在玻璃制造的动态格局中，玻璃尺寸、涂层和油漆多种多样，在不影响质量的情况下实现高效钢化是一项挑战。多年来，操作员一直负责从大量选项中选择最佳配方。然而，随着技术的进步，人类的专业知识能否与机器学习和人工智能驱动的解决方案的功效相媲美？最新的发展使我们能够将过程控制从手动设置转变为精确的规格。在本文中，我们探讨了自动化玻璃钢化的变革潜力。

钢化玻璃生产不仅仅是制造优质玻璃。该过程涉及满足由区域或工厂标准、工厂目标或最终用户需求驱动的一系列基本要求。这些可能包括实现高生产率、提高产量、最小化各向异性水平、减少变形等等。

运营商可能会发现在所有这些目标之间达到完美平衡极其困难。此外，他们选择如何实现这一目标完全取决于他们自己，并且可能会有很大差异。

人为因素影响结果

有多种方法可以运行该过程。为了获得最佳质量，不同的装载配置文件和尺寸需要不同的设置。操作员可以从用户界面中提供的数十种不同参数中单独选择设置。而且几乎总是，这种选择是基于经验而不是科学。

尤其是在今天，雇用和留住有才华的操作员变得越来越困难。因此，它们常常成为机器性能的限制因素。几乎无一例外，机器都有潜力以更大的产能生产更高质量的产品。

此外，决策是基于不同班次的不同人类逻辑。如果超过一名操作员操作该生产线，可能会导致流程不一致。如果不始终使用相同的加工规则，几乎不可能实现统一的质量。

流程自动化的关键

回火过程自动化可以解决这些挑战。已开发出一种称为“回火过程自动驾驶仪”的集中过程模型来进行控制。

这种基于自动化的模型提供了一个调整流程的平台，以考虑任何所需的产品规格和工厂要求。基本上，它使回火机负责推荐加载模式并设置工艺参数以满足目标。

从本质上讲，自动驾驶仪最大限度地减少了操作员在玻璃钢化过程中的作用。无论负责该过程的操作员是谁，它都应用一致的回火规则并保持可重复性。

根据信息进一步发展

集体过程测量越多，总体自动化水平就越高。自动驾驶仪有助于根据内部和外部变量更准确地调整回火参数。

玻璃钢化过程自动化的好处是显而易见的：生产更加精简、高效和一致。

尽管如此，自动驾驶仪并没有完全消除操作员。虽然它确实最大限度地减少了传统玻璃产品加工中的人工作用，但操作员可以专注于更复杂的钢化工艺，将新产品投入生产。

毕竟，推动行业向前发展的是人类聪明才智和技术力量之间的尖端协同作用。

有关这项颠覆性技术的更多信息，请务必查看首次在 GPD 2023 上分享的演示文稿。

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