W opakowaniach innowacja oznacza coś więcej niż rozwiązywanie wyzwań technicznych — oznacza to, że maszyny są łatwiejsze do uruchomienia, bardziej elastyczne w zmianie formatu i są w stanie dostosować się do zmienności produkcji. Aby to osiągnąć, MA przemyślenie sposobu projektowania i sterowania maszynami, wykraczając poza tradycyjną automatyzację opartą na logice
Adaptacyjne i inteligentne sterowanie maszyną
Industrial AI dla opakowań adaptacyjnych
IMA Group, światowy lider w dziedzinie maszyn pakujących, współpracuje z Siemens, aby wprowadzić Industrial AI inteligencję do sterowania maszynami, umożliwiając bardziej adaptacyjne, elastyczne i gotowe na przyszłość systemy pakowania.
Rozszerzanie granic sterowania maszyną
Od symulacji cyfrowej do sterowania opartego na sztucznej inteligencji
Cyfrowe dane bliźniacze i syntetyczne
Scenariusze produkcji są symulowane w cyfrowy bliźniak, generowanie danych syntetycznych do treningu modeli sterowania. Takie podejście ogranicza testy fizyczne i umożliwia szybszą walidację przed uruchomieniem.
AI wbudowana w PLC
Sterowanie maszyną nie opiera się już tylko na zaprogramowanych instrukcjach. Sieć neuronowa działa bezpośrednio w PLC, umożliwiając kontrolę ruchu w czasie rzeczywistym i zachowanie adaptacyjne na maszynie.
Elastyczność i wydajność uruchamiania
Łącząc symulację i sztuczną inteligencję, rozwiązanie ogranicza wysiłek uruchamiania i upraszcza zmianę formatu, dzięki czemu maszyny są bardziej elastyczne do różnych produktów i warunków produkcji.
Wprowadzenie Industrial AI do automatyki
Nowe podejście do inteligencji maszynowej
Wraz z Siemens IMA wprowadza nowy paradygmat w automatyzacji opakowań: przechodzenie od deterministycznego sterowania opartego na instrukcjach do systemów, które mogą się uczyć i dostosowywać. Przemysłowa sztuczna inteligencja staje się częścią samej logiki maszynowej, bezpośrednio wpływając na to, jak zachowuje się w czasie rzeczywistym.
Od symulacji do rzeczywistych wyników
Cyfrowa technologia bliźniactwa umożliwia symulację wielu scenariuszy produkcyjnych, generując dane potrzebne do szkolenia modeli sterowania przed fizycznym wdrożeniem. Zmniejsza to testy na prawdziwej maszynie i umożliwia bardziej zaawansowany punkt startowy przy uruchomieniu.
Dostarczanie wartości klientom końcowym
Dla użytkowników końcowych wpływ jest namacalny: prostszy uruchomienie, łatwiejsze zmiany formatu i maszyny, które mogą lepiej dostosować się do różnych potrzeb produkcyjnych. Takie podejście zmniejsza złożoność, a zwiększenie elastyczności operacyjnej i długoterminowej wartości.
Dla nas jest to pierwszy krok w kierunku pakowania przyszłości: maszyn, które są nie tylko bardziej wydajne, ale zdolne do uczenia się, adaptacji i ewolucji.