奇石乐仪器公司将机器学习引入模腔传感器

奇石乐的销售总监Oliver Schnerr

奇石乐仪器公司（Kistler Instrumente AG）主打模腔传感器，并在2019年的K展期间将其推向了一个新的台阶，推出了用于注塑成型的人工智能和机器学习技术ComoNeoPREDICT。

奇石乐的销售总监Oliver Schnerr在K展的新闻发布会上说道，“我相信我们是最早开发机器学习并将其引入这一市场的公司之一。”

ComoNeoPREDICT是基于奇石乐的注塑机模腔压力ComoNeo过程监测控制系统开发，实现从注塑到包装阶段的切换，并平衡其中的热流道控制系统。这些数据可以传送到一个注塑厂的整个系统。

ComoNeoPREDICT使用Schnerr所称的“机器学习”算法，可以提前计算出所生产部件的性能。软件可对成型过程进行实时修正，并指示注塑机剔除不良部件。

他说，这种预测系统可以免除额外单独设置质量控制步骤。

Schnerr将软件和传感器与车内的传感器进行类比，后者会在另一辆车经过或离得太近时发出警告。

奇石乐也符合注塑成型的另一个发展趋势：医疗所用的非常小的零件不能有压力传感器在物理上接触零件的痕迹。奇石乐为此开发了微型“非接触式”传感器，用于检测钢的缺陷以测量模腔压力。

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