Когда представляешь сталелитейный завод, на ум часто приходят такие слова, как «тяжёлый» и «дымный». Но в результате технологического прорыва, совершённого в последние годы с использованием искусственного интеллекта (ИИ), металлургическая промышленность трансформируется, становясь всё более интеллектуальной и высокотехнологичной.
Shougan Group, один из крупнейших производителей стали в Китае, лидирует в этой области, внедряя систему визуализации на базе ИИ. Эта система преобразует весь процесс производства стали, превращая его из управляемого вручную в управляемый моделями.
Благодаря этой передовой технологии сталелитейный гигант повысил эффективность производства более чем на 20% и сократил количество брака на 35%.
Являясь примером перехода к цифровой и интеллектуальной промышленной трансформации, система на базе ИИ была названа одним из 10 лучших образцовых приложений на Глобальной конференции по цифровой экономике 2025 года, которая завершилась в Пекине 5 июля.
В ходе мероприятия руководители предприятий и представители отрасли обсудили растущее влияние ИИ в различных отраслях, подчёркивая стремление Китая к интеллектуальному производству в более широком контексте. Как следует из доклада о развитии интернета в Китае за 2024 год, в стране насчитывается почти 10 000 цифровизированных цехов и интеллектуальных предприятий. Из них более 400 признаны национальными эталонными фабриками в области интеллектуального производства, использующими такие технологии, как ИИ и цифровые двойники.
Инсайдеры отрасли отмечают, что стоимость крупных моделей за последний год резко снизилась, что создаёт благоприятные условия для применения технологий ИИ. Жуань Юй, вице-президент Baidu, отметил, что по мере дальнейшего снижения стоимости крупные модели ИИ становятся основным инструментом повышения производительности для всё большего числа предприятий.
На Глобальной конференции по цифровой экономике 2025 года представили передовые разработки в сфере ИИ.
По словам Чжан Ди, вице-президента Kuaishou Technology и технического руководителя Kling AI, технология генерации видео на основе ИИ будет продолжать развиваться. Создавая интерактивные и реалистичные среды, она будет способствовать дальнейшему развитию промышленного интернета и ускорению цифровой трансформации обрабатывающей промышленности и других традиционных отраслей.
В последние годы правительство Китая приняло целый ряд мер по ускорению инноваций в области ИИ и поощрению их применения, намереваясь поддержать новую индустриализацию и развитие промышленного сектора.
Технологии на основе ИИ находят своё применение и в сфере обработки такого высокотехнологичного материала, как титан, обладающего самым высоким соотношением прочности к массе среди всех металлов.
Титан используется для производства очень широкого спектра изделий: от клюшек для гольфа до ракетных двигателей, от тормозных суппортов до ортопедических имплантатов. Однако производство этого лёгкого металла традиционно требовало дорогостоящего, медленного и ресурсоёмкого процесса.
Исследователи из APL, Инженерной школы Уайтинга Университета Джонса Хопкинса и Лаборатории прикладной физики Джонса Хопкинса в Балтиморе (Мэриленд, США), используют аддитивное производство и технологии ИИ для разработки новых способов повышения скорости производства и прочности титановых деталей. Цель этой инициативы — расширить область применения титана, в том числе при строительстве глубоководных морских объектов и создании космических аппаратов.
«Мы не просто внедряем постепенные улучшения, — говорит Стив Шторк, доктор философии, главный научный сотрудник по аддитивному производству в APL. — Мы открыли способы обработки титановых материалов, которые вывели производительность за пределы того, что считалось возможным». Шторк и его коллеги сосредоточили свои усилия на исследовании методов обработки титанового сплава Ti-6Al-4V, известного своей высокой прочностью и малым весом. При этом использовались модели на основе ИИ для определения ранее неисследованных условий производства для лазерного наплавления порошкового слоя — популярного метода 3D-печати металла.
Стив Шторк, доктор философии, главный научный сотрудник по аддитивному производству в APL.
Полученные результаты опровергают устоявшиеся представления об ограничениях процесса, открывая более широкие возможности для получения плотного высококачественного титана с настраиваемыми механическими свойствами. «Производство деталей из Ti64 часто требует значительного удаления материала с заготовки, что приводит к высокому соотношению цены/качества к объёму производства, а это означает, что значительная часть сырья теряется и не используется в конечном продукте, — поясняет Шторк.
— Хотя аддитивное производство является многообещающей альтернативой для сокращения отходов материала и связанных с этим затрат, оно может быть более медленным. Наша недавняя работа демонстрирует один из методов сокращения времени производства деталей с формой, близкой к заданной, что повышает эффективность процесса».
Проведённое исследование позволило выявить режим обработки с высокой плотностью, который ранее отвергался из-за опасений по поводу нестабильности материала. Благодаря целенаправленным корректировкам команда исследователей открыла новые способы обработки сплава Ti-6Al-4V при использовании в аддитивном производстве.
«Лазерная плавка в порошковом слое — это процесс, в котором мощный лазер сплавляет слои металлического порошка для получения плотных, высокопрочных деталей со сложной геометрией, — говорит Шторк. — Эта технология востребована в приложениях, требующих точности и производительности. Свойства титана могут зависеть от способа обработки материала. Мощность лазера, скорость сканирования и расстояние между лазерными дорожками определяют, как материал затвердевает — становится ли он прочным и гибким или хрупким и дефектным. Традиционно поиск правильного сочетания требовал медленного тестирования методом проб и ошибок».
Когда Шторк начал изучать аддитивное производство десять лет назад, проблемой оставалась доступность материалов. «Для каждой конструкции требовался определённый материал, но для большинства из них не существовало надежных условий обработки, — объясняет он. — Титан был одним из немногих материалов, отвечающих требованиям Министерства обороны и оптимизированных для соответствия или даже превосходящих традиционные производственные характеристики. Мы понимали, что нам необходимо расширить ассортимент материалов и уточнить параметры обработки, чтобы полностью раскрыть потенциал аддитивного производства».
Аддитивные технологии на базе ИИ помогают в изготовлении деталей из титана.
Шторк и его коллеги сосредоточились на контроле дефектов и характеристиках материалов. Опираясь на эти наработки, они использовали технологию машинного обучения для исследования широкого спектра параметров обработки, а также инструменты ИИ для оптимизации производственного процесса и повышения характеристик материалов.
«Мы получили результаты, которые являются многообещающими для отраслей, использующих высокопрочные титановые детали», — говорит Шторк. В частности, возможность производить более прочные и лёгкие компоненты с бо́льшей скоростью может повысить эффективность в авиа- и судостроении, а также промышленности по выпуску медицинского оборудования.
«Предвидим смену парадигмы, когда будущие системы аддитивного производства смогут адаптироваться в процессе печати, обеспечивая идеальное качество без необходимости сложной постобработки, а также позволяя выпускать детали, готовые к использованию», — резюмирует Шторк.
Перевод Виктора Симионова
по материалам сайтов https://www.chinadaily.com.cn (Китай) и https://www.assemblymag.com (США)
