原理?
简单讲, 任何一种树脂针对薄膜制品而言, 都会有有利性能一面, 也会有有害性能一面, 如何使多种树脂共混或共挤后, 使薄膜性能达到综合平衡, 就需要技术人员调节各种树脂的含量, 就形成了薄膜中很重要的一项工艺技术——薄膜配方的设计. 以聚乙烯薄膜为例, LDPE对薄膜有较好的透明性和加工型, 但会对薄膜的韧性产生负面影响, 同样茂金属或HAO聚乙烯树脂, 虽然能够极大的提高薄膜的物理机械性能, 但其易加工性则带来负面影响, 而且采购成本也相对较高, 而这些综合因素都将会影响薄膜的整体成本, 物理机械性能等. 而薄膜通平台的薄膜智能配方系统则能够有效量化各树脂比重对薄膜各种性能因素影响的数据分析, 方便企业进行调节优化薄膜配方.
智能配方对现实薄膜生产作业的意义?
一般而言, 在国内外很多大型的薄膜生产和应用企业, 都会设置工艺工程师或工艺总监, 而工艺技术人员在工作中主要凭借经验和技术来开展薄膜生产和应用, 因此经常会出现在相同设备上, 不交流情况下, 不同工艺技术人员设置的配方相差很大. 没有统一的标准和参考指标, 只能最终以生产的薄膜来监测配方的好坏. 极大的提高了企业的配方试验成本, 薄膜通的智能薄膜配方系统则可以让企业和技术人员少走很多弯路. 此外针对中小型企业, 没有更多的资金和人力招聘工艺技术人员, 只能通过高价购买薄膜配方, 而且未来提升薄膜性能也会比较困难. 而我们的这套系统则可以为小型企业主解决上述主要问题.
这套系统当前是什么状况?
目前这套系统初步开发了应用模型, 我作为信息技术参与者, 正在进行该系统的内部测试, 整体测试效果非常好, 预期在较短时间内能够实现市场化. 另外这套系统也将是一个动态的智能配方系统, 它将会不断的整合实际薄膜成品的检测数据, 用于系统的再学习, 完善基础算法, 从而提高薄膜智能配方系统的运算准确度.
薄膜通智能配方系统将如何实现与产业链深度合作?
薄膜通开发的这套系统不仅能够与薄膜生产企业进行深度合作, 而且可以与国内外树脂粒子企业开展技术交流, 如多样树脂混合性能平衡研究, 多品牌树脂可行性研究等. 尤其对中国石化企业在提升树脂性能上有很好的参考. 另外该系统未来也可以作为嵌入式软件安装在各种薄膜加工设备中, 帮助客户在设备中实时调取和调整配方.
关于薄膜通
薄膜通是一个以薄膜产业链技术为核心的服务平台, 平台以塑料薄膜成型配方工艺技术为核心, 通过内置算法, 向行业上下游产业链企业和用户提供专业的自动在线配方指导, 成本估算, 性能对比, 树脂查询, 市场信息, 薄膜供应, 人力资源, 薄膜检测等服务.