Ус нэмэх шугам: Илүү сайн удирдлагын тулд оюунлаг технологийг нэгтгэх

Ус нэмэх шугамын үйл ажиллагаанд автоматжуулалт болон нэгтгэлт

Орчин үеийн ус нэмэх шугамууд нь нарийвчлал болон үйл ажиллагааны масштабыг олж авахын тулд автоматжуулалтын технологийг ашигладаг. Програмчлагддаг логик контроллерүүд (PLC) болон серво-ажиллуураар хангасан механизмийг нэгтгэснээр үйлдвэрлэгчид хүний алдааг багасган, минутанд 500 ба түүнээс дээш сав баглаа боодол боловсруулах чадвартай хурдыг хадгалж чаддаг.

Нэмэлтийн үйлдлүүдэд PLC хяналтын системийн үүрэг

PLC нь дүүргэх хэмжээг тохируулж, савны байршлыг, цомгийн цаг хугацааг 0.1-секунд хариулах үнэн зөвтэй зохицуулдаг. Эдгээр систем нь гар аргаар калибрлах процессыг орлох бөгөөд үйлдвэрлэлийн 98%-д ± 1%-ийн хэмжээний тогтвортой байдлыг бий болгодог. Энэ нь их хэмжээний ундааны савлуулахын хувьд чухал шаардлага юм.

Товчхон хяналтын зориулалтаар үйл ажиллагаа явуулдаг серво мотортай дүүргэх систем

Серво мотор нь өндөр хурдны үйл ажиллагааны үеэр бодит цаг хугацааны нунтаглалын өндөрт тохируулалт хийж, савны хэлбэлзэл эсвэл байршуулал алдааг нөхөн төлжүүлдэг. Энэхүү технологи нь уламжлалт механик хөдөлгөөнтэй харьцуулахад хэт их дүүргэх хог хаягдлыг 20% -иар бууруулж, 300 БПМ-ээс дээш дүүргэх хурдтай байдаг.

Нэмэлт машин, хаалттай, тэмдэглэгээтэй, тээвэрлэгчтэй нэгдэх

Modbus TCP зэрэг төвлөрсөн хяналтын протокол нь цэнэглэх станцыг эргэлтийн хаалттай, тэмдэглэлийн хэрэглэгчтэй уялдуулан ажилладаг. Европын тэргүүлэх бөмбөгчин нь PLC-ээр дамжуулан эргэн ирүүлэх эргэлтийн дугуйгаар дамжуулан конвейерний хурд, дүүргэгчний түлшний хурдыг нийлүүлж, 45 минут/цаг хугацааны шидэлтийн хугацааг арилгасан.

Автоматжуулсан дүүргэх машинуудын тусламжтайгаар үр ашгийг сайжруулах

Урьдчилан тодорхойлсон савны параметрүүдийг ашигласнаар автоматжуулсан шугамууд нь шилжилтийн цагийг 90 минутаас бага 15 минут болтол багасгадаг. Серво-движоктой, интеграцитай CIP (байранд цэвэрлэх) системтэй дүүргэгчид шинэчилснээр үйлдвэрүүд сард гарц 35%-иар нэмэгдсэн гэж тайлагнадаг бөгөөд хөдөлмөрийн зардлыг бууруулах замаар 14 сарын дотор хөрөнгийн орлогыг олж авдаг.

Ус дүүргэх шугамын сенсорын технологийн тусламжтай нарийвчлал ба тогтвортой байдлыг хангах

Бодит цагт эзлэхүүнийг хэмжих зориулалттай өндөр нарийвчлалын сенсорууд

Өнөөгийн ус нэмэх системүүд савыг дүүргэх үедээ ойролцоогоор хагас хувийн нарийвчлалд хүрэхийн тулд урсгалын метр, дууны долгионий технологи болон багтаамжийн сенсоруудад тулгуурладаг. Тоног төхөөрөмж тасралтгүйгээр шингэний зузаан болон агаарын пузырууд зэрэг зүйлсийг шалгадаг бөгөөд тэдгээрийг илрүүлснээр гарах урсгалын хурдыг мөчлөн тохируулдаг. Жишээ нь серво-хөдөлгүүрт поршеньт дүүргэгчид энэ нь ердийн дүүргэгчид ашиглаж чадахгүй байдалд сайн ажилладаг. Эдгээр нь үйлдвэрлэлийн явцад цэвэршүүлэх бүтээгдэхүүнүүдийн шалтгаантай асуудлыг шийдвэрлэдэг. Өнгөрсөн жилийн саяахан гарсан баглаа боодлын үр ашгийн өгөгдлөөс үзэхэд компаниуд эдгээр дэвшилтэт системийн тусламжтайгаар алдагдаж буй бүтээгдэхүүнээ 2-5 хувийн хооронд бууруулж чадсан байна.

