في سيبتمبر 24 ، خلال معرض الصناعة الدولي الصيني الرابع والعشرين ، حصلت دودجن على لقب "مشروع عرض سيناريوهات تطبيق المواد الجديدة في شنغهاي آي" في منتدى قمة تطوير صناعة المواد الجديدة في شنغهاي. تم دعم الحدث من قبل وزارة الصناعة وتكنولوجيا المعلومات في جمهورية الصين الشعبية وحكومة الشعب في بلدية شنغهاي ، بتوجيه من لجنة تكنولوجيا المعلومات والاقتصادية التابعة لبلدية شنغهاي ، حكومة مقاطعة جينشان الشعبية ، والاتحاد الاقتصادي الصناعي لشنغهاي. يهدف المنتدى إلى تعزيز التحول الرقمي والذكي ورفع مستوى صناعة المواد الجديدة.
كان موضوع منتدى القمة هذا هو "مواد الذكاء الرقمي · صفات أساسية جديدة" ، مع التركيز على تطبيق التقنيات الرقمية والذكية في صناعة المواد الجديدة وكيف تدفع الابتكار الشامل في التصميم ، البحث والإنتاج والتطبيق. استقطب المنتدى العديد من الخبراء والعلماء والأكاديميين ورجال الأعمال من مجالات المواد الجديدة والذكاء الاصطناعي ، الذين تجمعوا لمناقشة الموضوعات المتطورة مثل الحلول التي تعتمد على البيانات والذكاء الاصطناعي ، وتطوير نموذج كبير ، وتقديم رؤى تطلعية لتطوير صناعة المواد الجديدة.
AI تمكين المواد الجديدة ورش عمل تجريبية: من "التجريب" إلى "التطبيق"
في العمليات التجريبية التقليدية للمواد الجديدة ، غالبًا ما يتطلب تحسين المعلمات مثل نسب المواد الخام ودرجة الحرارة ومعدلات التدفق العديد من التجارب وقديمًا كبيرًا من الوقت ، مما يؤدي إلى فترات تجريبية طويلة وتكاليف عالية. من خلال إدخال تقنية AI ، تتم مقارنة النتائج التجريبية مع البيانات التاريخية لبناء مجموعات البيانات ، ويتم استخدام AI للتنبؤ باتجاهات التحسين ، وتوليد مجموعات المعلمات والتسلسلات التجريبية تلقائيًا. يعمل نظام التعلم الذاتي القائم على البيانات هذا على تقصير الدورة التجريبية بشكل كبير ، وتقليل التكاليف ، ولم يعد يعتمد على بيانات تجريبية واسعة النطاق.
تستكشف دودجن بنشاط تمكين ورش العمل التجريبية من خلال تقنية AI. أثناء العملية التجريبية الفعلية ، تتعلم AI باستمرار من أحدث البيانات التجريبية وتدمجها في نموذج الخوارزمية الذاتي ، مما يخلق حلقة ردود فعل إيجابية بين البيانات والنماذج والنتائج التجريبية. مع تراكم البيانات التجريبية ، تصبح الطرق التجريبية بمساعدة AI دقيقة بشكل متزايد ، مما يحسن بشكل كبير من موثوقية وكفاءة تحسين العملية.
معلوماتية قاعدة DODGEN التجريبية: بناء منصة "التوأم الرقمي للعمليات"
يعتمد بناء المعلوماتية لمنصة دودجن التجريبية على "التوأم الرقمي للعمليات" ، والتوسع في أربعة مجالات رئيسية: "التحسين الذكي" ، "الخدمات ذات القيمة المضافة ،" "النمذجة الهندسية" ، و "إدارة الإنتاج الهزيل."
● يركز "التحسين الذكي" على خدمة المنصة التجريبية نفسها ، باستخدام البيانات الصناعية الضخمة والذكاء الاصطناعي وغيرها من الأدوات للمساعدة في تحديد ظروف العملية المثلى من خلال أنظمة الكمبيوتر.
● تستند "الخدمات ذات القيمة المضافة" إلى اتجاه "التحسين الذكي" ، وتستخدم ، في إطار فرضية اتفاقيات الخدمة مع المستخدمين ، أساليب مثل تنزيل البيانات دون اتصال بالإنترنت ونقل البيانات عن بُعد. هذا يتيحدودجنلاستخدام البيانات من التشغيل الفعلي لمعدات الإنتاج في موقع المستخدم لتوفير خدمات تشخيص الشذوذ وتحسين العمليات المصممة خصيصًا لخصائص المواد الخام للمستخدم.
-يجمع "النمذجة الهندسية" بين البيانات الهندسية مثل أبعاد المعدات والمواد مع بيانات العملية ، مما يسمح باستخدام التوأم الرقمي لتقدير التكاليف والتدريب الافتراضي والسيناريوهات الأخرى ، خدمة أفضل لكل من المنصة التجريبية والمستخدمين.
تتضمن "إدارة الإنتاج الرشيق" التحليل الإحصائي لبيانات العملية ، جنبًا إلى جنب مع بيانات التشغيل مثل تكاليف الوحدة ، لتحسين نسبة التكلفة إلى الفائدة لكل من القاعدة التجريبية والمستخدمين.
لقد أكملت منصة دودجن التجريبية بشكل أساسي التشغيل الآلي ، وحققت رقمنة أولية من خلال تقنية الذكاء الصناعي ، وهي تعمل بنشاط على تطوير المعلومات لتحقيق التصنيع الذكي في نهاية المطاف.
باختصار ، تحسين عملية تجريبية تعمل بالطاقة AI ، جلا تلبي وحدات وحدات مثبتة على الانزلاق لوحدات العمليات احتياجات تطوير العمليات الجديدة فحسب ، بل يمكنها أيضًا الاستمرار في لعب دور في التكرارات التكنولوجية المستقبلية. ويعزز هذا التصميم القابل للتوسيع كفاءة استخدام المعدات بشكل كبير ، ويساعد الشركة على توفير قدر كبير من الوقت والتكلفة ، ويعزز قدرتها التنافسية في السوق المستقبلية.
تكنولوجيا AI لديها إمكانات هائلة في تطوير وتصنيع مواد جديدة. تستكشف دودجن بنشاط التطبيق العميق لتقنية الذكاء الصناعي في العمليات التجريبية وتطوير المواد الجديدة ، بهدف أن تصبح المزود الرائد لتقنيات ومعدات المواد الجديدة في الصناعة ، المساهمة في تطوير قطاع المواد الجديد بجودة عالية.
