模具在挤压市场中的重要性
全球运输、航空航天、建筑、包装和消费品市场的铝需求预计将从 2020 年的 1635 亿美元增长到 2028 年的 2588 亿美元，这得益于对铝的轻质、强度、可持续性和其他特性的需求不断增长。铝加工的技术进步使其成为一个有前途和充满活力的行业。全球铝挤压行业为许多应用提供多功能和可定制的解决方案，预计将从 2020 年的 656 亿美元（占铝行业的 40%）增长到 2028 年的 1008 亿美元。同样，这是由于对能够满足脱碳要求并支持轻量化的可持续材料的需求不断增长。
挤压模具知识在铝挤压行业中至关重要，直接影响产品质量和工艺效率。正确设计、制造和维护的模具可确保型材的精确和一致挤出，从而生产出符合客户规格和行业标准的高质量产品。模具故障可能会对成本和交付延迟产生重大影响，需要代价高昂的报废、返工和停机时间。对根本原因和纠正的正确理解可能导致挤压型材的尺寸和表面光洁度不一致，甚至导致更多的废品、延误和成本。失败的模具可能需要昂贵的维修或更换，并导致客户投诉和潜在的商机损失。延误和劣质挤压产品会导致客户不满、产品召回和挤出公司声誉受损，从而造成严重的财务影响。
在铝挤压行业中，确保正确的模具分析和校正至关重要，以最大限度地减少模具故障对成本的影响，提高生产率，保持高产品质量，并保持客户满意度。适当的模具维护、定期检查以及最重要的是熟练的模具技术人员对于防止模具故障和确保平稳高效的挤出操作至关重要。
模具技师挑战
培养熟练的模具技师能力是挤出行业面临的最大挑战之一。这一挑战背后的主要因素可以确定如下。
复杂性模具校正的复杂性需要高水平的技术专长和经验。这包括分析模具的复杂几何形状，以了解有效的改进，并应用精确的调整来实现所需的轮廓尺寸、表面光洁度、冶金性能、生产率和产量。这需要对挤压工艺、冶金和材料性能有透彻的了解，并熟练使用专门的精密手动工具和加工设备。
培训计划的可用性有限专门针对提高模具技师能力的正式培训计划有限。与模具校正相关的大部分知识和技能都是通过在职培训和实践经验获得的，因此很难有效地提高这些技能。
缺乏标准化流程修模技术因特定的挤出轮廓、工艺、设备、材料和模具设计而异。没有一种放之四海而皆准的修模方法，这通常需要试错法才能获得最佳结果。由于缺乏标准化流程，为模具技术人员制定一致和标准化的培训计划变得具有挑战性。
有限地接触先进技术芯片校正可能涉及使用先进技术，例如计算机辅助设计 （CAD）、计算机辅助制造 （CAM）、扫描技术、有限元分析 （FEA） 仿真软件和精密测量工具。并非所有挤出公司都能获得或利用这些先进技术，这限制了技术人员接触这些工具并阻碍了他们的技能发展。
熟练技术人员的保留和流动经验丰富的模具专家的退休继续对关键技能的知识传授给模具技术人员产生重大影响，导致机构知识的流失、平均技能水平的降低、解决问题的延迟以及可能出现代价高昂的错误。退休专家的专业知识和经验可能不容易传授给下一代技术人员，从而在保持高效和有效的模具设计和校正工艺方面面临挑战，并可能产生次优的挤出结果。
传统上，在这些情况下，积极主动的方法包括记录机构知识、实施全面的培训计划、促进指导和知识转移、提供工作轮换和交叉培训的机会，以及通过激励措施或灵活的退休计划留住技术工人。这些方法可以帮助捕获和保存退休专家的专业知识，将他们的知识传授给年轻的技术人员，并确保技能和知识的平稳过渡，减轻专家退休对模具校正过程的影响并保持高效运营。由于专家人数的减少，这些传统手段可能不足以或有效来满足需求。
AI应用于铝型材
一个多世纪以来，驾驶汽车一直由人类控制。然而，社会正在朝着自主交通的方向发展，由处理来自图像识别系统和其他来源的大数据的系统驱动，并得到机器学习和神经网络的辅助。如果人工智能系统可以取代驾驶这样复杂的、基于技能的任务，为什么不使用人工智能来确保和改进最以技能为导向的任务——模具校正、故障排除和决策呢？