Орчны хүчин зүйлсийн дүүргэлтийн тогтвортой байдлын хувьд үзүүлэх нөлөө

Температурын хэлбэлзэл ба чийгшилтийн өөрчлөлт шингэний нягтыг өөрчилж, дутуу дүүргэлт үүсгэх боломжтой. Хяналтын өндөр түвшний сенсорууд динамик байдлаар дүүргэх эзлэхүүнийг тохируулж засварладаг. Жишээ нь, 10°C температур нэмэгдэх үед ихэвчлэн урсгалын хурдны 1.2% өөрчлөлт шаардлагатай байдаг. Цаг агаарын нөхцлийг хянахуйц дүүргэх танк ашигладаг үйлдвэрлэгчид орчны нөлөөгөөс үүдэлтэй үйлдвэрлэлийн зогсолтыг 18%-иар бууруулсан талаар мэдээлж байна.

Динамик тохируулгын тулгамдсан хүрээний хариу урсацын систем

Төхөөрөмжийн төрөл	Функц	Ашиг тус
Шугаман тооцоолол	Эзлэхүүний урсгалыг хянах	өндөр хурдтай дүүргэх үед ±0.3% нарийвчлал
Түвшин саналгүй	Шилэн саванд шингэн дүүргэх түвшнийг хянах	Налуу байрласан саванд илүүдэл дүүргэлтийг урьдчилан сэргийлэх
Дамжуулагч	Үйлдвэрийн шугамын даралтыг тогтвортой байлгах	Боргоцой үүсэлтийг 27%-иар бууруулна

Эдгээр хоорондоо холбогдсон системүүд 50 мс тутамд өөрсдийнхөө тохируулгыг хийж, 400 BPM хурдтай үед ч ISO 9001-ийн стандартад нийцсэн дүүргэлтийн түвшинд барьж чаддаг.

Туршлагын жишээ: Өндөр түвшний сенсор ашиглан дүүргэх хэлбэлзлийг 40%-иар бууруулах

Нэгэн ундааны үйлдвэр 2023 онд усны шилэн баглаа боодол хийх үйлдвэрийн шугамд радарын сенсор болон зарим ухаалаг хиймэл оюун ухааны систем сууруулсан. Энэхүү технологийн шинэчлэл нь шингэний хэмжээний тохирохгүй байдал буюу дутуу эсвэл илүү дүүргэх асуудлыг маш ихээр бууруулсан бөгөөд 2.1%-аас 1.3% хүртэл буурчээ. Компани эдгээр сайжруулалтад ойролцоогоор 740 мянган ам.доллар зарцуулсан ч чанарын шалгалтанд буцах, алдагдах бүтээгдэхүүний хэмжээ багасаж, зөвхөн 11 сарын дотор хөрөнгөө буцаан олсон. Үйлдвэрийн баг нь карбонлогдсон ундаа үйлдвэрлэхэд гарсан үр дүнгээр тусгайлан тааламжтай байсан. Шинэ систем нь өмнөхөөсөө илүү давуу талтайгаар цэврүүжсэн агаарыг илүү сайн удирдана гэдгийг олж харсан тул хийтэй ус үйлдвэрлэхэд ойролцоогоор 15% илүү сайн үр дүн гарсан. Их хэмжээний партийг муутгаж байсан тогтмол хөөсөлдөх асуудалтай түрүүлж тэмцэх шаардлагагүй боллоо.

