캐스팅 산업이 AI를 만날 때 : Deepseek가 지능형 혁신으로 전통적인 제조를 주입하는 방법

소개

I. 캐스팅 산업의 핵심 도전

품질 관리의 "경험 의존성"

결함 감지는 수동 경험에 크게 의존하여 결함이 누락 된 비율이 높고 스크랩 속도는 5%-15%사이입니다.

프로세스 최적화의 "블랙 박스"

녹는 온도 및 쏟아지는 속도와 같은 수백 개의 매개 변수 조합은 미세 조정이 어렵 기 때문에 시행 및 반사 비용이 높아집니다.

"반응성 유지"딜레마

예상치 못한 장비 고장으로 인해 생산이 중단되어 연간 수백만의 손실이 발생합니다.

에너지 소비의 "숨겨진 배수"

용융 프로세스는 생산 비용의 30% 이상을 차지하므로 에너지 절약을위한 상당한 공간이 남습니다.

II. Deepseek의 4 가지 지능형 솔루션

1. 결함 감지 : "인간 안과 선별"에서 "AI 현미경"까지

• 기술: 딥 러닝 기반 시각적 인식 시스템은 다공성 및 수축을 포함하여 20 가지가 넘는 결함을 다루는 데이터에 대한 교육을 받았습니다.

• 영향: 자동차 부품 제조업체는 99.3%의 탐지 정확도를 달성하고 인건비가 70% 감소했습니다.

2. 프로세스 매개 변수 최적화 : 매개 변수 조합의 수조를 디코딩합니다

• 동적 모델링: 강화 학습은 매개 변수에 대한 예측 모델을 구축합니다.성능 관계, 최적의 매개 변수 조합을 실시간으로 권장합니다.

• 사례 연구:주조 기업은 인장 강도의 표준 편차를 42% 줄이고 공정 디버깅주기를 80% 줄였습니다.

3. 예측 유지 보수 : "건강 추적기"를 갖춘 기계 장비

• 다중 소스 데이터 분석: 진동, 온도, 전류 및 기타 센서 데이터를 통합하여 최대 7 일 전에 고장을 예측합니다.

• 값: 다이 캐스팅 머신 제조업체는 계획되지 않은 가동 중지 시간을 65% 줄이고 예비 부품 재고 비용을 30% 줄였습니다.

4. 에너지 최적화 : 용융 용광로를위한 "AI 에너지 절약"

• 디지털 트윈 + 실시간 제어: 용융 공정의 디지털 미러를 생성하여 공기 연료 비율 및 공급 속도와 같은 매개 변수를 동적으로 조정합니다.

• 결과: 파일럿 프로젝트는 주물 톤당 에너지 소비를 12%감소시켜 매년 2 백만 RMB 이상을 절약했습니다.

III. 지능형 변환을위한 로드맵

3 단계 점진적 업그레이드

1 단계 : 주요 장비의 데이터 수집 (IoT 센서 설치).

2 단계: 단일 포인트 시나리오 (예 : 결함 감지 모듈)에 대한 AI 파일럿 프로젝트.

3 단계 : 풀 프로세스 지능형 의사 결정 시스템 배포.

산업 노하우의 깊은 통합

• 프로세스 전문가와 협력하여 캐스팅 지식 그래프를 구축하여 200 년 이상의 업계 경험을 AI-Perstandable 규칙으로 전환했습니다.

  경량 배포 솔루션

  • 현지화 된 운영을위한 에지 컴퓨팅 장치 지원 워크샵의 네트워크 조건이 좋지 않습니다.

    IV. 미래 비전 : "제조"에서 "스마트 제조"까지

  • 2025 Outlook : 90% 이상의 풀 프로세스 자동화를 갖춘 AI 중심의 무인 캐스팅 워크샵.

  • 기술 수렴 트렌드 : AI + 디지털 트윈 + 5G 원격 프로세스 제어를 가능하게하여 전문가가 가상 환경에서 용융 금속 흐름을 "조정"할 수 있습니다.

• 결론

• DeepSeek은 AI가 미래의 개념 일뿐 만 아니라 워크숍에 뿌리를 둔 실용적인 생산성 도구임을 증명하고 있습니다. 기업을 캐스팅하는 경우, 지능적인 변화는 더 이상 "만약"이 아니라 "얼마나 빨리"라는 문제가됩니다. 1400 ° C 용융 금속이 알고리즘을 충족함에 따라 전통적인 제조의 진화는 막 시작되었습니다.