原標題：人工智能會帶來注塑工藝技術員失業？如果能夠自動設置工藝參數

今天跟大家聊聊注塑和人工智能。

最近看了KK大神（Kevin Kelly）的一個演講，收獲很多，不經思考：當人工智能發展到一定程度時，注塑行業是否因此改變？如果注塑機能夠自動設置工藝參數的話，是否會帶來技術員失業？

凱文·凱利

《連線》（Wired）雜志創始主編，被稱為“硅谷精神之父”和“世界互聯網教父”

探索本質上是低效的。藝術是低效的。人際關系是低效的。許多種我們要去處理的東西是低效。效率是機器人的事情。

( 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. )

生產力是機器人的事情。我們真正擅長的東西基本上是在浪費時間。我們真的很擅長那些效率低下的東西。

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

但是有人不經要問：那么復雜的注塑成型工藝，實現工藝參數自動設定，是非常遙遠的事情吧?

別急，請看早在2001年的技術雜志截圖：

注射成型技術領域從來都不是一座孤島，正如kk大神所說：探索本質上是低效的...我們真的很擅長那些效率低下的東西。

“傳統注塑工藝最根本的方法是“試錯法”，技術員首先根據塑件設計、材料性能和模具設計進行參數初步設定，打出塑件觀察質量情況，再依據經驗（實例模型）調整工藝參數，循環往復驗證，最終獲得穩定的工藝參數。”

依據經驗往往是不靠譜的，所以工藝技術員們需要驗證、判斷所設定的工藝是否合理，比如粘度實驗、流道平衡實驗、壓力降測試、澆口凍結實驗、工藝窗口測試、DOE實驗等等；

但是產品結構一復雜，比如車燈、導光板等，工藝窗口很小，需要技術員經驗豐富，“技術”高超才能解決，那些實驗、測試就變的沒必要了。

無可厚非，注塑工藝參數本來就是一個強經驗，弱理論的領域，很難精確地設立數學模型。但是人工智能很擅長這一方面，小編也翻閱了許多技術資料，下面就給大家盤點一下，自動設置注塑成型參數有哪些可行的思路？

1. 基于仿真計算的優化

這是大家最熟悉的也是普遍認為可行的方案，Moldflow、Moldex3D，中國還有個Hscae等等，這些仿真模擬軟件分析塑料在模具型腔中的流動，冷卻過程，預測成型產品的缺陷、翹曲變形與材料性能。然后通過優化多個成型條件，評估不同參數輸出的結果。

但是這種方法仍有很多不足之處：

• 仿真的精度，涉及到非常多的學科理論知識，高分子流變學，聚合物力學，傳熱學，有限元法等等
• 仿真計算的效率，往往一個大型零件需要計算數小時，實際生產是不可能等這么久的，需要加快時間以及算法優化
• 仿真結果與實際注塑機的銜接，仿真軟件做不到精確模型，這個需要更多的計算

2. 專家系統（實例推理）

“注塑工藝參數與制品質量之間很難用確定的關系表達式來描述，所以需要依據經驗和算法。專家系統內存儲了許多注塑模型，將工藝參數與制品質量之間建立模糊的鏈接，分析出更好的優化工藝參數模式。”

工藝人員通過回憶、比較、借鑒過去類似的模具、原料、缺陷問題來逐步改善工藝參數，符合實例推理(Case-BasedReasomng,簡稱CBR)人工智能解決方法。Deep Blue（深藍）就是同類的人工智能產品。深藍輸入了一百多年來優秀棋手的對局兩百多萬局。

專家系統需要具備3個能力：專家級知識（所有的塑料參數、模具分類模型等）、模擬專家思維（成型理論等）和專家級解題水平（注塑工藝參數與制品質量的關系、優化工藝參數等）

3. 試驗設計與優化

剛剛說到注塑工藝參數與制品質量之間很難用確定的關系表達式來描述，試驗設計就是解決這個問題的，通過機器自動運行動作，然后輸入產品質量結果實時獲得這種關系表達式，從而優化工藝。這種方法優點在于可以適應不同的設備和模具，缺點也非常明顯：

• 注塑成型工藝參數實在是太多了，參數之間也會有耦合關系，這就導致機器的“訓練樣本”（可以理解為自動調機產生的不良品）很多；
• 質量結果難以自動描述給注塑機，人一眼就了解的注塑缺陷，機器需要很久很費力才能“理解”某個缺陷；
• 在機器或者其他條件變化時，工藝與制品質量之間的關系表達式就發生了變化，很難做到穩定性。

“雨滴匯入山谷的具體路徑是不可預測的，但它的大方向是必然的。”

--Kevin Kelly

這樣看來，最終我們有可能輸給人工智能。而人工智能也從未想過要毀滅我們，正如那句“我毀滅你，與你無關”，在技術潮流的浪潮下，我們是如此的不堪一擊。

能做的僅僅是不斷的學習，并且學會如何與人工智能一起生存。返回搜狐，查看更多

責任編輯：