Ус дүүргэх шугамд ухаалаг хяналт тавих, өгөгдөлд суурилсан шийдвэр гаргах

HMI болон Cloud платформ ашиглан бодит цагт хянах, алсын удирдлага

Өнөөгийн усны савлалтын шугамууд нь HMI панелд холбогдсон бөгөөд cloud платформтой холбогдсон байдаг тул үйлдвэрийн менежерт шилэн савнууд хэр хурдан дүүргэгдэж байгаа, машинууд ямар байдатай байгаа зэрэг чухал үйлдвэрлэлийн тоон мэдээлэлд тасралтгүй хандах боломжийг олгодог. Олон газарт үйл ажиллагаа явуулдаг компаниудын хувьд томоохон үйлдвэрлэлийн шаардлагад нийцэхийн тулд смартфон эсвэл планшет ашиглан хаанаас ч машины тохиргоог өөрчлөх чадвар нь чухал болсон. Эрчим хүчний үйлдвэрлэл дэх автоматжуулалтын талаарх 2023 оны тайлангийн сүүлийн үеийн судалгаагаар эдгээр cloud-той холбогдсон системүүд нь гар аргаар өгөгдөл бүртгэх үед гардаг хүний ​​гаргах алдааг ойролцоогоор 27%-иар бууруулдаг байна. Ийм нарийвчлал нь томоохон үйл ажиллагааны хэмжээнд чанарын стандартыг хангах гэхэд маш их ялгаатай болдог.

Үйл ажиллагааны хяналтын үйлдвэрлэлийн самбар ба үзүүлэлтүүд

Төвийн самбарууд нь Нийт Тоног Төхөөрөмжийн Үр Ашгийг (OEE) болон дундаж гэмтэлд орох хугацаа зэрэг үндсэн ажиллагааны илтгэгчидийг хянах боломжийг олгодог. Нэгэн энгийн усны үйлдвэрлэгч сав баглах процессийн түр зогсолтыг илрүүлсэн харагдахуйц KPI-ийн самбар хэрэглэснээр боловсруулалтын чадал 18%-иар сайжирсан.

ERP/МЭС ба Хяналтын Системтэй Интеграци

Өндөр түвшний ус бөмбөлгөх шугамууд одоо парти бүр дуусах үед материаллаг нөөцийн шинэчлэлтийг автоматжуулахын тулд Ерөнхий Нөөцийн Төлөвлөлтийн (ERP) системтэй ажилладаг. Энэхүү интеграци нь цаг үеийн шинжилгээгээр анхдагч материал боловсруулах явцад гарах алдагдлыг 14%-иар бууруулдаг. Мөн цуврал кодлох систем нь бөмбөлгөхөөс эхлээд худалдааны төгсгөл хүртэлх бүх бүтээгдэхүүний хяналтыг хангана.

Өгөгдлийн ачааллыг Шийдвэр гаргах мэдээллээр Тэнцвэржүүлэх

Орчин үеийн сенсорууд нь ердийн усны шилэн савлалтын үйлдвэрт өдөрт дунджаар 2.4 ТB мэдээлэл үүсгэдэг бол ИН-ээр ажилладаг шинжилгээний хэрэгслүүд үйл ажиллагааны буслах чимээг шүүж, чухал хандлагыг илчилдэг. Сүүлийн үед эхийн усны үйлдвэрт хийсэн хэрэгжүүлэлт нь машин сургалтыг ашиглан шошго тавих төхөөрөмжид 22 удаа давтагдаж буй жижиг зогсолтыг илрүүлж, илүү их ажиллах цагийг хангах зорилгоор урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авах боломжийг олгосон бөгөөд үүний үр дүнд ажиллах цаг 19%-иар нэмэгдсэн.

