Хиймэл оюун ухаан (AI) болон дижитал технологийг бал чулуун электрод болон холбогдох материалын (бал чулуун анод, нүүрстөрөгчийн нано хоолой гэх мэт) үйлдвэрлэлийн оновчлолд амжилттай ашиглаж, судалгаа, хөгжүүлэлтийн (R&D) үр ашиг, үйлдвэрлэлийн нарийвчлал, эрчим хүчний хэрэглээг мэдэгдэхүйц сайжруулсан. Хэрэглээний тодорхой хувилбарууд болон үр нөлөө нь дараах байдалтай байна.
I. Материалын судалгаа, хөгжүүлэлт болон үйлдвэрлэлд хиймэл оюун ухааны технологийн гол хэрэглээ
1. Ухаалаг материалын судалгаа, хөгжүүлэлт
- Судалгаа, хөгжүүлэлтийн процессыг хиймэл оюун ухааны алгоритмаар оновчтой болгох нь: Машин сургалтын загварууд нь материалын шинж чанарыг (жишээ нь, нүүрстөрөгчийн нано хоолойн харьцаа болон цэвэр байдал) урьдчилан таамаглаж, уламжлалт туршилт, алдааны туршилтыг орлож, судалгаа, хөгжүүлэлтийн мөчлөгийг богиносгодог. Жишээлбэл, Do-Fluoride Technologies компанийн охин компани болох Turing Daosen нь нүүрстөрөгчийн нано хоолойн дамжуулагч бодис болон бал чулуун анодын материалын синтезийн параметрүүдийг нарийн оновчтой болгохын тулд хиймэл оюун ухааны технологийг ашигласан бөгөөд энэ нь бүтээгдэхүүний тогтвортой байдлыг сайжруулдаг.
- Бүрэн процесст суурилсан өгөгдөлд суурилсан арга: Хиймэл оюун ухааны технологиуд нь лабораторийн судалгаанаас үйлдвэрлэлийн хэмжээний үйлдвэрлэл рүү шилжихэд хялбар болгож, материалын нээлтээс массын үйлдвэрлэл хүртэлх хаалттай мөчлөгийг хурдасгадаг. Жишээлбэл, материалыг шинжлэх, синтезлэх, бэлтгэх, шинж чанарыг тодорхойлох туршилтад хиймэл оюун ухааныг ашигласнаар судалгаа, хөгжлийн үр ашгийг 30 гаруй хувиар нэмэгдүүлсэн.
2. Үйлдвэрлэлийн үйл явцын бүтцийн өөрчлөлт
- Цахилгаан хангамжийн схемийн динамик оновчлол: Бал чулуун анод үйлдвэрлэхэд хиймэл оюун ухааны алгоритмууд нь графитжуулалтын процессуудтай хослуулан цахилгаан хангамжийн параметрүүдийг бодит цагийн тохиргоо хийх боломжийг олгож, эрчим хүчний хэрэглээний зардлыг бууруулсан. Do-Fluoride Technologies нь Hunan Yunlu New Energy компанитай хамтран хиймэл оюун ухааны тооцооллоор анодын графитжуулалтын үйлдвэрлэлийг оновчтой болгож, салбартаа эрчим хүч хэмнэж, зардлыг бууруулах шийдлүүдийг санал болгосон.
- Бодит цагийн хяналт ба чанарын хяналт: Хиймэл оюун ухааны алгоритмууд нь тоног төхөөрөмжийн төлөв байдал болон процессын параметрүүдийг хянаж, согогийн түвшинг бууруулдаг. Жишээлбэл, бал чулуун анодын үйлдвэрлэлд хиймэл оюун ухааны технологи нь хүчин чадлын ашиглалтыг 15%-иар нэмэгдүүлж, согогийн түвшинг 20%-иар бууруулсан.
3. Салбарт өрсөлдөх чадварын саад бэрхшээлийг бий болгох нь
- Ялгаатай давуу талууд: Хиймэл оюун ухааны технологийг (жишээлбэл, Do-Fluoride Technologies) эрт нэвтрүүлж буй компаниуд судалгаа, хөгжүүлэлтийн үр ашиг, зардлын хяналтын хувьд саад бэрхшээлтэй тулгарсан. Тэдний "Хиймэл оюун ухааны анодын үйлдвэрлэлийг оновчтой болгох" шийдлийг лити-ион батерейны анод үйлдвэрлэхэд нэн тэргүүнд тавьж, арилжааны зорилгоор хэрэгжүүлсэн.
II. Графит электродын боловсруулалтын дижитал технологийн гол нээлтүүд
1. CNC технологи нь машины нарийвчлалыг сайжруулдаг
- Урсгалтай боловсруулах инноваци: Дөрвөн тэнхлэгтэй (нэгэн зэрэг) CNC технологи нь ≤0.02 мм-ийн алхамын алдаатай конус хэлбэрийн утсыг синхрон аргаар боловсруулах боломжийг олгодог бөгөөд уламжлалт боловсруулах аргуудтай холбоотой салгарах, хугарах эрсдэлийг арилгадаг.
- Онлайн илрүүлэлт ба нөхөн төлбөр: Лазер утастай сканнерууд нь хиймэл оюун ухааны урьдчилсан таамаглалын системтэй хослуулан холбох зайг нарийн хянадаг (нарийвчлал ±5 μм), электрод ба зуухны хоорондох битүүмжлэлийг сайжруулдаг.
