В контекста на бързото развитие на индустрията 4. 0 интелигентната технология за производство се превърна в важно средство за насърчаване на трансформацията и модернизирането на производствената индустрия за производство на прах за прах. Прилагането на интелигентна производствена технология в линията за производство на прах за прах може да подобри ефективността на производството, качеството на продукта и нивата на управление на предприятията, като същевременно намалява производствените разходи и интензивността на труда. Тази статия ще изследва специфичните приложения на интелигентната производствена технология в производствените линии за пране на прах от няколко аспекта.
1. Автоматичен контрол на производствения процес
2. Интелигентен мониторинг и диагностика на оборудване
3. Оптимизация на управлението на производството
4. Приложение на технологията Internet of Things
5. Интелигентна оптимизация на формулировката на продукта
6. Ползи и предизвикателства при прилагането на интелигентна производствена технология
1. Автоматичен контрол на производствения процес
Съхранение и предаване на суровини: В съвременните линии за производство на прах за пране, автоматизираните три размери складове се използват широко за съхраняване на суровини. Тези складове могат автоматично да управляват съхранението и извличането на суровини, подобрявайки ефективността и точността на съхранението. Суровините се пренасят в партидата чрез конвейерни ленти и асансьори. Сензорите са инсталирани на тези конверни устройства, за да се наблюдават потока и количеството на суровините в реално време, като се гарантира стабилно снабдяване с суровини за производство2.
Точна партида: Процесът на партида е от решаващо значение за качеството на праховия прах. Интелигентните партидни системи използват сензори за претегляне и партидни скали, за да измерват точно различни суровини според изискванията на процеса2. Разширените системи за партиди могат също така автоматично да регулират съотношението на партидата според производствения план и характеристиките на суровините, подобрявайки точността и стабилността на партидата.
Контрол на реакционния процес: В процеса на реакция се използват интелигентни системи за управление за наблюдение и регулиране на параметрите като температура, налягане и време на реакция в реално време2. Например, температурните сензори са инсталирани в чайника за реакция, за да се контролира точно температурата на реакцията, като гарантира качеството на продукта и ефективността на реакцията2. В същото време системата за управление може също да регулира реакционните условия според данните за обратна връзка, за да се избегнат проблеми като над - реакция или непълна реакция.
Пост - Автоматизация на обработката: След реакцията, прахът за пране трябва да бъде разделен, изсушен и опакован. Интелигентните системи за пост - обработка използват центрофуги, сушилни и опаковъчни машини, за да завършат тези процеси автоматично2. Центрифугата може да отдели твърдата течна смес в праховия прах и сушилнята може да премахне влагата в праховия прах, за да гарантира неговата стабилност и живот на съхранение. Опаковъчната машина може автоматично да претегля, запълни и запечата прах за пране, подобрявайки ефективността и точността на опаковката.
2. Интелигентен мониторинг и диагностика на оборудване
Реално - Мониторинг на времето на състоянието на оборудването: Интелигентната производствена технология дава възможност за реално наблюдение на ключово оборудване в производствената линия на прах на прах чрез сензори и системи за мониторинг. В реално време се наблюдават параметри като работна температура, вибрация и скорост на въртене на оборудването. Ако бъдат открити ненормални данни, системата незабавно ще издаде аларма, за да напомни на оператора да провери и да се справи с нея. Това помага да се открият своевременно повреда на оборудването и да се избегнат прекъсвания на производството и проблеми с качеството.
Диагностика и прогнозиране на грешки: Въз основа на данните за експлоатация на събрано оборудване, интелигентните системи за диагностика на неизправности използват усъвършенствани алгоритми и модели за анализ и диагностициране на неизправности на оборудването. Те могат не само точно да намерят местоположението на повредата и да причинят, но и предварително да предскажат потенциални неизправности, което позволява превантивна поддръжка. Това намалява престоя на оборудването, удължава експлоатационния живот на оборудването и намалява разходите за поддръжка. Например, някои системи използват изкуствени невронни мрежи, за да научат нормалните работни модели на оборудване и да идентифицират ненормално поведение чрез сравнение.
3. Оптимизация на управлението на производството
Планиране и планиране на производството: Интелигентните производствени системи могат да формулират производствени планове и графици според търсенето на пазара, предлагането на суровини и състоянието на оборудването. Чрез анализа на историческите производствени данни и пазарните тенденции системата може да предвиди търсенето на продукта и да оптимизира производствената последователност и количество. Това гарантира, че производствената линия може да отговори на пазарното търсене, като същевременно свежда до минимум разходите за инвентар и производство.
