English
magyar
हिंदी
Italiano
Български
한국어
Ελληνικά
Bai Miaowen
日本語
عربي 
Polski
বাংলা
Tööstuse 4. 0 kiire arengu kontekstis on arukas tootmistehnoloogia muutunud oluliseks vahendiks pesemispulbri tootmise muundamise ja uuendamise edendamiseks. Intelligentse tootmistehnoloogia sisemine rakendamine pulbri tootmisliinide pesemisel võib parandada tootmise tõhusust, toodete kvaliteeti ja ettevõtete haldamise taset, vähendades samal ajal tootmiskulusid ja tööjõu intensiivsust. Selles artiklis uuritakse intelligentse tootmistehnoloogia konkreetseid rakendusi pulbri tootmisliinide pesemisel mitmest aspektist.
1. tootmisprotsessi automaatjuhtimine
2. seadmete arukas jälgimine ja diagnoosimine
3. tootmisjuhtimise optimeerimine
4. Asjade Interneti tehnoloogia rakendamine
5. toote koostamise arukas optimeerimine
6. Aruka tootmistehnoloogia rakendamise eelised ja väljakutsed
1. tootmisprotsessi automaatjuhtimine
Tooraine ladustamine ja edastamine: Kaasaegse pesupulbri tootmisliinides kasutatakse tooraine ladustamiseks laialdaselt automatiseeritud kolmemõõtmelisi ladusid. Need laod saavad automaatselt hallata tooraine ladustamist ja hankimist, parandades ladustamise tõhusust ja täpsust. Toorained toimetatakse partiisüsteemi konveieri vööde ja liftide kaudu. Nendele edastavatele seadmetele paigaldatakse andurid, et jälgida tooraine voolu ja kogust reaalajas, tagades tooraine stabiilse pakkumise tootmiseks2.
Täpne partii: Partimisprotsess on pesupulbri kvaliteedi jaoks ülioluline. Intelligentsed partiisüsteemid kasutavad kaalumisandureid ja partii skaalasid erinevate toorainete täpseks mõõtmiseks vastavalt protsessinõuetele2. Täpsemad partiisüsteemid saavad partiisuhet automaatselt reguleerida vastavalt tootmiskavale ja tooraine omadustele, parandades partiide täpsust ja stabiilsust.
Reaktsiooniprotsessi kontroll: Reaktsiooniprotsessis kasutatakse intelligentseid juhtimissüsteeme parameetrite nagu temperatuuri, rõhu ja reaktsiooniaja jälgimiseks ja reguleerimiseks reaalajas2. Näiteks paigaldatakse reaktsioonitemperatuuri täpseks kontrollimiseks reaktsiooni veekeetja temperatuuriandurid, tagades toote kvaliteedi ja reaktsiooni efektiivsuse2. Samal ajal saab juhtimissüsteem reguleerida ka reaktsioonitingimusi vastavalt tagasiside andmetele, et vältida selliseid probleeme nagu reaktsioon või mittetäielik reaktsioon.
Post - töötlemise automatiseerimine: Pärast reaktsiooni tuleb pesupulber eraldada, kuivatada ja pakendada. Intelligentsed töötlemissüsteemid kasutavad nende protsesside automaatseks lõpuleviimiseks tsentrifuugid, kuivatid ja pakendimasinad2. Tsentrifuug võib eraldada tahke vedela segu pesupulbris ja kuivati saab pesupulbris niiskuse eemaldada, et tagada selle stabiilsus ja säilitus tööiga. Pakendimasin saab pesupulbrit automaatselt kaaluda, täita ja tihendada, parandades pakendi efektiivsust ja täpsust.