Ус дүүргэх шугамын зогсолтыг багасгахын тулд урьдчилан сэргийлэх засвар, IIoT

Тасралтгүй эрүүл мэндийн хяналт хийхийн тулд IoT-т суурилсан машинууд

Өдөрт ус нэмэх үйл ажиллагааны салбарт одоогоор индустрийн зүйлсийн интернет (IIoT) технологийг сайн ашиглан тоног төхөөрөмжийн ажиллагааг бодит цагт хянах боломжтой болсон. Тэд шатрын машин, холбоосууд, урт конвейер зэрэг олон төрлийн машин тоноглол дээр хэлбэлзэл илрүүлэгч, температур тодорхойлогч камер, даралтын хэмжигч гэх мэт төхөөрөмжүүдийг суурилуулдаг. Сонирхолтой хэрэглээний салбарын нэг томоохон компани 2023 онд Smart Packaging Trends-ийн тэмдэглэснээр ухаалгаар хяналт тавьсан системийг ашиглаж эхэлснээс хойш хөдөлгүүрийн гэмтэл 22 хувийн буурчээ. Энэ нь яагаад чухал юм бэ гэвэл ийм системүүд эвдрэл гарахаас өмнөх асуудлыг илрүүлж, тулгуур хэсгүүдийн износ, смазкийн үйлчилгээ алдагдах, деталийн байрлал зөрөх зэрэг үед ажилтнуудад мэдээлэл илгээдэг. Засвар үйлчилгээний бүртгэлүүдийн дагуу эдгээр гурван асуудал нь механик эвдрэлийн бараг хоёр гуравт нь эзэлдэг бөгөөд иймд компанийн удирдлагууд ийм технологийг хэрэгжүүлэх асуудалд илүү их анхаарч эхэлсэн.

Тоормозлохгүй ажиллаж буй машин зогсолтыг 30%-иар бууруулах урьдчилан таамаглах алгоритмууд

Одоо ухаалаг системүүд нь жижиглэгчийн хувьсах температурын өсөлт шиг ихэвчлэн тэгшилгээ муудаж байгааг илтгэдэг ийм шинж чанарыг олж харахад машин сургалтын хэрэгслүүд маш сайн болсон. Засвар үйлчилгээний багууд эвдрэл гарахаас өмнөх ерөндөгийн үеэр хэт их изэгдсэн деталийг солиход энэ арга замыг хэрэгжүүлсэн үйлдвэрүүд хуучин арга барилтай харьцуулахад тодорхойгүй зогсох явдал 23 хувиар багассан гэж тайлагнаж байна. Математик тооцоолол ч мөн үр дүнтэй: сүүлийн үеийн хүнсний үйлдвэрлэлийн салбарын тайлангуудад дурдсанчлан, үйлдвэрийн шугам бүр жилдээ олдсон хугацааны алдагдлын хувьд ойролцоогоор 180,000 ам.доллар хэмнэдэг.

Хэлбэлзэл ба дулааны сенсор ашиглан засвар үйлчилгээний үр дүнтэй байдлыг сайжруулах

Спектрийн шинжилгээгээр хэлбэлзлийн загварыг судлах нь бүрэн гэмтэхээс 12-18 өдрийн өмнө эргэлдэгч хэсгүүдийн тэнцвэргүй байдлыг илрүүлэх боломжийг олгоно. Серво ашиглан удирддаг таглах толгойд халуун датчик нь үрэлт энгийн бусаар ихсэж эхлэх үед мэдээллийг барьж авах бөгөөд үүнийг систем "энэ тулгуурт төхөөрөмжийг солих цаг боллоо" гэж хэлж байгаа юм. Нэг жишээнд, үйлдвэрийн хурдны хайрцгийг хоёр датчийн системийг ашиглаж эхэлснээс хойш солих хугацаа бараг хагасаар буурсан байна. Засвар үйлчилгээний зардал ч илүү их буурч, 2024 оны Beverage Production Journal-ийн мэдээллээр нэгжид ноогдох зардал 4.20 доллароос 2.55 доллар хүртэл буурчээ. Ийм төрлийн хэмнэлт нь үйлдвэрлэлийн шугамаар хурдан хурдан нэмэгддэг.

Холбогдсон дүүргэх шугамуудын кибер аюулгүй байдлын эрсдэлийг шийдвэрлэх

IIoT холболт найдвартай байдлыг сайжруулдаг ч, энэ нь сул талуудыг өөртөө агуулдаг — хамгаалагдаагүй төхөөрөмжүүд нь үйлдвэрлэлийн кибер гэмт хэргийн 31%-ийг эзэлдэг (ICS Кибер Аюулгүй Байдлын Тайлан 2023). Хүчирхэг нууцлал (AES-256), үүргийн үндсэн дээрх хандалтын хяналт, програм хангамжийн гарын үсгийн шалгалт аюулгүй байдлын эрсдэлийг бууруулдаг. Ул үгүй болох сорилтуудыг улиралд нэг удаа хийдэг объектуудад халдаж орох оролдлогууд 78%-иар буурч, өгөгдлийн бүтэн байдлыг алдалгүй үйл ажиллагааг тасралтгүй явуулах боломжийг олгодог.

