Coatema Coating Machinery GmbH は、今後10年ほどの間に、塗装機や印刷機を自律的に最適化する道筋を示し、エキサイティングな展開を見せました。
下図のように、R2Rスロットダイコーティング、インクジェット印刷、乾燥、レーザー加工、強光度焼結、巻取り・巻戻しなどをインラインで統合したマルチステーション印刷・コーティング装置を開発しています。下記は、茨城県つくば市に設置された例です。OET - Organic Electronic Technologies P.C. をギリシャで開催しました。
もちろん、印刷やコーティングは、大きなマルチパラメーター・ペースを持つ複雑な技術である。 以下に、その一部を紹介します。特に多層デバイスや構造物の印刷、ラボから工場への移行においては、このような複雑なマルチステップシステムにおいて最適な印刷、コーティング、乾燥、焼結条件を見つけるだけでなく維持することが重要な課題であるため、製品開発およびラボから工場への移行には時間がかかり、困難が伴う場合があります。
Coatemaは現在、複数の測定ポイントを機械内にインラインで統合しています（下図参照）。その結果、1分間に数百万のデータポイントが出力され、プロセスの各段階における洞察を得ることができます。
これらすべてのデータポイントの意味を理解するために、CoatemaはパートナーのPandaと共同でAIアルゴリズムを開発しており、例えば、コーティングまたは印刷された表面の異常の位置を自動的に特定することを可能にしています。このAIによる異常の自動検出は、時系列でも可能で、異常のあるコーティングや印刷のステップの位置やタイムスタンプを特定することができるようになります。下図のように、このアルゴリズムは、マルチステーションの完全統合型印刷機とコーティング機から出力されるデータを常時解析しています。
Coatemaのこれらの開発は、印刷・コーティング機械の将来の進化を示すものです。このレベルの洞察力により、製品開発、最適化、ラボから工場への移行が加速され、また、大規模な生産印刷において優れた均一な品質維持が可能になります。
また、長期的な視点に立つと、人間の手をほとんど加えることなく最適な印刷条件を見つけ出し、それを維持する自律的な自己最適化印刷機の基礎作りを始めることができるのです。 [This is automatically translated from English]
