Sztuczna inteligencja w przetwórstwie tworzyw sztucznych
Wstęp
XXI wiek stawia producentom coraz większe wyzwania. Produkowane wyroby muszą spełniać bardzo wysokie wymagania dotyczące kosztów, czasu oraz jakości w produkcji. Z tego powodu coraz ważniejsze staja się programy eksperckie pozwalające na optymalizacje parametrów pracy i prognozę jakościową. Za pomocą innowacyjnego, samouczącego się programu stworzonego przez Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH (STASA GmbH), można podwyższyć jakość produkowanych wyrobów oraz równocześnie zmniejszyć czas cyklu i braki. Dzięki temu producent uzyskuje duże oszczędności na etapie produkcji wyrobu. Łatwy w użyciu program STASA QC dba o przejrzystość podczas procesu produkcji oraz pozwala na wiele lepsze zrozumienie procesu.
Problem
Duża ilość produktów, które jeszcze do niedawna wykonywane były z metalu, dzisiaj wykonywane są z tworzyw sztucznych lub zawierają komponenty z tworzywa. Coraz większą miniaturyzacja połączoną z większą złożonością produktów np. systemy ABS, powoduje że wyroby musza spełniać coraz wyższe wymogi jakościowe. Z tego powodu o sukcesie produktu decyduje zarówno jego wysoka precyzja i funkcjonalność jak i optymalny sposób jego wytwarzania.
Firmy, które muszą spełnić powyższe wymogi stawiają sobie następujące pytania:
• Jak można zredukować koszty przy zachowaniu wysokiej jakości wyrobu?
• Jakie parametry procesu maja największy wpływ na jakość produkcji?
• Czy istniejący nastaw parametrów jest optymalny pod względem czasu cyklu i możliwości procesowych?
Dotychczas uzyskuje się optymalny nastaw parametrów wtryskarki poprzez sukcesywne zmiany parametrów maszyny (Trial-and-Error) do czasu otrzymania wszystkich wymaganych cech jakościowych wyrobu i możliwości rozpoczęcia produkcji seryjnej. Taki sposób postępowania wymaga od ustawiacza maszyny dużej wiedzy na temat przetwórstwa a zarazem nie prowadzi do optymalnego wyniku. Regułą jest brak dokumentacji procesu ustawienia formy. Wynikiem tego jest zbyt duża liczba prób potrzebna do uzyskania optymalnego ustawienia parametrów lub przy ich zmianie wymuszonej poprzez np. zmianę rodzaju tworzywa lub barwnika. Zarazem uzyskane parametry procesu z reguły nie są optymalne i nie gwarantują minimalnej liczby braków i stabilności tego procesu.
Rozwiązanie
Firma STASA GmbH stworzyła łatwy w obsłudze program, który można stosować nie tylko w przetwórstwie tworzyw sztucznych ale i innych gałęziach przemysłu. Wszędzie tam, gdzie mamy powtarzalny proces z możliwością ustawienia parametrów procesowych oraz z powtarzalnym surowcem (parametry przetwórcze są stabilne) można stosować tan program. STASA QC umożliwia produkcje wyrobów z lepszą jakością i większą stabilnością procesu. Taki wynik uzyskujemy poprzez określenie optymalnych parametrów procesu a więc takich ustawień parametrów maszyny, przy których jesteśmy w stanie otrzymać wszystkie wymogi jakościowe produktu przy stabilnym procesie i najkrótszym możliwym czasie cyklu.
Specjalnie stworzony proces matematyczny oparty na sztucznej inteligencji, pozwala programowi STASA QC wyuczyć się zależności pomiędzy parametrami maszyny i cechami jakościowymi wyrobu. Programu można używać bez wiedzy na temat sposobu jego działania. Program STASA QC jest laureatem nagrody doIT-Software-Award przyznanej przez fundacje MFG-Stiftung Baden-Württemberg.
Podstawą optymalizacji parametrów jest generowanie modeli procesowych. Do tego sprawdza się zależności pomiędzy parametrami maszyny a cechami jakościowymi produktu. Za pomocą tego można zasymulować działanie zmiany parametru maszyny na jakość wyrobu oraz wyznaczyć optymalny nastaw parametrów.
Dotychczasowe metody prognozy cech jakościowych bazują w większości na liniowych zależnościach pomiędzy wielkościami wejściowymi i wyjściowymi (liniowa regresja). Dokładność prognozy przy tych metodach jest bardzo często niewystarczająca dla dobrej optymalizacji procesu. Do tego liniowe metody nie są w stanie uwzględnić nie mierzalnych cech jakościowych wyrobu jak np. optyka, odkształcenie itd.
Firma STASA GmbH wymyśliła i rozwinęła całkowicie nowy proces matematyczny łączący w jednym modelu proste w użyciu liniowe modele regresyjne, duże możliwości sieci neuronowych, nieliniowe procesy oraz subiektywne cechy jakościowe. Punktem wyjścia jest liniowy model regresyjny, w którym samo generująca się sieć neuronowa w miarę potrzeby systematycznie zastępuję liniowe połączenia przez lokalne neurony. Czynność ta wykonywana jest tak długo, aż wprowadzanie dalszych nieliniowości nie prowadzi do poprawy jakości modelu. Dlatego nieliniowość wprowadza się tylko w razie potrzeby do modelu procesu. Wskutek tego model procesu generowany jest z minimalna liczba parametrów i czas ustawienia procesu skrócony jest do minimum.
Przez rozpoczęciem produkcji trzeba wykonać określona liczbę prób z różnymi ustawieniami parametrów maszyny. To jest potrzebne do wygenerowania modelów procesowych. Przy każdym ustawieniu wykonywane są części, dla których określa się cechy jakościowe.
Z danych otrzymanych po próbach narzędzia samo generująca się sieć neuronowa programu „wyucza” się zależności pomiędzy ustawieniami parametrów a cechami jakościowymi. Proces wyuczania i generowania się sieci neuronowych nie wymaga od użytkownika żadnych ingerencji w program oraz znajomości skomplikowanych procesów matematycznych.
Z tego powodu program STASA QC może być użyty w każdej firmie produkcyjnej!
Pulpit programu STASA QC jest tak zbudowany, że użytkownik ma możliwość interaktywnej zmiany ustawień parametrów oraz sprawdzenia wpływu tej zmiany na poszczególne cechy jakościowe. Pozwala to na zasymulowanie tych zmian bez testów na maszynie produkcyjnej. Poza tym można sprawdzić wpływ poszczególnych parametrów maszyny na każdą poszczególna cechę jakościową. To pozwala na bardzo szczegółową analizę wszystkich wpływów nastawień maszyny na cechy jakościowe, która bez użycia tego programu nie jest możliwa.
Zalety programu / Podsumowanie
- Redukcja kosztów przy uruchamianiu procesu
- Redukcja czasu cyklu /Czasu produkcji
- Podwyższenie stabilności procesowej
- Przejrzystość wyników oraz ocena parametrów procesowych
- Łatwa obsługa: program nie wymaga od użytkownika matematycznej wiedzy na temat użytych procesów matematycznych
- Funkcja sprawozdawcza do optymalizacji procesu
Kontakt / Autorzy
Dr. rer. nat. Philipp Liedl
STASA Steinbeis Angewandte Systemanalyse GmbH
Schönbergstr. 15
D-70599 Stuttgart
Technik Solution
Beata Cichoń
Ul. Puszczyka 2c/1
05-500 Zgorzała