2. Хэт нарийвчлалтай боловсруулах технологиуд
- Багаж хэрэгсэл ба процессын оновчлол: -5°-аас +5° хүртэлх өнцөгтэй поликристал алмазан (PCD) багажнууд нь ирмэгийн хагарлыг дарангуйлдаг бол нано бүрээстэй багажнууд нь гурвалсан ашиглалтын хугацаатай. 2000–3000 эрг/мин хурдтай ээрүүлийн хурд болон 0.05–0.1 мм/р тэжээлийн хурдны хослол нь Ra ≤ 0.8 μм гадаргуугийн барзгаржилтыг бий болгодог.
- Бичил нүхний боловсруулалтын чадвар: Хэт авианы тусламжтайгаар боловсруулалт (далайц 15–20 μм, давтамж 20 кГц) нь 10:1 харьцаатай бичил нүхний боловсруулалт хийх боломжийг олгодог. Пикосекундын лазер өрөмдлөгийн технологи нь Φ0.1–1 мм доторх нүхний диаметрийг хянадаг бөгөөд дулаанд өртсөн бүс нь ≤10 μм байдаг.
3. Аж үйлдвэр 4.0 ба Дижитал хаалттай давталтын үйлдвэрлэл
- Дижитал ихэр системүүд: Виртуал боловсруулалтын симуляци (нарийвчлал >90%)-аар дамжуулан согогийг урьдчилан таамаглахын тулд 200 гаруй хэмжээст өгөгдөл (жишээ нь, температурын талбар, стрессийн талбар, багажны элэгдэл) цуглуулдаг бөгөөд оновчлолын параметрийн хариу өгөх хугацаа <30 секунд байдаг.
- Дасан зохицох боловсруулалтын системүүд: Олон мэдрэгчтэй хайлуулах систем (дуу авианы ялгаруулалт, хэт улаан туяаны термографи) нь дулааны деформацийн алдааг бодит цагийн нөхөн төлбөрөөр (0.1 μм нягтралтай) хангаж, тогтвортой боловсруулалтын нарийвчлалыг хангадаг.
- Чанарын мөрдөх системүүд: Блокчэйн технологи нь электрод бүрийн хувьд өвөрмөц дижитал хурууны хээг үүсгэдэг бөгөөд амьдралын мөчлөгийн бүрэн өгөгдлийг гинжин хэлхээнд хадгалдаг тул чанарын асуудлыг хурдан мөрдөх боломжийг олгодог.
III. Ердийн кейс судалгаа: Do-Fluoride Technologies-ийн хиймэл оюун ухаан + үйлдвэрлэлийн загвар
1. Технологийн хэрэгжилт
- Тюринг Даосэн нь хиймэл оюун ухааны тооцооллыг анодын графитжуулалтын процессуудтай нэгтгэх, цахилгаан хангамжийн схемийг оновчтой болгох, эрчим хүчний хэрэглээний зардлыг бууруулахын тулд Хунань Юнлу Нью Энержи компанитай хамтран ажилласан. Энэхүү шийдлийг арилжааны зорилгоор борлуулж, Do-Fluoride Technologies компанийн лити-ион батерейны анод үйлдвэрлэхэд тэргүүлэх ач холбогдол өгсөн.
- Нүүрстөрөгчийн нано хоолойн дамжуулагч бодис үйлдвэрлэхэд хиймэл оюун ухааны алгоритмууд нь синтезийн параметрүүдийг нарийн оновчтой болгож, бүтээгдэхүүний харьцаа болон цэвэр байдлыг сайжруулж, дамжуулах чадварыг 20%-иас дээш нэмэгдүүлдэг.
2. Салбарын нөлөө
Do-Fluoride Technologies нь шинэ эрчим хүчний материалын салбарт "AI+ үйлдвэрлэлийн загвар"-ын жишиг үйлдвэр болсон. Түүний шийдлүүдийг салбарын хэмжээнд сурталчлах, лити-ион батерейны дамжуулагч бодис, хатуу төлөвт батерейны материал болон бусад салбарт технологийн шинэчлэлт хийхээр төлөвлөж байна.
IV. Технологийн хөгжлийн чиг хандлага ба бэрхшээлүүд
1. Ирээдүйн чиглэлүүд
- Хэт том хэмжээний боловсруулалт: 1.2 м диаметртэй электродуудад зориулсан чичиргээг дарах технологийг боловсруулж, олон роботын хамтын боловсруулалтад байршлын нарийвчлалыг сайжруулах.
- Холимог боловсруулах технологиуд: Лазер-механик эрлийз боловсруулах замаар үр ашгийг сайжруулах, богино долгионы тусламжтайгаар шатаах процессыг хөгжүүлэх.
- Ногоон үйлдвэрлэл: Хуурай зүсэлтийн процессыг дэмжих, бал чулууны тоосыг 99.9% нөхөн сэргээх түвшинтэй цэвэршүүлэх системийг барих.
2. Гол бэрхшээлүүд
- Квант мэдрэгч технологийн хэрэглээ: Нано хэмжээний нарийвчлалын хяналтыг бий болгохын тулд машин механизмын илрүүлэлт дэх интеграцийн бэрхшээлийг даван туулах.
- Материал-Үйл явц-Тоног төхөөрөмжийн синерги: Материалын шинжлэх ухаан, дулааны боловсруулалтын процесс болон хэт нарийвчлалтай тоног төхөөрөмжийн инновацийн хоорондын салбар дундын хамтын ажиллагааг бэхжүүлэх.
Нийтэлсэн цаг: 2025 оны 8-р сарын 4