plus10、SKZ和住友(SHI) Demag之间的合作项目确定了人工智能的进步，以及来自多个制造商的注塑机如何相互学习。

施威格，2022年1月——弗劳恩霍夫分拆plus10一直在与德国南部塑料中心SKZ．作为他们DarWIN研究项目的一部分，专门针对注塑机开发了新的基于人工智能的工艺优化工具。Sumitomo (SHI) Demag被选中进行最后一系列综合研究测试。

作为未来自动化机器学习的灯塔，这个雄心勃勃的项目专注于开发持续学习模型，在更短的周期内全天候提供更高的成型质量。为了实现这一总体战略，并促进对个别生产情况的自主反应，研究团队从不同的机械制造商那里获得了宝贵的深度学习。

在20世纪20年代中期启动的一项研发计划中，随着Fraunhofer衍生公司plus10和SKZ塑料中心推动的一系列机器学习测试，该项目在2021年加速发展。这个人工智能项目被称为DarWIN研究项目，专门用于使用高频机器数据从多个注塑机模型中收集详细和可转移的加工行为。

通过预训练机器学习模型的可转移性，DarWIN项目证明了来自不同制造商的单个机器具有相互学习的能力。在现实中，这意味着一台特定机器的个体行为模型不需要每次都完全重新学习。相反，它们可以通过微小的自动调整来适应机器和产品的应用。

这种适应普遍条件的能力，例如原材料特性和环境条件，提供了强有力的证据，证明加工模式和行为模型可以转移到类似尺寸和技术的机器上，而不管制造商是谁。

在住友(SHI)德马格机器上进行的人工智能测试

最近，plus10和SKZ在住友(SHI)德马格机器上进行了一系列彻底的人工智能试点测试。由于高频机器连接，住友(SHI) Demag机器提供了理想的平台来实现plus10算法。

该公司先进的机器控制器提供毫秒级的实时通信，可以“为人工智能做好准备”。这种普遍兼容的数字接口允许在所有机械资产之间进行无缝通信。此外，它还有助于实现基于人工智能的持续学习优化工具。在任何时候实现最佳的生产力，并允许界面设计，持续学习和基于人工智能的软件开发的进一步进步。

通过提供真实的测试环境，住友(SHI) Demag继续展示公司如何积极应对未来的创新，提供智能自动化，并积极塑造注塑成型的未来。

支持可持续塑料生产

测试模拟结果进一步巩固了行业对可持续塑料加工的重视。具体来说，plus10技术可以稳定地处理敏感和非均质材料，如热塑性消费后可回收材料和快速固化弹性体。因此，支持所有的效率和定义一个完全循环塑料加工经济的特点。

“DarWIN”研究项目由联邦教育和研究部资助(BMBF资助代码01IS20066)。调查结果将于2021年12月31日结束，目前正在处理并纳入plus10软件。计划在2022年底发布详细的见解。其他活动和开发成果的现场演示将在专业活动中分享，包括将在w rzburg的SKZ举办的“数字注塑会议”。