AI大模型技术在玻璃深加工行业的应用与挑战

随着AI大模型技术的不断进步和训练成本的不断降低，特别是以DeepSeek模型的发布，使AI走进生活成为可能。下面浅谈下对玻璃行业的影响。

1、 提高智能化制造效率

在中空和真空玻璃产线加工时适当的引入AI模型，特别是DeepSeek模型，通过AI进行智能调配产线各个工艺产能装配，按照订单及时调整调拨排片，切割，钢化等等工艺，从而高效完成玻璃的加工。尤其能够优化切割版图利用率与中空配片时效之间的矛盾（例如，提高切割优化率需要累计多订单玻璃，但玻璃数量过多就会影响后续玻璃配片及时性和完工进度），最终实现两者的理想平衡。

2、 提高智能化制造良品率

引入AI模型，通过AI算法优化参数，比如可以动态调整钢化炉参数，根据玻璃厚度，钢化时各种动态数据，以提升玻璃平整度，减少不良率；同时也可以通过模型检测玻璃的破损率来动态调整AI模型；在真空产线中，原本需要大量人工检测真空玻璃是否合格的工作可交由AI完成，从而显著降低成本并提升效率。

3、 订单、产量与客户需求预测

引入AI模型，通过对历史订单的分析，可预测未来几个月或几天的订单量和加工量，根据这部分数据的准确性再动态调整AI模型，使预测更加准确，及时安排排产和未来业务规划。

4、 潜在问题与挑战

数据安全问题难以忽视，涉及到很多行业机密信息，以及客户信息，使用公共模型，很容易造成数据泄露，带来很大风险，如果本地部署满血版版本则需要承担高昂的经济成本。如何在安全性与成本间取得平衡，仍是亟待解决的难题。