Công nghệ AI đã nổi lên như một lĩnh vực tiên tiến trong phát triển công nghệ toàn cầu. Là nhà sản xuất máy đùn hàng đầu, Yongte gần đây đã đề xuất tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ thống điều khiển thời gian thực PLC của thiết bị ép đùn. Cách tiếp cận sáng tạo này nhằm mục đích chuyển đổi từ quy định PID vòng kín truyền thống sang mô hình điều khiển hợp tác thích ứng thông minh, bao gồm các cơ chế điều khiển, chế độ vận hành, hệ thống đảm bảo chất lượng và khung bảo trì. Tác động cốt lõi của công nghệ và hiệu suất kỹ thuật có thể được đánh giá một cách có hệ thống thông qua sáu khía cạnh chính: cơ chế kiểm soát, tối ưu hóa quy trình, quản lý chất lượng, bảo trì dự đoán, quản trị hiệu quả năng lượng và thiết kế kiến ​​trúc hệ thống.

I. Cơ chế điều khiển: Chuyển từ điều chỉnh thông số cố định sang điều khiển cộng tác thông minh kết hợp đa biến

Các hệ thống PLC máy đùn truyền thống dựa vào điều chỉnh vòng lặp đơn PID làm cơ chế điều khiển cốt lõi của chúng, cơ chế này chỉ có thể đạt được khả năng kiểm soát độc lập các thông số như nhiệt độ, tốc độ quay và áp suất. Cách tiếp cận này cố gắng giải quyết các nhiễu loạn đi kèm mạnh mẽ bao gồm các đặc tính vật liệu, độ mòn vít và biến động nhiệt độ môi trường. Với sự ra đời của AI:

1. Dựa trên điều khiển dự đoán mô hình (MPC), học tăng cường (RL) hoặc mạng thần kinh thích ứng, mô hình điều khiển cộng tác nhiều đầu vào, nhiều đầu ra (MIMO) được xây dựng để đạt được sự kết hợp động toàn cầu giữa các vùng nhiệt độ, tốc độ trục vít, tốc độ kéo và áp suất tan chảy.

2. Các thông số điều khiển có thể được điều chỉnh tự động và tối ưu hóa trực tuyến theo điều kiện quy trình, giảm đáng kể độ vọt lố của hệ thống và lỗi trạng thái ổn định đồng thời tăng cường độ ổn định động và khả năng chống nhiễu trong quá trình ép đùn.

3. Lớp ra quyết định AI và lớp điều khiển thời gian thực PLC tạo thành kiến ​​trúc hợp tác chủ-nô: AI xử lý tối ưu hóa tham số điều khiển tối ưu, trong khi PLC thực hiện các hoạt động logic, khóa liên động an toàn và chức năng truyền động thời gian thực để đáp ứng các yêu cầu điều khiển ở mức mili giây.

II. Tối ưu hóa quy trình: Đạt được tối ưu hóa tham số quy trình tự động và chuyển đổi mô hình nhanh chóng

Các quy trình ép đùn truyền thống dựa vào các phương pháp thử và sai của các kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm, dẫn đến chu kỳ thay thế vật liệu, chuyển đổi khuôn và thay đổi thông số kỹ thuật kéo dài cũng như tỷ lệ phế liệu cao. Sau khi trao quyền cho AI:

1. Dựa trên dữ liệu quá trình lịch sử và điều kiện vận hành thời gian thực, mô hình ánh xạ tham số quy trình được xây dựng để đạt được sự kết hợp thông minh giữa các loại vật liệu, kích thước sản phẩm, mục tiêu năng lực sản xuất và thông số ép đùn.

2. Hỗ trợ quá trình tự động tạo quy trình bằng một cú nhấp chuột và hội tụ lũy tiến, rút ​​ngắn đáng kể chu trình gỡ lỗi quy trình và giảm sự phụ thuộc nhiều vào trải nghiệm thủ công.

3. Thực hiện xác minh ràng buộc và tuân thủ thông minh ở ranh giới quy trình để ngăn chặn các điều kiện vận hành không tuân thủ như quá nhiệt, quá áp và quá tải.

III. Kiểm soát chất lượng: Sự phát triển từ kiểm tra lấy mẫu ngoại tuyến đến hiệu chỉnh thông minh vòng kín trực tuyến

Bằng cách tích hợp các đơn vị phát hiện trực tuyến (máy đo độ dày, cảm biến kích thước laser và hệ thống quan sát), AI và PLC tạo thành một hệ thống kiểm soát chất lượng vòng kín:

1. AI thực hiện trích xuất tính năng theo thời gian thực và dự đoán xu hướng về độ lệch kích thước và khuyết tật bề mặt của sản phẩm, sau đó trực tiếp đưa ra các lệnh hiệu chỉnh cho PLC.

2. Việc bù động cho nhiệt độ khuôn, tốc độ kéo và tốc độ trục vít được thực hiện để duy trì sự dao động khối lượng trong giới hạn dung sai tối thiểu.

