隨著互聯網, 人工智慧和大數據等新技術與人類生活和工作越來越緊密, 如何將傳統的工業應用藉助人工智慧技術, 對接互聯網思維, 已經成為企業突破現有的經營模式, 獲取快速發展的思想驅動. 以傳統的塑料薄膜產業為例, 如何將這種傳統的塑料化工領域與互聯網, 人工智慧相結合, 當前已經成為業內一個熱門話題, 而在近2年快速發展的以薄膜智能配方, 量化薄膜配方為技術核的薄膜通平台, 正逐步將互聯網及AI技術與傳統塑料薄膜產業進行融合. 本次我們採訪了薄膜通平台資訊技術負責人彭江波先生一起談談塑料薄膜工藝技術的人工智慧技術.
為什麼想到研發薄膜智能配方系統?
塑料薄膜成型類型, 包括吹塑法, 流延法, 壓延法, 拉伸法等四種成型工藝, 而產量最大的雙向拉伸工藝也是流延法和拉伸法的結合, 塑料薄膜成型和其他塑料加工領域一樣, 除了與加工設備本身性能(如機械, 電氣, 液壓等)有密切關係外, 塑料樹脂的本身性能對塑料製品的性能和品質也產生重要的影響, 尤其塑料薄膜因為涉及多種塑料樹脂的混合加工和共擠加工, 因此樹脂的性能對塑料薄膜性能的影響將顯得非常關鍵. 因此薄膜通平台組織了樹脂專家, 工藝專家以及資訊系統構建專家等10多位經驗豐富的技術專家可行性驗證後, 經過2年多的開發和研究, 目前已經完成了智能配方系統的基礎演算法, 和初步的應用模型.
智能配方的應用原理?
簡單講, 任何一種樹脂針對薄膜製品而言, 都會有有利性能一面, 也會有有害性能一面, 如何使多種樹脂共混或共擠後, 使薄膜性能達到綜合平衡, 就需要技術人員調節各種樹脂的含量, 就形成了薄膜中很重要的一項工藝技術——薄膜配方的設計. 以聚乙烯薄膜為例, LDPE對薄膜有較好的透明性和加工型, 但會對薄膜的韌性產生負面影響, 同樣茂金屬或HAO聚乙烯樹脂, 雖然能夠極大的提高薄膜的物理機械性能, 但其易加工性則帶來負面影響, 而且採購成本也相對較高, 而這些綜合因素都將會影響薄膜的整體成本, 物理機械性能等. 而薄膜通平台的薄膜智能配方系統則能夠有效量化各樹脂比重對薄膜各種性能因素影響的數據分析, 方便企業進行調節優化薄膜配方.
智能配方對現實薄膜生產作業的意義?
一般而言, 在國內外很多大型的薄膜生產和應用企業, 都會設置工藝工程師或工藝總監, 而工藝技術人員在工作中主要憑藉經驗和技術來開展薄膜生產和應用, 因此經常會出現在相同設備上, 不交流情況下, 不同工藝技術人員設置的配方相差很大. 沒有統一的標準和參考指標, 只能最終以生產的薄膜來監測配方的好壞. 極大的提高了企業的配方試驗成本, 薄膜通的智能薄膜配方系統則可以讓企業和技術人員少走很多彎路. 此外針對中小型企業, 沒有更多的資金和人力招聘工藝技術人員, 只能通過高價購買薄膜配方, 而且未來提升薄膜性能也會比較困難. 而我們的這套系統則可以為小型企業主解決上述主要問題.
這套系統當前是什麼狀況?
目前這套系統初步開發了應用模型, 我作為資訊技術參與者, 正在進行該系統的內部測試, 整體測試效果非常好, 預期在較短時間內能夠實現市場化. 另外這套系統也將是一個動態的智能配方系統, 它將會不斷的整合實際薄膜成品的檢測數據, 用於系統的再學習, 完善基礎演算法, 從而提高薄膜智能配方系統的運算準確度.
薄膜通智能配方系統將如何實現與產業鏈深度合作?
薄膜通開發的這套系統不僅能夠與薄膜生產企業進行深度合作, 而且可以與國內外樹脂粒子企業開展技術交流, 如多樣樹脂混合性能平衡研究, 多品牌樹脂可行性研究等. 尤其對中國石化企業在提升樹脂性能上有很好的參考. 另外該系統未來也可以作為嵌入式軟體安裝在各種薄膜加工設備中, 幫助客戶在設備中即時調取和調整配方.
關於薄膜通
薄膜通是一個以薄膜產業鏈技術為核心的服務平台, 平台以塑料薄膜成型配方工藝技術為核心, 通過內置演算法, 向行業上下遊產業鏈企業和用戶提供專業的自動線上配方指導, 成本估算, 性能對比, 樹脂查詢, 市場資訊, 薄膜供應, 人力資源, 薄膜檢測等服務.