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人工智能与水稻加工实现深度融合——纪实报告文学:“与打米人比打米”之三

发布时间:2019-5-4


  • 人工智能与水稻加工深度融合

    ——纪实报告文学“我与打米人比打米”之三

    几个意想不到的常识性问题

    4月15日,与打米人比打米活动已经完成,我知道,不是我赢了车间的朋友,只不过是人工智能的智控方式赢了传统稻米生产方式:看清每道工序工艺效果的不是我而是在线工艺检测系统;精细化控制生产设备的不是我而是智能控制系统;不断优化工艺与工序间合理匹配的不是我而是智能系统的神经网络;将变化莫测的米机电流稳定的也不是我而是前端伺服系统......

    但此番活动,使我获得许多,也思考许多……

    思考之后,以为有所得时,却发现这些不过是几个常识性的东西;但当我以为没有收获时,却又发现这些常识性的东西可能是实际生产中最有价值的东西:

    其一,得米率与加工增碎的矛盾。

    分析智能工厂的调控过程,我发现,在砻谷工序,得米率与加工增碎是一对矛盾,但在碾米环节却又高度一致;而且在砻谷工序,这对矛盾也并不总是突出。

    矛盾是否突出,完全取决于加工的品种,有的品种大幅增加得米而加工增碎并不明显;有的品种在显著降碎时得米没有明显减少。

    但传统生产方式是否可操作呢?我询问车间的朋友,他们有这个想法,“但做起来很难”,他们说,“砻谷机说明书上写着合理的脱壳率是83%-87%,那究竟是83还是87呢?”“而且,我没办法确定这个时候脱壳率到底是多少,我也没办法把脱壳率就稳定在一个值上”,他们有人补充说,“胶辊不停地变,辊压也不停地变,只能把脱壳率稳定在一个范围内”。

    智能工厂可以把脱壳率稳定在任意一个确定的值而不是一个范围,智控系统可以让任何一个品种稳定到任何一个最合理的脱壳率。如果对每一个品种都确定最佳脱壳率,就一定可以得到最大的得米率与最小的增碎率。甚至对高端产品偏向降低增碎,对大众产品则偏向得米率一端。    

    其二,多机轻碾的配合问题。

    原来一直以为碾米精度相同的时候碾减也会相同,但现在我知道不是这样。比如碾丰良优,将目标精度确定为10%留皮率时,一碾达标65%、二碾达标90%、三碾达标95%,与一碾达标58%、二碾达标85%、三碾达标95%,最终碾米精度都刚刚达标,但碾减却完全不一样,前一种方式的碾减明显比后一种方式要大。

    不仅是某一个品种,所有品种都有类似表现。

    原来以为碾米精度高就一定碾减率更高,现在我也知道并不一定总会这样。一碾达标60%、二碾达标85%、三碾达标90%,与一碾达标65%、二碾达标86%、三碾达标87%相比,后一种碾出的精度不如前一种而碾减却更大。

    如果碾米生产线不止一条而是两条、三条一起生产时,现象更加明显,这一定还包含碾米生产线之间的均衡问题。

    虽然是打米工作的“小白”,但智能工厂模式下我却能轻易地找到并解决这些问题。我想,这也是能“赢”车间朋友的一个重要原因吧。

    其三,碾米质量的均匀度问题。

    比打米的半个月,我经常观看车间朋友传统操作打出的米,实事求是地说,通常均匀度不算太好,而用智控系统打出的米均匀度却很高,尤其是在后期,我有点经验之后,智控系统打出的米基本整齐划一,我想这与传统控制时米机电流的不停波动有关。

    记得在为这期米厂做智能化升级之前,我们仔细观察过车间朋友们控制设备时米机电流的变化,通常有10多安培的波动,短时波动更大,而在刚刚完成智能工厂时,智控下的米机电流要稳定很多,但我们仍然认为没有达到当初期望的效果,通过观察与分析,我们判断米机电流的不停变化主要是三个因素引起的:流量的不稳定,流量控制拉杆只不过限定了流量的最大值而非恒定值;出糠网筛的微观变化,比如数个网筛孔短时的堵塞与畅通;来料水分的不规则变化。

    在我们给米机电流做了回归算法的伺服之后,电流基本是稳定的,多数米机甚至可以稳定到接近不波动的效果。

    我想,这应该是碾米均匀的关键之一。

    ......

    真诚感谢这些年来支持与帮助我们的所有人,因为有了你们,才有稻米加工智能工厂的成功,才有人工智能与粮食加工行业真正的深度融合;也感谢那些不支持甚至反对过我们的人,没有他们一路上设置的各种考验,我们解决问题的能力就不可能获得提升。

    人工智能的大时代已经来临了,积极地迎接拥抱它,就会乘风而上,活出自己的精彩;随波逐流,麻木等待,只能人云亦云,沦为他人之仆;粗暴拒绝,结果只有一个,那就是黯然的退出历史的舞台。

    为自己活,为他人活,还是——不活,这是每个人应该思考的问题。

    “比打米”活动结束了,但这个传统行业的一场风暴正在来临......




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