安徽省人工智能场景应用典型案例巡礼⑥工业人工智能与TFT-LCD液晶显示基板质量提升场景的融合应用

政务   2024-11-08 21:00   安徽  



工业人工智能与TFT-LCD液晶显示基板质量提升场景的融合应用
场景机会单位:蚌埠中光电科技有限公司

场景能力单位:中建材玻璃新材料研究院集团有限公司


场景案例简介


高世代玻璃基板是显示产业不可或缺的关键材料,其品质、性能对显示面板分辨率、透光度、刷新率、可视角等指标有着至关重要的影响。生产过程中如何控制玻璃微缺陷等级以及数量、应力、翘曲、厚薄差、Particle等硬核性能指标,从而提升玻璃基板整体品质等级、提高产品良品率及产能,是企业亟待解决的问题。

本案例基于凯盛AGM工业互联网平台,打造“1+4+5”赋能体系,构建1个以“工艺知识+工业数据”为核心的平台底座,融合数字化研发、数字孪生、智能工艺优化和工业轻量化等4项关键技术,应用于玻璃新材料数字化研发、生产制造流程数字仿真等5大场景,形成从计划、控制、计算、分析,到反馈、操作的质量管理控制闭环优化系统,实现质量全过程追溯、分析、预测,为玻璃基板的厚薄差、颗粒物、应力等质量问题提供更广阔的提升空间,加速生产方式智能化、绿色化转型,提升产业竞争力,促进可持续发展。



技术应用情况



1.玻璃新材料数字化研发场景中,采用分子动力学方法,建立基于TFT-LCD玻璃基板通用研究模型的数字化设计平台,优选出适合玻璃性能的预测模型。

2.生产制造流程数字仿真场景中,首次建立8.5代TFT-LCD玻璃基板熔化澄清耦合模型,该仿真平台可以指导过程工艺协同优化,支撑显示玻璃关键工艺迭代升级。

3.SPC实时管制及过程能力管理场景中,采用预设置的判异规则和AI算法智能预测分析相结合的技术,不仅能实时监控监管,还可以对玻璃基本质量特性进行评估,持续改善玻璃基板产品品质。

4.熔窑预测分析系统场景中,通过控制变量分析,搭建LSTM神经网络,设计开发玻璃专家系统,进行预测分析和分级,实时自动调控,实现熔窑工艺的智能稳定运行。


5.玻璃基板厚薄差AI分析及预测场景中,利用数据特征分析,建立神经网络模型,并通过深度学习算法不断优化模型,对玻璃基板厚薄差进行AI精准分析和预测,利用预测的厚薄差反向提前指导生产工艺调整。



场景案例成效


产品性能方面:截至目前,产品性能指标有较大提升,应力、翘曲、厚薄差已高于前期最好水平,合格率稳定在95%以上,良品率提升15%。

生产效率方面:利用机器学习、大数据统计分析技术,提高了产品工艺优化和产线设备参数控制的智能化水平,设备使用效率提升30%。

产业效益方面:改变传统以手工管理为主的管理模式和业务流程,人工成本降低20%,每月可节省成本近200万元,促进企业转型升级,提高智能制造水平。


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来源:安徽省科学技术厅
编辑左梓涵
责编李环环
审核孙刚、凌岚、方太升
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