2. seadmete arukas jälgimine ja diagnoosimine
Päris - seadme staatuse ajaline jälgimine: Arukas tootmistehnoloogia võimaldab andurite ja jälgimissüsteemide kaudu pesupulbri tootmisliinis võtmeseadmete tegelikku jälgimist. Parameetreid nagu töötemperatuur, vibratsioon ja pöörlemiskiirus seadmete reaalajas jälgitakse. Kui tuvastatakse ebanormaalseid andmeid, väljastab süsteem kohe häire, mis tuletab operaatorile meelde ja sellega toime tulla. See aitab seadmete tõrkeid õigeaegselt tuvastada ning vältida tootmise katkestusi ja kvaliteediprobleeme.
Rikke diagnoosimine ja ennustamine: Kogutud seadmete tööandmete põhjal kasutavad intelligentsed rikke diagnoosimissüsteemid seadmete rikete analüüsimiseks ja diagnoosimiseks täiustatud algoritme ja mudeleid. Nad ei suuda mitte ainult täpsustada rikke asukohta ja põhjustada, vaid ka ennustada võimalikke vigu eelnevalt, võimaldades ennetavat hooldust. See vähendab seadmete seisakuid, pikendab seadmete kasutusaega ja vähendab hoolduskulusid. Näiteks kasutavad mõned süsteemid kunstlikke närvivõrke, et õppida seadme normaalseid tööharjumusi ja tuvastavad võrdluse abil ebanormaalse käitumise.
3. tootmisjuhtimise optimeerimine
Tootmise kavandamine ja ajakava: Intelligentsed tootmissüsteemid saavad koostada tootmisplaanid ja ajakavad vastavalt turunõudlusele, tooraine pakkumisele ja seadmetele. Ajalooliste tootmisandmete ja turusuundumuste analüüsi abil saab süsteem prognoosida toote nõudlust ning optimeerida tootmisjärjestust ja kvantiteeti. See tagab, et tootmisliin suudab rahuldada turunõudlust, minimeerides samal ajal varusid ja tootmiskulusid.
Kvaliteedijuhtimine: Intelligentsed kvaliteedijuhtimissüsteemid koguvad ja analüüsivad kvaliteetseid andmeid reaalajas tootmisprotsessi ajal. Nad saavad igal ajal jälgida tooraine kvaliteeti, pooltooteid ja valmistooteid ning kvaliteediprobleeme kohe tuvastada. Kui toote kvaliteet ei vasta standardile, peatab süsteem automaatselt tootmisliini ja palub operaatoril korrigeerimismeetmeid võtta. Lisaks saab kvaliteedijuhtimissüsteem analüüsida ka kvaliteediprobleemide põhjuseid ja pakkuda parendustegevuse ettepanekuid toote kvaliteedi pidevaks parandamiseks.
Energiahaldus: Kuna üha enam rõhuasetusi energiakaitsele ja keskkonnakaitsele, on laialdaselt kasutatud intelligentseid energiahaldussüsteeme ka pulbri tootmisliinide pesemisel. Need süsteemid jälgivad ja analüüsivad seadmete energiatarbimist reaalajas, tuvastavad energiat - säästmisvõimalusi ja optimeerib energiat - protsesse. Näiteks kohandades seadmete tööparameetreid ja optimeerides tootmisprotsessi, saab toote ühiku energiatarbimist vähendada, vähendades sellega tootmiskulusid ja keskkonnamõjusid.
4. Asjade Interneti tehnoloogia rakendamine
Seadmete ühendamine: Asjade Interneti tehnoloogia realiseerib pesupulbri tootmisliinis mitmesuguste tootmisseadmete ühendamist, võimaldades teabe jagamist ja suhtlemist seadme vahel5. See võimaldab paremat koordineerimist ja koostööd erinevate seadmete vahel, parandades tootmise tõhusust ja üldist tootmisliini jõudlust. Näiteks saab toorainetranspordi seadmed suhelda partiide ja reaktsiooniseadmetega, et tagada tootmisprotsessi sujuv areng.