Управление на качеството: Интелигентните системи за управление на качеството събират и анализират данни за качеството в реално време по време на производствения процес. Те могат да наблюдават качеството на суровините, полу -готовите продукти и готовите продукти по всяко време и незабавно да открият проблеми с качеството. Ако качеството на продукта не отговаря на стандарта, системата автоматично ще спре производствената линия и ще подтикне оператора да предприеме коригиращи мерки. В допълнение, системата за управление на качеството може също да анализира причините за проблемите на качеството и да предостави предложения за подобряване на непрекъснато подобряване на качеството на продукта.
Управление на енергията: С нарастващия акцент върху енергоспестяването и опазването на околната среда, интелигентните системи за управление на енергията също се прилагат широко в производствените линии за прах на прах. Тези системи наблюдават и анализират консумацията на енергия на оборудването в реално време, идентифицират енергийните възможности и оптимизират енергията - използвайки процеси. Например, чрез регулиране на работните параметри на оборудването и оптимизиране на производствения процес, потреблението на енергия на единица продукт може да бъде намалено, като по този начин се намали производствените разходи и въздействието върху околната среда.
4. Приложение на технологията Internet of Things
Взаимосвързаност на оборудването: Технологията Internet of Things осъзнава взаимосвързаността на различно производствено оборудване в производствената линия за пране на прах, което позволява споделяне на информация и взаимодействие между оборудването5. Това позволява по -добра координация и сътрудничество между различното оборудване, подобряване на ефективността на производството и общата производителност на производствената линия. Например, оборудването за транспортиране на суровини може да комуникира с партидното оборудване и реакционното оборудване, за да гарантира плавния напредък на производствения процес.
Отдалечен мониторинг и контрол: Чрез технологията Интернет на нещата, операторите могат дистанционно да наблюдават и контролират производствената линия чрез мобилни устройства или компютри5. Те могат да преглеждат реални данни за производството на време, състоянието на оборудването и информацията за алармата по всяко време и място и да извършват отдалечени операции като стартиране, спиране и регулиране на оборудването. Това подобрява гъвкавостта и удобството на управлението на производството и дава възможност за бърза реакция на производствените спешни случаи.
5. Интелигентна оптимизация на формулировката на продукта
Данни - дизайн на формулировка, задвижван: Интелигентната производствена технология събира и анализира голямо количество експериментални данни и производствени данни, за да установи модел на взаимоотношения между производителността на продукта и съставките за формулиране. Използвайки алгоритми за машинно обучение като невронни мрежи и поддържащи векторни машини, оптималната формулировка може да се търси автоматично според желаните показатели за производителност на продукта2. Този метод може да подобри точността и ефективността на дизайна на формулировката и да намали зависимостта от ръчния опит.
Симулация и оптимизация: Чрез симулационния софтуер, работата на праховия прах в процеса на измиване се симулира и оценява2. Резултатите от симулацията могат да осигурят референция за формулиране на оптимизация, като помагат на изследователите да разберат физическото и химичното поведение на праховия прах в различни среди и съответно да оптимизират формулировката. Това може да спести много експериментални разходи и време и да подобри качеството и конкурентоспособността на продуктите.
6. Ползи и предизвикателства при прилагането на интелигентна производствена технология
Ползи:
Повишена ефективност на производството: Автоматизацията и интелигентността на производствения процес намаляват времето и труда, необходими за производството, подобряват скоростта на производствената линия и използването на оборудването и увеличават производствения капацитет.
Подобрено качество на продукта: Интелигентният контрол и мониторинг гарантират стабилността и последователността на производствения процес, намалявайки колебанията на качеството на продукта. Точната партида и контрол на процесите също помагат за подобряване на качеството и производителността на праховия прах.
Намалени разходи: Намаляването на разходите за труд, отпадъците от суровини и потреблението на енергия, както и удължаването на експлоатационния живот на оборудването може ефективно да намали производствените разходи и да подобри икономическите ползи от предприятията.
Повишена пазарна конкурентоспособност: Способността за бързо реагиране на търсенето на пазара, производството на висококачествени продукти и намаляване на разходите позволява на предприятията да получат конкурентно предимство на пазара и по -добре да отговорят на разнообразните нужди на потребителите.
Предизвикателства:
Висока първоначална инвестиция: Прилагането на интелигентна производствена технология изисква голямо количество капиталови инвестиции в оборудване, софтуер и интеграция на системата, което може да окаже определен финансов натиск върху някои малки и средни предприятия.
Технически недостиг на таланти: Работата и поддръжката на интелигентни производствени системи изискват професионални технически таланти със познания за автоматизация, информационни технологии и химическо инженерство. Недостигът на подобни таланти може да повлияе на прилагането и работата на интелигентната производствена технология.
Трудност на интеграцията на системата: Интегрирането на различни интелигентни оборудване и системи в производствената линия е сложна задача. Възможно е да има проблеми като несъвместими интерфейси и несъответствие на данните, които изискват възможности за техническа поддръжка и интеграция на високо ниво.