MoldIQ: yapay zekâ ile otonom kalıp tasarımı
3B ürün modelinden kalıp mimarisini, soğutmayı ve proses penceresini öneren; sahadaki makine verisiyle her üretimde daha isabetli hale gelen kapalı döngü bir mühendislik platformu.
- %60daha kısa tasarım (hedef)
- < 5 dkön tasarım (hedef)
- Ar-Geaşamasında
Yapay zekâ ile otonom kalıp tasarımı
Ürün modelinden kalıba, kalıptan akıllı fabrikaya kapalı döngü mühendislik.
Bugünkü durum
- Haftalar süren tasarım döngüsüKalıp tasarımı uzman bilgisine bağlı ve büyük ölçüde manuel ilerliyor.
- Deneme atışı ve revizyon maliyetiSorunlar çoğu zaman kalıp üretildikten sonra ortaya çıkıyor.
- Pahalı ve yavaş simülasyonAkış analizi yazılımları uzman, lisans ve saatlerce hesaplama gerektiriyor.
- Sahadan kopuk tasarımÜretimdeki gerçek makine verisi bir sonraki tasarıma geri dönmüyor.
MoldIQ vizyonu
3B ürün modelini yükleyin; yapay zekâ kalıp mimarisini, soğutmayı ve proses penceresini dakikalar içinde önersin.
Sahadaki makine verisiyle her üretimde daha da akıllanan, kapalı döngü bir mühendislik platformu.
3B model girdisi
STEP / IGES / STL yükleme, otomatik ağ üretimi
Geometri analizi
Et kalınlığı, çekme açısı, ters açı ve çökme riski
AI kalıp tasarımı
Ayırma yüzeyi, göz sayısı, giriş noktası, maça ve itici
Dolum & soğuma tahmini
Vekil model ile saniyeler içinde dolum ve çarpılma
Proses optimizasyonu
Sıcaklık, basınç, süre ve makine seçimi
Akıllı Fabrikaya aktarım
Reçete makineye, gerçek veri modele döner
Kapalı döngü öğrenmeAkıllı Fabrika'dan gelen gerçek proses ve kalite verisi dijital ikiz üzerinden modellere geri beslenir; her yeni kalıp bir öncekinden daha isabetli tasarlanır.
- Geometrik derin öğrenmeGrafik sinir ağları (GNN) parça ağı üzerinde doğrudan öğrenir; giriş noktası ve ayırma yüzeyi önerir.
- Fizik bilgili vekil modellerDolum, soğuma ve çarpılmayı klasik simülasyona göre çok daha hızlı tahmin eder.
- Üretken tasarımKonformal soğutma kanalı ve yolluk geometrisinin otomatik üretimi.
- Bayesyen optimizasyon & dijital ikizProses penceresini az denemeyle bulur, sahadan gelen veriyle kalibre olur.
Veri seti & geometri analizi
TRL 3 → 4Vekil simülasyon & kalıp öneri motoru
TRL 5Pilot fabrikada saha doğrulaması
TRL 6 – 7Ürünleşme & SaaS lansmanı
TRL 8Proje yapısı TÜBİTAK TEYDEB ve benzeri Ar-Ge destek programlarına uygun olarak kurgulanmıştır. Hedefler Ar-Ge planlaması kapsamında öngörülen değerlerdir.
MoldIQ hakkında sorular
Aradığınız cevap burada yoksa sorunuzu bize iletin; ilgili uzmanımız size dönüş yapsın.
Sorunuzu iletinMoldIQ şu anda kullanılabilir mi?
MoldIQ Ar-Ge aşamasındadır. Faz 1 (veri seti ve geometri analizi) 2026'nın dördüncü çeyreğinde başlıyor; pilot fabrika doğrulaması 2027 sonunda, ürünleşme ve SaaS lansmanı 2028'de hedefleniyor. Pilot iş birliği için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Hangi dosya formatlarını kabul ediyor?
STEP, IGES ve STL formatında 3B ürün modelleri yüklenir; ağ (mesh) otomatik üretilir.
Yapay zekâ neleri öneriyor?
Ayırma yüzeyi, göz sayısı, giriş noktası, maça ve itici yerleşimi, soğutma kanalları ile sıcaklık, basınç, süre ve makine seçimini kapsayan proses penceresi önerilir.
Klasik akış simülasyonundan farkı nedir?
Fizik bilgili vekil modeller dolum, soğuma ve çarpılmayı klasik simülasyona göre çok daha hızlı, saniyeler içinde tahmin eder. Akıllı Fabrika'dan gelen gerçek proses verisi dijital ikiz üzerinden modellere geri beslenir.
Hangi kazanımlar hedefleniyor?
Ar-Ge planlamasında öngörülen hedefler: kalıp tasarım süresinde %60 kısalma, deneme atışı sayısında %50 azalma, çevrim süresinde %10–15 iyileşme ve ürün modelinden ön tasarıma 5 dakikanın altında süre.
Diğer çözümlerimiz
Kingstur
Uçak, otobüs, otel, tur ve transferi tek çatıda toplayan global rezervasyon platformu.
Yapay zekâ, ulaşımGÖZCÜ
Otoyol kameralarından kazaları saniyeler içinde tespit eden yapay zekâ platformu.
IoT, Endüstri 4.0Akıllı Fabrika
Enjeksiyon makinelerinden gerçek zamanlı veri, MRP ve gelişmiş raporlama.
MoldIQ için görüşelim
İhtiyacınızı anlatın; kurumunuza özel çözüm mimarisi ve kavram kanıtı (PoC) için size dönüş yapalım.