Ухаалаг технологи ба Дижитал Хос: Ус напан шугамын үйл ажиллагааг тохируулах ирээдүй

Напан шугамын үйл ажиллагааг имитаци хийхэд зориулсан дижитал хос

Дижитал хоёрдогч технологи нь жинхэнэ ус савлах шугамын виртуаль хуулбарыг бий болгох тул операторууд өөр өөр үйлдвэрлэлийн нөхцөлд симуляци явуулах боломжтой. Энэ систем урсгалын хурд, даралтын өөрчлөлт, тоног төхөөрөмжийн элэгдлийн цэг зэрэг хүчин зүйлсийг судалж, бодит үйл ажиллагааг гладно ажиллуулан үр дүнг сайжруулдаг. Жишээлбэл, инженерүүд бүтээгдэхүүн гэнэт илүү зузаравбал юу болохыг харах эсвэл эрэлт хурдан нэмэгдэх үеийн чадлын хэрэглээг шалгахыг хүсч болно. Сүүлийн үеийн салбарын судалгаагаар компанийн эдгээр дижитал хуулбарыг нэвтрүүлснээр шилжилтийн цагийг ихэвчлэн 15-20 хувь бууруулдаг байна. Ингэснээр нэг багцын хэмжээг нөгөөгөөр солих эсвэл ундааны төрлийг өөрчлөх шаардлагатай болдог.

Хиймэл оюун ухаан дээр суурилсан чанарын хяналт ба гажилт илрүүлэлт

Онцгой үзэгчийн систем нь энэ минутад 500-аас дээш, 1200 гаруй савыг шалгаж чаддаг бөгөөд савлалтын герметик чанар, хийх ёстой дүүргэлтийн түвшин болон саван дээрх шошгоны байршил зэргийг шалгаж, жижиг дутагдалтай зүйлсийг илрүүлдэг. Хуучин оптик сенсорууд ийм гибк чанартай ажиллах боломжгүй. Гүн сургалтын загварууд янз бүрийн шилэн савны хэлбэр эсвэл шинэ шошгоны дизайнтай тулгарах үед үнэн хэрэгтээ суралцдаг тул тохиргоог байнга гар аргаар шинэчилэх шаардлагагүй болгодог. Өнгөрсөн жилийн савлалтын салбарт хийсэн зарим судалгаагаар компанийн хуучин дүрмийн шалгалтын аргаас ИНТЕЛЛЕКТТЭЙ систем рүү шилжихэд буруу татгалзах хувь ойролцоогоор 38%-иар буурсан байна. Энэ нь үйлдвэрлэлийн шугам дээрх шаардлагагүй зогсох үзэгдэл багасдаг гэсэн үг юм. Эдгээр системийг үнэн хэрэгтэй үнэ цэнэтэй болгож буй зүйл бол тодорхой дутагдалтай загваруудыг машины ажиллагааны нарийн үзүүлэлттэй холбож чаддаг явдал юм. Энэ нь эмнэл заслын арга хэмжээ авахад л биш харин давтагдаж буй чанарын асуудлыг үүсгэж буйг тодорхойлоход үйлдвэрлэгчдэд тусалдаг.

Эрчимтэй эрэлтийн хэлбэлзэлд тохируулан зохицуулагдах ИН-тэй үйлдвэрлэлийн шугам

Одоо үед орчин үеийн дүүргэх шугамууд борлуулалтын бодит цагийн мэдээлэл, бараа материалын нөөцийн тоо, мөн бид бүгд дуртай зовиуртай улирлын эрэлтийн таамшлагаас хамааран өөрсдөө үйлдвэрлэлийн хурд болон баглах боловшруулах тохиргоог автоматаар тохируулж чаддаг болсон. Жишээ нь зулаар ундарга их борлогдох үед л үзэгдэл илүү илэрдэг. Арын талын ухаалаг системүүд ашиг оруулах боломжтой өндөр үнэтэй бүтээгдэхүүний жижиг багц үйлдвэрлэлд анхаарлаа хандуулах боловч буцааж захидалт гарахаас сэргийлэн хангалттай нөөц байлгаж чаддаг. Эвгүйрэлтэй зүйл бол энерги хэмнэх талаар юм. Эдгээр машин сургах алгоритмууд цахилгаан эрчим хүчний хямд үед кап суулгагч болон шошго хавсаргагч зэрэг их хүч чадал шаарддаг тоног төхөөрөмжүүдийг ажиллуулах цагийг төлөвлөдөг. Бид шөнө дунд эсвэл өглөөний түрүүчээр цахилгаан эрчим хүчний эрэлт багатай үед тэдгээрийг ажиллуулах талаар ярьж байна. Энэ энгийн цагийн шилжилт нь улсын хэмжээнд олон үйлдвэрт жилийн үйл ажиллагааны зардлыг ойролцоогоор 12 хувиар бууруулахад тусалсан.

