工业互联与AI赋能：干式复合机迈向“自学习”制造

随着工业4.0和工业互联网概念的深入，干式复合机不再是孤立的生产单元，而是演变为一个集数据采集、分析、学习和自我优化的智能系统。人工智能 (AI) 和边缘计算的应用，正在推动干式复合制造进入一个自适应、高效率的新阶段。

软包装生产的复杂性在于，复合质量受到基材批次差异、环境温湿度变化、胶黏剂活性等众多因素的综合影响。传统的自动化只能执行预设指令，无法有效应对这些动态变化。

? AI驱动的工艺自适应

新一代智能复合机的关键在于其自学习和自适应能力：

• 参数优化与推荐： AI模型通过分析数以万计的历史生产批次数据（包括良率、剥离强度、溶剂残留与工艺参数的对应关系），建立起复杂的关联模型。当操作员输入新的材料组合（如基材类型和胶黏剂型号）时，系统能够实时推荐比较好的初始运行参数（如速度、各区温度、涂布量）。
• 动态闭环调节： 在生产过程中，当在线传感器检测到关键质量指标（如涂布均匀性、烘箱内溶剂浓度、张力波动）开始偏离目标值时，边缘计算单元会即刻介入。AI算法并非简单地恢复到预设值，而是根据当前材料特性和环境条件，智能地微调多个相关参数（例如，同时调整线速度、烘箱风速和热风温度），以**经济、**快速的方式将复合过程拉回到比较好状态。这种多变量协同控制是提升良率和稳定性的关键。

?️ 工业互联实现协同管理

设备的互联互通是实现智能化的基础：

• 远程诊断与预测性维护： 设备通过安全网关连接至制造商的云服务平台。平台利用AI对设备的运行振动、温度、电流等数据进行实时分析，预测潜在的机械故障（如轴承损坏、电机过热）。系统可以在故障发生前数周发出警告，指导工厂在计划停机时进行预防性更换，彻底消除了非计划停机时间。
• 多工序数据协同： 智能复合机可以与工厂的印刷机、分切机和质量检测实验室系统进行数据交换。例如，印刷机的油墨固化数据可以自动反馈给复合机，用于优化涂布前后的张力设置；实验室的剥离强度结果则可用于优化下一批次的涂布量。

? 数字化带来的商业价值

智能复合机带来的价值不仅限于效率提升，更在于成本控制和环保效益：

• 能源消耗优化： AI系统能通过精确计算所需的**小热能和风量来确保充分干燥，避免过度加热和不必要的排风，降低能耗。
• 材料浪费**小化： 通过快速的自适应调节，比较大限度地减少了因工艺参数波动导致的材料报废和次品，实现了精益化生产。

干式复合机向智能化系统的演进，正在将传统的加工过程转变为一个高精度、低干预、自优化的智能制造流程。