3. Thiết lập hệ thống truy xuất nguồn gốc chất lượng toàn quy trình để đạt được phân tích tương quan giữa các thông số quy trình, trạng thái vận hành và kết quả chất lượng, từ đó hỗ trợ việc lặp lại quy trình liên tục.

IV. Bảo trì dự đoán: Chuyển từ Sửa chữa sau sự cố và Bảo trì thường xuyên sang Cảnh báo sớm chủ động

AI thực hiện deep learning trên các tín hiệu đặc trưng được PLC thu thập, bao gồm mô-men xoắn, dòng điện, gradient nhiệt độ và xung áp suất.

1. Phát hiện sớm các dấu hiệu cảnh báo bất thường như tắc bộ lọc, mòn vít, lắng đọng cacbon trong khuôn và vỡ tan chảy để kích hoạt các cảnh báo chủ động và dự đoán tuổi thọ còn lại;

2. Đưa ra các đề xuất về quyết định bảo trì để hỗ trợ việc bảo trì chính xác theo kế hoạch, giảm thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, tổn thất do vệ sinh thiết bị và hỏng hóc thiết bị đột ngột.

3. Phát triển chiến lược ứng phó theo cấp bậc đối với các điều kiện vận hành bất thường, được tích hợp với logic an toàn PLC để đạt được chuỗi hành động có trật tự: cảnh báo sớm→ giảm tải→ tắt máy.

V. Tối ưu hóa hiệu quả năng lượng: Đạt được quy định tiêu thụ năng lượng thông minh trong toàn bộ quy trình

Là thiết bị sử dụng nhiều năng lượng, máy đùn cho phép AI thực hiện tối ưu hóa đa mục tiêu dựa trên các mô hình tiêu thụ năng lượng và các ràng buộc về quy trình.

1. Đồng thời đảm bảo chất lượng sản phẩm và năng lực sản xuất, tối ưu hóa linh hoạt công suất sưởi và hiệu suất vận hành trục vít trên các vùng nhiệt độ để hạn chế hiện tượng quá nhiệt và tiêu thụ năng lượng không hiệu quả.

2. Bằng cách tích hợp các biến động của tải để đạt được quy định điều tiết điện năng, hiệu quả sử dụng năng lượng được nâng cao, từ đó hiện thực hóa các mục tiêu kép là bảo tồn năng lượng, giảm tiêu thụ và vận hành ổn định.

VI. Kiến trúc hệ thống: Thiết lập một hệ thống điều khiển mới với Edge Intelligence và cộng tác PLC

Do những hạn chế về tài nguyên tính toán của PLC, AI không thể được nhúng trực tiếp vào lý luận thực thi PLC truyền thống. Điều này dẫn đến đặc điểm kiến ​​trúc phân lớp trong quá trình thực hiện kỹ thuật.

1. Lớp nhận thức: Các cảm biến thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn bao gồm nhiệt độ, áp suất, tốc độ quay, mô-men xoắn và khối lượng.

2. Lớp điều khiển: PLC xử lý logic thời gian thực, điều khiển chuyển động, bảo vệ an toàn và thực hiện lệnh.

3. Lớp thông minh biên: Đơn vị điện toán biên thực hiện suy luận mô hình AI, thực hiện phân tích tính năng, ra quyết định và gửi lệnh.

4. Lớp tương tác: Cho phép trao đổi dữ liệu có độ tin cậy cao, độ trễ thấp thông qua các bus công nghiệp bao gồm Profinet, EtherNet/IP và Modbus TCP.

VII. Kết luận cốt lõi

Hệ thống điều khiển PLC máy đùn được tích hợp công nghệ AI không thay thế PLC mà nâng cao khả năng điều khiển của chúng thông qua việc mở rộng thông minh. Bằng cách nâng cấp điều khiển thực thi thụ động truyền thống lên mô hình điều khiển thông minh tự động có tính năng nhận thức-quyết định-thực thi-phản hồi, nó cải thiện đáng kể độ ổn định, tính nhất quán, tỷ lệ năng suất và hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) của quá trình ép đùn. Cách tiếp cận này đồng thời giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công, chi phí vận hành và tiêu thụ năng lượng, thiết lập lộ trình công nghệ cốt lõi để nâng cấp thông minh trong thiết bị ép đùn cao cấp.

Với sự tiến bộ của công nghệ AI, chúng tôi dự đoán ngày mà các hệ thống điều khiển máy đùn sẽ đạt được sự tích hợp thực sự với AI. Sự chuyển đổi này không chỉ biểu thị bước nhảy vọt về chất đối với thiết bị ép đùn truyền thống từ "công cụ vận hành" thành "đối tác thông minh" mà còn thúc đẩy những thay đổi cơ bản trong sản xuất khuôn đúc vật liệu polymer thông qua tối ưu hóa quy trình dựa trên dữ liệu. Sự tiến bộ như vậy sẽ nâng cao các tiêu chuẩn của ngành về độ chính xác về chất lượng, hiệu quả sản xuất và sản xuất xanh, cuối cùng là thiết lập một hệ sinh thái sản xuất thông minh được đặc trưng bởi sự hợp tác giữa con người và máy móc và sự tiến hóa tự chủ.