Поглиблене застосування інтелектуальної технології виробництва у виробничій лінії прального порошку

У контексті швидкого розвитку промисловості 4. Застосування глибини інтелектуальної технології виробництва в пральних лініях виробництва порошку може підвищити ефективність виробництва, якість продукції та рівень управління підприємствами, зменшуючи при цьому виробничі витрати та інтенсивність праці. Ця стаття вивчить конкретні застосування інтелектуальної технології виробництва в пральних лініях виробництва порошку з декількох аспектів.

1. Автоматичне управління виробничим процесом

2. Інтелектуальний моніторинг та діагностика обладнання

3. Оптимізація управління виробництвом

4. Застосування технології Інтернету речей

5. Інтелектуальна оптимізація формулювання продукту

6. Переваги та проблеми впровадження інтелектуальних виробничих технологій

1. Автоматичне управління виробничим процесом

Зберігання та транспортування сировини: У сучасних пральних лініях виробництва порошку автоматизовані тривимірні склади широко використовуються для зберігання сировини. Ці склади можуть автоматично керувати зберіганням та пошуком сировини, підвищуючи ефективність та точність зберігання. Сировина передається в систему партії через конвеєрні ремені та ліфти. Датчики встановлюються на цих пристроях для моніторингу потоку та кількості сировини в режимі реального часу, забезпечуючи стабільну подачу сировини для виробництва2.

Точна партія: Процес партії має вирішальне значення для якості прального порошку. Інтелектуальні системи партії використовують зважування датчиків та пакетних шкал, щоб точно виміряти різні сировини відповідно до вимог до процесу2. Розширені системи партії також можуть автоматично регулювати коефіцієнт партії відповідно до плану виробництва та характеристик сировини, підвищуючи точність та стабільність партії.

Контроль процесу реакції: У процесі реакції інтелектуальні системи управління використовуються для моніторингу та регулювання таких параметрів, як температура, тиск та час реакції в режимі реального часу2. Наприклад, датчики температури встановлюються в реакційному чайнику, щоб точно контролювати температуру реакції, забезпечуючи якість продукту та ефективність реакції2. У той же час система управління також може регулювати умови реакції відповідно до даних зворотного зв'язку, щоб уникнути таких проблем, як надмірна реакція або неповна реакція.

POST - Автоматизація обробки: Після реакції пральний порошок потрібно відокремити, сушити та упаковувати. Системи інтелектуальної пошти - обробка використовують центрифуги, сушарки та машини для упаковки для автоматичного завершення цих процесів2. Центрифуга може відокремити тверду - рідку суміш в пральному порошку, а сушарка може видалити вологу в пральному порошку, щоб забезпечити його стабільність та термін зберігання. Машина для упаковки може автоматично зважувати, заповнювати та герметизувати пральний порошок, покращуючи ефективність та точність упаковки.

2. Інтелектуальний моніторинг та діагностика обладнання

Реальний - моніторинг часу стану обладнання: Інтелектуальна технологія виробництва забезпечує реальний моніторинг часу ключового обладнання на лінії виробництва прального порошку через датчики та системи моніторингу. Такі параметри, як робоча температура, вібрація та швидкість обертання обладнання, контролюються в режимі реального часу. Якщо виявлені якісь аномальні дані, система негайно видасть тривогу, щоб нагадати оператору перевірити та розібратися з нею. Це допомагає своєчасно виявити збої обладнання та уникати перебоїв у виробництві та проблемах якості.

Діагностика та прогнозування несправностей: На основі даних про роботу зібраного обладнання, інтелектуальні системи діагностики несправностей використовують передові алгоритми та моделі для аналізу та діагностики несправностей обладнання. Вони можуть не тільки точно знайти місце розлому та спричинити, але й заздалегідь передбачити потенційні несправності, що дозволяє профілактичне обслуговування. Це скорочує час простою обладнання, продовжує термін служби обладнання та зменшує витрати на технічне обслуговування. Наприклад, деякі системи використовують штучні нейронні мережі для вивчення нормальних моделей роботи обладнання та виявлення ненормальної поведінки за допомогою порівняння.

