В першій чверті XXI століття нові технологічні досягнення в сегменті інформаційних технологій почали змінювати формат ливарного виробництва в напрямку інтелектуального лиття (Intelligent casting). Останнє передбачає автоматизацію з використанням робототехніки, екологізацію та інтелектуалізацію. До базових технологій  інтелектуального процесу лиття відносять: технології 3D-друку, технології інтелектуальних прес-форм і інтелектуальні технології управління виробничими процесами. Реалізація цих проєктів дозволяє оптимізували технології ливарного виробництва, запровадити повномасштабний контроль якості продукції та підвищити її конкурентоздатність особливо в умовах поточної нестабільної економічної ситуації в світі [1].

Прикладом інтелектуального ливарного виробництва є розробка від компанії Industry Innovation Center Limited (Китай) [2]. Остання передбачає, що інтелектуальна ливарна система містить зону формування (включає 3D - принтери виготовлення піщаних стрижнів і роботизовану систему транспортування ливарних форм), зону плавлення та розливання чавуну (виконується в попередньо зібрані ливарні форми), зону обробки ливарного піску, зону фінішної обробки  виливок (виконується кілька видів фінішної обробки виливків) і блок логістики (включає великовантажного та легкого мобільних роботів, які забезпечують пакування готових виливків). Автори розробки відзначають, що інтелектуальна ливарна система характеризується високим інтелектом, що забезпечує оптимальну ефективність ливарного виробництва [2].

Таким чином в XXI столітті промисловість рухається в напрямку створення «розумних» ливарень. Вони передбачають централізовану систему, яка керує замовленнями клієнтів, ланцюгами поставок і виробничою діяльністю підприємства. Один блок такої системи виконує  дистанційний моніторинг і керування машинами та роботами в ливарному цеху. Інший блок системи містить експертні системи на штучному інтелекті (Artificial intelligence, AI), які приймають рішення, оптимізують структуру систем лиття та визначають марки ливарних сплавів або склад формувальних сумішей [3].

Проведено аналіз використання штучного інтелекту в чотирьох ливарних технологіях (лиття в пісок, лиття під тиском, безперервне лиття та лиття за  моделями, що витоплюються), які оприлюднені в 37 наукових статях впродовж 2007-2021 рр. (табл. 1) [3].

Таблиця 1 – Використання методів штучного інтелекту в ливарних технологіях

Примітка. Вихідні дані від [3]. Розрахунки автора.

При цьому автори статей використовували п’ять методів штучного інтелекту: штучні нейронні мережі – ШНМ (artificial neural networks, ANN), генетичні алгоритми – ГА (genetic algorithms, GA), оптимізацію рою частинок – ОРЧ (particle swarm optimization, PSO), нечітку логіку – НЛ (fuzzy logic, FL) і адаптивну мережеву систему нечіткого висновку – АМС (the adaptive network-based fuzzy inference system, ANFIS) [3].

У підсумку (табл. 1) в проаналізованих 37 наукових статтях найбільше використовували метод штучні нейронні мережі – ШНМ (частка 39,6 %) та метод генетичні алгоритми – ГА (29,2 %).

Відзначається [3], що вказані методи штучного інтелекту були спрямовані на регулювання наступних параметрів методів виробництва металевих виливків:

–    при литті в піщану форму дослідження були направлені на моделювання та оптимізацію складу та властивостей сирої ливарної форми, геометрії ливникової системи та живильника. Найчастіше порівняно з іншими методами застосовували генетичні алгоритми (ГА) – частка 43,8 %;

–    при литті під тиском методи штучного інтелекту використовувались для моделювання та оптимізації процесу, визначення взаємозв’язків між технологічними параметрами процесу та характеристиками виливки. Найчастіше порівняно з іншими методами використовували штучні нейронні мережі (ШНМ) – 57,1 %;

–    при безперервному лиття методи штучного інтелекту застосовувались в процесі контролю його удосконалення. Найчастіше порівняно з іншими методами використовувались штучні нейронні мережі (ШНМ) та нечітка логіка (НЛ), з часткою кожного методу 30,8 %;

–    при литті за моделями, що витоплюють, методи штучного інтелекту застосовувались для моделювання та оптимізації параметрів процесу виробництва якісного виливка. Найчастіше порівняно з іншими методами використовувались штучні нейронні мережі (ШНМ) – 60,0 %.

Відзначається [3], що проаналізовані дослідження дали чіткий огляд можливостей застосування методів штучного інтелекту в удосконаленні процесів лиття в форматі Індустрія 4.0.

Результати проведених досліджень показали великий потенціал для застосування штучного інтелекту як невід’ємного частина концепції Індустрія 4.0 у розвитку інтелектуального ливарного виробництва.

Аналітика від компанії S-PRO (Швейцарія) відзначає, що в 2022 р. світовий ринок корпоративного штучного інтелекту (ШІ) оцінювався в 7,02 млрд дол. США. При цьому прогнозується, що до 2032 р. ємність цього ринку зросте до 270 млрд дол. США, тобто з середньорічним темпом 44,1 % [4].

Відзначається, що використання штучного інтелекту на підприємствах дозволить підвищити продуктивність на 40 %, а прибутковість – на 38 %. В результаті опитувань встановлено, що ШІ використовують 35 % глобальних корпорацій, а 42 % підприємств застосовують його при дослідженнях [4]. Таким чином глобальна промисловість реалізує чергову технічну революцію.

Література

1. Jin-wu Kang, Bao-lin Liu, Tao Jing, and Hou-fa Shen. Intelligent casting: Empowering the future foundry industry. China Foundry. Special Review. Vol. 21. No. 5. September 2024. P. 409 – 426.

https://link.springer.com/article/10.1007/s41230-024-4056-z#preview/.

2. Patent WIPO WO2019042382. IPC B22D 47/02 2006.1. Intelligent Casting System. Peng Fan, Tian Xuezhi, Huang Xiaodong, Meng Qingwen, Yang Zhiwei, Li Yonghua, Chang Tao, Liu Yabin, Yang Jun. International Filing Date 31.08.2018. Publication Date 07.03.2019.

3. Duˇci´c, N.; Manasijevi´c, S.;Jovicˇic´, A.; C´ ojbašic´, Ž.; Radiša, R. Casting Process Improvement by the Application of Artificial Intelligence. Appl. Sci. 2022, 12, 3264.13p. https://doi.org/10.3390/app12073264.

4. AI market report. How Enterprises Use AI. S-PRO.2024. 65P.

https://s-pro.io/wp-content/uploads/2024/07/AI-Market-Report-How-Enterprises-Use-AI.pdf