Ирээдүйн хандлага: Хиймэл оюун, Зүйлсийн интернэт, мэдээллийн үндсэн автоматжуулалт

2030 онд 5G-ээр холбогдсон сенсорууд, ирмэгийн тооцоолох чадвар болон үүсгэх хиймэл оюуны нэгдэлд зуучлагч болох тул шингэн усны савлалт бараг бүрэн автомжуулагдах болно. Өөрөө тохируулдаг савлалтын толгойнуудыг блокчейн дээр суурилсан хяналтын системтэй хослуулах зэрэг шинэ технологийн хөгжил нь асуудлыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлж байгаа бөгөөд хүний хяналтын шаардлагыг багасган, бүх зүйлийг дүрэм журамд нийцүүлэн ажиллуулж байна. Зах зээлийн мэргэжилтнүүдийн үзэж байгаагаар роботууд нийлүүлэлтээс эхлээд засвар үйлчилгээ хүртэлх бүх ажлыг хийж, савлалтын үйлдвэрүүд цаг алдалгүй ажиллаж болзошгүй юм. Хурдан санаачлагатай компаниуд заримд нь материал хаягдал багасгаж, савлалтын явцад шингэний урсгалыг сайжруулах зорилготой хиймэл оюунаар үүсгэсэн савны загваруудыг судалж эхэлсэн бөгөөд энэ нь хэдхэн жилийн өмнө бодож болохгүй байсан зүйл юм.

Түгээмэл асуулт

Ус савлах шугамд автоматжуулалт гэж юу вэ?

Ус нэмэх шугамд автоматжуулалт нь програмчлаж болох логик контроллер (PLC) болон серво-ажиллагаатай механизм зэрэг технологийг ашиглан нарийвчлалыг сайжруулах, хүний ​​алдааг багасгах, өндөр боловсруулалтын хурдыг хадгалах зорилготой юм.

PLC систем нэмэх үйл явцыг хэрхэн сайжруулах вэ?

PLC систем нь дүүргэх хэмжээ, савны байршил, краны цаг тодорхойлох үйлдлийг маш нарийн зохицуулж, үйлдвэрлэлийн үр дүнг тогтвортой байлгах замаар нэмэх үйл явцыг сайжруулдаг.

Яагаад нэмэх системд серво мотор ашигладаг вэ?

Серво моторуудыг нэмэх системд бодит цагт тохируулга хийхэд ашигладаг бөгөөд савны деформаци эсвэл байршилтын алдааг засварлан, үйлдлийн нарийвчлалыг хангана.

Нэмэх шугамд өндөр нарийвчлалтай сенсорын үүрэг юу вэ?

Өндөр нарийвчлалтай сенсорууд бодит цагт хэмжээг хэмждэг, зузаан болон бөмбөлгүүдийг тооцож засварлаж, нарийвчлалыг хангаж, бүтээгдэхүүнийг хаях хэмжээг хамгийн бага байлгадаг.

Хиймэл оюун ухаан (AI) нэмэх шугамын үйл ажиллагаанд хэрхэн хувь нэмрээ оруулах вэ?

Хиймэл оюун ухаан нь машин сургалт, дэвшилтэт мэдээллийн шинжилгээг ашиглан чанарын хяналт, гэм бурууг илрүүлэх, эрхэлсэн эрэлтийг тохируулах, үйл ажиллагааны үр ашгийг сайжруулах замаар дүүргэх шугамын үйл ажиллагааг сайжруулдаг.