U pakovanju inovacija znači više od rešavanja tehničkih izazova - to znači omogućavanje mašina koje je lakše naručiti, fleksibilnije u promenama formata i sposobne da se prilagode varijabilnosti proizvodnje. Da bi se to postiglo, IMA preispitao način na koji se mašine dizajniraju i kontrolišu, prelazeći dalje od tradicionalne automatizacije zasnovane na logici
Proširenje granica upravljanja mašinom
Od digitalne simulacije do kontrole vođene AI

Digitalni blizanci i sintetički podaci
Scenariji proizvodnje simulirani su u digitalni blizanac, generišući sintetičke podatke za obuku upravljačkih modela. Ovaj pristup smanjuje fizičko testiranje i omogućava bržu validaciju pre puštanja u rad.

AI ugrađen u PLC
Upravljanje mašinom više se ne zasniva samo na programiranim uputstvima. Neuronska mreža radi direktno unutar PLC-a, omogućavajući kontrolu kretanja u realnom vremenu i adaptivno ponašanje na mašini.

Fleksibilnost i efikasnost puštanja
Kombinovanjem simulacije i veštačke inteligencije, rešenje smanjuje napore u puštanje u rad i pojednostavljuje promene formata - čineći mašine prilagodljivijim različitim proizvodima i uslovima proizvodnje.
Uvođenje Industrial AI u automatizaciju

Novi pristup mašinskoj inteligenciji
Sa Siemensom, IMA uvodi novu paradigmu u automatizaciji ambalaže: prelazak sa determinističke kontrole zasnovane na instrukcijama na sisteme koji mogu da uče i prilagođavaju se. Industrial AI postaje deo same mašinske logike, direktno utičući na to kako se ponaša u realnom vremenu.
Od simulacije do performansi u stvarnom svetu
Digitalna blizanačka tehnologija omogućava simulaciju više proizvodnih scenarija, generišući podatke potrebne za obuku kontrolnih modela pre fizičkog postavljanja. Ovo smanjuje testiranje na stvarnoj mašini i omogućava napredniju početnu tačku pri puštanju u rad.


Pružanje vrednosti krajnjim kupcima
Za krajnje korisnike uticaj je opipljiv: jednostavniji puštanje u rad, lakše promene formata i mašine koje se mogu bolje prilagoditi različitim proizvodnim potrebama. Ovaj pristup smanjuje složenost dok povećanje operativne fleksibilnosti i dugoročne vrednosti.
Za nas je ovo prvi korak ka pakovanju budućnosti: mašine koje nisu samo efikasnije, već su sposobne da uče, prilagođavaju se i razvijaju.