这一成就将需要该行业许多人共同努力的巨大集中努力。在这样的系统中捕获挤压模具故障排除知识和模具校正智能将提供巨大的优势，以帮助填补即将到来的知识空白，确保铝挤压行业的这些核心技术技能不会丢失。
通过努力开发用于模具校正智能的 AI 平台，该行业可以获取这些关键技能和见解，彻底改变铝挤压行业模具校正的未来，实现数据驱动的决策，增强模具校正智能，并支持更具未来感的知识管理。人工智能算法可以分析与机械、工艺参数和产品质量细节以及铝流动行为相关的大量多样化数据，以识别模式和相关性，从而做出更明智和准确的决策。人工智能驱动的知识管理可以捕获和转移专业知识，确保纠正过程的连续性，即使退休或离职。总的来说，这些进步可以大大提高模具校正的效率和有效性，从而为铝挤压行业带来革命性的改进。
修模是一项复杂的任务，需要深入了解各种因素，例如材料特性、工艺参数和生产限制。熟练的模具校正人员拥有宝贵的隐性知识，可以指导他们的决策过程，包括他们的经验和直觉。捕捉和理解这一思维过程对于开发一个能够有效模拟其决策并为修模工作提供准确建议的 AI 平台至关重要。修模过程取决于不同的模具设计、挤出类型和生产环境。可能需要不同的方法来获得最佳效果。熟练的修模人员会考虑每个分析和校正任务的具体情况，并相应地应用他们的专业知识。了解他们的思维过程使 AI 平台能够理解模具校正过程的细微差别和复杂性，使其能够生成与上下文相关且有效的解决方案。
分析模具问题
在做出任何决定或物理更改之前，熟练的模具技术人员会分析问题并了解整个环境，同时考虑许多因素。要制定的纠正计划必须基于在分析先前步骤期间收集的因素，连接所有线程并利用专业知识来确定根本原因并确定可能的纠正方案。这种分析可以定义如下。
设备条件需要了解设备能力，包括挤压机压力、设备、中心位对中、工艺规范、冷床设备条件等。例如，完美的形状可以通过与冷床（例如磨损的滚筒）的物理接触而偏转。
材料特性合金和铸造/均质化会影响材料性能，包括流动应力、不同的热收缩率、表面缺陷等。
生产参数挤出速度会影响流动应力、冶金性能和形状控制。例如，较高的速度会导致撕裂，而较低的速度会导致部分轮廓的运行速度比其他部分慢，依此类推。这直接影响型材质量问题。同样，坯料温度、拉伸和其他生产参数也会改变结果。
模具设计和条件模具设计是挤压中最关键的因素之一，因为它决定了铝流向型材的每个区域，并影响型材每个区域的相对速度。不同的速度会导致挤压异常。其他关键模具参数包括模具工作带长度和入料角度、平面、工作带平整度）、模具磨损等。
料头料头显示合金的流动，提供了有关前四个重要信息。通过分析料头的速度和特征，模具技术人员可以将由此产生的尺寸质量问题与所有其他因素相关联，以确定必须如何修改金属流量以改善结果。
挤出型材的质量挤出物可能存在质量问题，例如尺寸或形状变形、表面质量问题或冶金性能变化，这些问题将在稍后确定。然后，模具技术人员必须利用从这些数据中获得的见解来制定最佳策略来推动改进。
修模思维过程
熟练的模具技术人员遵循顺序思维过程，并根据分析阶段收集的因素制定纠正计划。这个思维过程将所有线索连接起来，并利用他们的专业知识来确定可能的根本原因和可能的纠正方案。
将分析期间收集的数据与轮廓缺陷相关联在这个阶段，模具技术人员仔细地将挤压机的设备、工艺参数和特征与质量问题联系起来，并且通常可以了解所涉及的关键因素以及铝流模式中所需的由此产生的变化，以纠正型材的质量问题。他们确定导致流量失衡的适当根本原因，并制定计划进行。例如，某些区域较慢的铝流动可能会导致型材凹陷，这可以通过改变分流孔、工作带长度、减压或其他改变流动的方法来缓解。
