人工智能会带来注塑工艺技术员失业？如果能够自动设置工艺参数

原标题：人工智能会带来注塑工艺技术员失业？如果能够自动设置工艺参数

今天跟大家聊聊注塑和人工智能。

最近看了KK大神（Kevin Kelly）的一个演讲，收获很多，不经思考：当人工智能发展到一定程度时，注塑行业是否因此改变？如果注塑机能够自动设置工艺参数的话，是否会带来技术员失业？

凯文·凯利

《连线》（Wired）杂志创始主编，被称为“硅谷精神之父”和“世界互联网教父”

探索本质上是低效的。艺术是低效的。人际关系是低效的。许多种我们要去处理的东西是低效。效率是机器人的事情。

( Exploration is inherently inefficiency. Art is not efficient.Human relationships are not efficient. These are all the kinds of things we're going to gravitate to, because they're not efficient. Efficiency is for robots. )

生产力是机器人的事情。我们真正擅长的东西基本上是在浪费时间。我们真的很擅长那些效率低下的东西。

( Productivity is for robots.What we're really good at is basically wasting time.We're really good at things that are inefficient. )

但是有人不经要问：那么复杂的注塑成型工艺，实现工艺参数自动设定，是非常遥远的事情吧?

别急，请看早在2001年的技术杂志截图：

注射成型技术领域从来都不是一座孤岛，正如kk大神所说：探索本质上是低效的...我们真的很擅长那些效率低下的东西。

“传统注塑工艺最根本的方法是“试错法”，技术员首先根据塑件设计、材料性能和模具设计进行参数初步设定，打出塑件观察质量情况，再依据经验（实例模型）调整工艺参数，循环往复验证，最终获得稳定的工艺参数。”

依据经验往往是不靠谱的，所以工艺技术员们需要验证、判断所设定的工艺是否合理，比如粘度实验、流道平衡实验、压力降测试、浇口冻结实验、工艺窗口测试、DOE实验等等；

但是产品结构一复杂，比如车灯、导光板等，工艺窗口很小，需要技术员经验丰富，“技术”高超才能解决，那些实验、测试就变的没必要了。

无可厚非，注塑工艺参数本来就是一个强经验，弱理论的领域，很难精确地设立数学模型。但是人工智能很擅长这一方面，小编也翻阅了许多技术资料，下面就给大家盘点一下，自动设置注塑成型参数有哪些可行的思路？

1. 基于仿真计算的优化

这是大家最熟悉的也是普遍认为可行的方案，Moldflow、Moldex3D，中国还有个Hscae等等，这些仿真模拟软件分析塑料在模具型腔中的流动，冷却过程，预测成型产品的缺陷、翘曲变形与材料性能。然后通过优化多个成型条件，评估不同参数输出的结果。

但是这种方法仍有很多不足之处：

• 仿真的精度，涉及到非常多的学科理论知识，高分子流变学，聚合物力学，传热学，有限元法等等
• 仿真计算的效率，往往一个大型零件需要计算数小时，实际生产是不可能等这么久的，需要加快时间以及算法优化
• 仿真结果与实际注塑机的衔接，仿真软件做不到精确模型，这个需要更多的计算

2. 专家系统（实例推理）

“注塑工艺参数与制品质量之间很难用确定的关系表达式来描述，所以需要依据经验和算法。专家系统内存储了许多注塑模型，将工艺参数与制品质量之间建立模糊的链接，分析出更好的优化工艺参数模式。”

工艺人员通过回忆、比较、借鉴过去类似的模具、原料、缺陷问题来逐步改善工艺参数，符合实例推理(Case-BasedReasomng,简称CBR)人工智能解决方法。Deep Blue（深蓝）就是同类的人工智能产品。深蓝输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。

专家系统需要具备3个能力：专家级知识（所有的塑料参数、模具分类模型等）、模拟专家思维（成型理论等）和专家级解题水平（注塑工艺参数与制品质量的关系、优化工艺参数等）

3. 试验设计与优化

刚刚说到注塑工艺参数与制品质量之间很难用确定的关系表达式来描述，试验设计就是解决这个问题的，通过机器自动运行动作，然后输入产品质量结果实时获得这种关系表达式，从而优化工艺。这种方法优点在于可以适应不同的设备和模具，缺点也非常明显：

• 注塑成型工艺参数实在是太多了，参数之间也会有耦合关系，这就导致机器的“训练样本”（可以理解为自动调机产生的不良品）很多；
• 质量结果难以自动描述给注塑机，人一眼就了解的注塑缺陷，机器需要很久很费力才能“理解”某个缺陷；
• 在机器或者其他条件变化时，工艺与制品质量之间的关系表达式就发生了变化，很难做到稳定性。

“雨滴汇入山谷的具体路径是不可预测的，但它的大方向是必然的。”

--Kevin Kelly

这样看来，最终我们有可能输给人工智能。而人工智能也从未想过要毁灭我们，正如那句“我毁灭你，与你无关”，在技术潮流的浪潮下，我们是如此的不堪一击。

能做的仅仅是不断的学习，并且学会如何与人工智能一起生存。返回搜狐，查看更多

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