В опаковката иновациите означават повече от решаване на технически предизвикателства — това означава да се осигурят машини, които са по-лесни за въвеждане в експлоатация, по-гъвкави при промяна на формата и способни да се адаптират към променливостта на производството. За да постигнем това, ИМА преосмисли как машините се проектират и контролират, преминавайки отвъд традиционната автоматизация, базирана на логика
Адаптивно и интелигентно управление на машината
Industrial AI за адаптивни опаковки
IMA Group, световен лидер в опаковъчните машини, работи със Siemens, за да въведе Industrial AI в управлението на машините - позволявайки по-адаптивни, гъвкави и готови за бъдещето опаковъчни системи.
Разширяване на границите на управлението на машината
От цифрова симулация до управлявано от AI управление
Цифрови двойни и синтетични данни
Производствените сценарии се симулират в цифров близнак, генериране на синтетични данни за обучение на модели за управление. Този подход намалява физическото тестване и позволява по-бързо валидиране преди въвеждане в експлоатация.
AI, вграден в PLC
Управлението на машината вече не се основава само на програмирани инструкции. Невронна мрежа работи директно в PLC, позволявайки контрол на движението в реално време и адаптивно поведение на машината.
Гъвкавост и ефективност при пускане
Чрез комбиниране на симулация и изкуствен интелект, решението намалява усилията за въвеждане в експлоатация и опростява промяната на формата, което прави машините по-адаптивни към различните продукти и производствени условия.
Въвеждане на Industrial AI в автоматизацията
Нов подход към машинната интелигентност
Със Siemens IMA въвежда нова парадигма в автоматизацията на опаковките: преминаване от детерминиран контрол, базиран на инструкции, към системи, които могат да се учат и адаптират. Индустриалният AI става част от самата машинна логика, пряко влияейки върху начина, по който се държи в реално време.
От симулация до реално представяне
Цифровата двойна технология позволява симулация на множество производствени сценарии, генерирайки данните, необходими за обучение на модели за управление преди физическото внедряване. Това намалява тестването на реалната машина и дава възможност за по-усъвършенствана начална точка при въвеждане в експлоатация.
Предоставяне на стойност за крайните клиенти
За крайните потребители въздействието е осезаемо: по-просто въвеждане в действие, по-лесни промени във формата и машини, които могат по-добре да се адаптират към различните производствени нужди. Този подход намалява сложността, докато увеличаване на оперативната гъвкавост и дългосрочна.
За нас това е първа стъпка към опаковането на бъдещето: машини, които са не само по-ефективни, но и способни да се учат, адаптират и развиват.