确定可能的校正选项在处理收集到的数据后，模具技术人员确定可能的校正选项。例如，他们可能会考虑各种选择，例如调平工作带，通过电火花加工减少工作带长度，通过手动或CNC铣削增加凹槽深度或面积的凹槽，或通过手动锉削增加额外的工作带止流，以增加流量并纠正型材质量问题。在某些情况下，模具技术人员可能会考虑在某些区域增加或减少流量以达到更好的效果。
然后，模具技术人员分析各种选项的优缺点，并选择最合适的校正方法，以维持校正，同时还要考虑可用资源及其当前可用性。例如，为了增加铝流量，技术人员认为工作带长度调整是最可持续的校正方法。然而，在那一刻，电火花机被占用了，并且排起了长队。因此，技术人员会检查其余选项，例如通过加工增加浮雕或增加引水槽槽深度。由于模具是新的，并且所有其他工作带台仍然是平坦的，因此技术人员可以选择手动铣削。如果没有增加流量的设计特征，或者模具使用量很大，并且大多数区域都有工作带缺陷，技术人员可以考虑通过手动锉削来缩短工作带。
量化修正在上述阶段最终确定最合适的校正方法后，技术人员利用他们以前的经验并考虑当前情况来量化校正量。如果他们想以与上一次运行相同的速度运行模具，他们可能需要将凹槽深度增加 0.07 mm。但是，如果他们认为由于上一次运行期间出口温度较低而可以提高压机速度，他们可能会考虑该因素并将凹槽的深度增加 0.1 mm，以改变即将到来的生产条件动不平衡的影响。
在完成校正选项和量化后，模具技术人员执行校正。对于某些手动校正，模具技术人员的手工技能至关重要。人工智能系统可能有助于数据收集、分析，甚至推荐校正方案，但该行业仍然依赖人类技能来执行校正过程的某些方面。人工智能可以提供的是大大减少培训时间，并改进决策流程，以指导技术人员找到适当的解决方案。
评估模具校正过程的结果接下来，模具技术人员记录模具校正细节，并遵循前面讨论的测试周期，直到模具能够生产出合格的型材，以适当的生产率和废料水平满足客户的要求。记录该过程还将提供知识基础，从而实现人工智能系统和模具校正过程的持续改进。这里讨论的分析阶段和修正计划的制定是AI修模最关键的方面。它确保了当技术人员退休时，这种关键技术经验不会丢失，而是转移到新的技术人员身上。
让用于修模的 AI 成为现实
在考虑用于模具校正智能的人工智能平台时，应该有一个非常强大的输入模块，用于获取各种设备和工艺条件的输入细节、模具设计以及由此产生的尺寸/形状控制和冶金方面。必须采用适当的数值输入数据系统来收集关键工艺参数，例如温度、速度、对准、扫描仪和光学字符识别 （OCR），以识别模具设计技术和最终的模具几何形状。还需要识别轮廓变形的图像处理能力，以及捕获型材挤出速度细节的创新能力。
要在人工智能平台中输入修模思考过程，必须有一种全面的方法来以数字方式存档所有信息并将其存储起来以供进一步处理，再加上一种强大的分类方法来关联所有输入和产生的细节。一旦完成了这种分类、量化和数据存储，就可以使用自学习神经网络来模拟熟练模具技术人员的思维过程。最后，应该有一个创新的输出模块，能够提供增强的校正建议和建议。
由于各种问题，包括缺乏标准化、与版权相关的问题，以及难以调整模具校正技术以开发自学习算法，实现这样的平台可能不是一件容易的事，这些算法在业内共同努力创建这个人工智能解决方案。如果行业能够调整和开发这样的系统，它将有助于通过提高加工能力来保持和增强芯片校正智能，可能以指数级的方式进行。自学习算法的使用越来越多，将导致更准确的预测、建议以及知识存储和转移。
根据定义，开发的人工智能系统将依赖于与挤出设备、工艺、工具以及由此产生的尺寸和冶金性能相关的大量数据。它可以作为存储、分析和监控模具相关性能数据的出色方法，允许随时调用以前的生产运行和结果。
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