Kaugjälgimine ja kontroll: Asjade Interneti tehnoloogia kaudu saavad operaatorid tootmisliini eemalt jälgida ja juhtida mobiilseadmete või arvutite kaudu. Nad saavad vaadata reaalset - ajatootmise andmeid, seadmete olekut ja häireteavet igal ajal ja kohas ning teha kaugtoiminguid, näiteks seadmete käivitamine, peatamine ja reguleerimine. See parandab tootmisjuhtimise paindlikkust ja mugavust ning võimaldab kiiret reageerimist tootmise hädaolukordadele.
5. toote koostamise arukas optimeerimine
Andmed - ajendatud koostise kujundamine: Arukas tootmistehnoloogia kogub ja analüüsib suures koguses eksperimentaalseid andmeid ja tootmisandmeid, et luua suhtemudel toote jõudluse ja koostiste koostisosade vahel. Kasutades masinõppe algoritme, näiteks närvivõrke ja tugivektorite masinaid, saab optimaalset koostist automaatselt otsida vastavalt soovitud toote jõudlusnäitajatele2. See meetod võib parandada koostise kujundamise täpsust ja tõhusust ning vähendada sõltuvust käsitsi kogemusest.
Simulatsioon ja optimeerimine: Simulatsioonitarkvara kaudu simuleeritakse ja hinnatakse pesemispulbri jõudlust2. Simulatsiooni tulemused võivad anda viite optimeerimise koostamiseks, aidates teadlastel mõista pulbri füüsikalist ja keemilist käitumist erinevates keskkondades ning optimeerida vastavalt koostisele. See võib säästa palju eksperimentaalseid kulusid ja aega ning parandada toodete kvaliteeti ja konkurentsivõimet.
6. Aruka tootmistehnoloogia rakendamise eelised ja väljakutsed
Kasu:
Suurenenud tootmise efektiivsus: Tootmisprotsessi automatiseerimine ja intelligentsus vähendavad tootmiseks vajalikku aega ja tööjõudu, parandavad tootmisliini kiirust ja seadmete kasutamist ning suurendavad tootmisvõimsust.
Täiustatud toote kvaliteet: Arukas kontroll ja jälgimine tagavad tootmisprotsessi stabiilsuse ja järjepidevuse, vähendades toote kvaliteedi kõikumisi. Täpne partii ja protsesside kontroll aitab parandada ka pesupulbri kvaliteeti ja jõudlust.
Vähendatud kulud: Tööjõukulude, toorainejäätmete ja energiatarbimise vähendamine, samuti seadmete kasutusaja pikendamine võivad tõhusalt vähendada tootmiskulusid ja parandada ettevõtete majanduslikku kasu.
Suurenenud turu konkurentsivõime: Võimalus kiiresti reageerida turunõudlusele, toota kõrge kvaliteetseid tooteid ja vähendada kulusid võimaldab ettevõtetel saada turul konkurentsieelist ja paremini rahuldada tarbijate mitmekesiseid vajadusi.
Väljakutsed:
Kõrge alginvesteering: Intelligentse tootmistehnoloogia rakendamine nõuab suurt hulka kapitaliinvesteeringuid seadmesse, tarkvarasse ja süsteemi integreerimisse, mis võib avaldada teatavat rahalist survet mõnele väikesele ja keskmise suurusega ettevõtetele.
Tehniline talentide puudus: Intelligentsete tootmissüsteemide toimimine ja hooldamine nõuab professionaalseid tehnilisi andeid, millel on teadmised automatiseerimise, infotehnoloogia ja keemiatehnika kohta. Selliste talentide puudus võib mõjutada intelligentse tootmistehnoloogia rakendamist ja toimimist.
Süsteemi integreerimisraskused: Erinevate intelligentsete seadmete ja süsteemide integreerimine tootmisliinile on keeruline ülesanne. Võib esineda selliseid probleeme nagu kokkusobimatud liidesed ja andmete vastuolud, mis nõuavad kõrge taseme tehnilise toe ja integratsiooni võimalusi.