3. Оптимізація управління виробництвом

Планування виробництва та планування: Інтелектуальні виробничі системи можуть сформулювати виробничі плани та графіки відповідно до попиту на ринку, постачання сировини та статусу обладнання. За допомогою аналізу історичних виробничих даних та тенденцій ринку система може передбачити попит на продукт та оптимізувати виробничу послідовність та кількість. Це гарантує, що виробнича лінія може відповідати попиту на ринку, мінімізуючи витрати на запаси та виробничі витрати.

Управління якістю: Інтелектуальні системи управління якістю збирають та аналізують дані якості в режимі реального часу під час виробничого процесу. Вони можуть моніторинг якості сировини, напів- готову продукцію та готову продукцію в будь -який час та негайно виявити проблеми з якістю. Якщо якість продукту не відповідає стандарту, система автоматично зупинить виробничу лінію і спонукає оператора вжити коригуючих заходів. Крім того, система управління якістю також може проаналізувати причини проблем якості та надавати пропозиції щодо вдосконалення для постійного поліпшення якості продукції.

Управління енергією: Зі збільшенням акценту на енергозбереженні та захисті навколишнього середовища, інтелектуальні системи управління енергією також широко застосовуються в лініях виробництва пральних порошків. Ці системи контролюють та аналізують споживання енергії обладнання в режимі реального часу, визначають можливості економії енергії та оптимізують енергію - використовуючи процеси. Наприклад, коригуючи робочі параметри обладнання та оптимізуючи виробничий процес, споживання енергії на одиницю продукту може бути зменшено, тим самим зменшуючи виробничі витрати та вплив на навколишнє середовище.

4. Застосування технології Інтернету речей

Взаємозв'язок обладнання: Технологія Internet of Things реалізує взаємозв'язок різного виробничого обладнання на лінії виробництва прального порошку, що дозволяє обмінюватися інформацією та взаємодією між обладнанням5. Це дозволяє покращити координацію та співпрацю між різним обладнанням, підвищення ефективності виробництва та загальної продуктивності виробничої лінії. Наприклад, обладнання, що передає сировину, може спілкуватися з пакетним обладнанням та реакційним обладнанням, щоб забезпечити плавний прогрес виробничого процесу.

Віддалений моніторинг та контроль: Через технологію Internet of Things оператори можуть віддалено контролювати та контролювати виробничу лінію за допомогою мобільних пристроїв або комп'ютерів5. Вони можуть переглядати реальні дані про виробництво часу, стан обладнання та інформацію про тривогу в будь -який час та місце та виконувати віддалені операції, такі як запуск, зупинка та регулювання обладнання. Це покращує гнучкість та зручність управління виробництвом та забезпечує швидку реакцію на надзвичайні ситуації виробництва.

5. Інтелектуальна оптимізація формулювання продукту

Дані - Керована конструкція рецептури: Інтелектуальна технологія виробництва збирає та аналізує велику кількість експериментальних даних та виробничих даних для встановлення моделі взаємозв'язку між продуктивністю продукту та інгредієнтами рецептури. Використовуючи алгоритми машинного навчання, такі як нейронні мережі та підтримуючі векторні машини, оптимальну формулювання можна автоматично шукати відповідно до потрібних показників продуктивності продукту2. Цей метод може підвищити точність та ефективність розробки рецептури та зменшити залежність від ручного досвіду.

Моделювання та оптимізація: Завдяки програмному забезпеченню моделювання продуктивність прального порошку в процесі промивання моделюється та оцінюється2. Результати моделювання можуть забезпечити посилання на формулювання оптимізації, що допомагає дослідникам зрозуміти фізичну та хімічну поведінку прального порошку в різних умовах та оптимізувати рецептуру відповідно. Це може заощадити багато експериментальних витрат та часу та покращити якість та конкурентоспроможність продукції.

6. Переваги та проблеми впровадження інтелектуальних виробничих технологій

Вигоди:

Підвищена ефективність виробництва: Автоматизація та інтелект виробничого процесу скорочують час та робочу силу, необхідну для виробництва, покращують швидкість виробничої лінії та використання обладнання та збільшують виробничі потужності.

Покращена якість продукції: Інтелектуальний контроль та моніторинг забезпечують стабільність та послідовність виробничого процесу, зменшуючи коливання якості продукції. Точний контроль за партією та процесом також допомагає покращити якість та продуктивність прального порошку.

Зменшені витрати: Зниження витрат на оплату праці, відходи сировини та споживання енергії, а також продовження терміну експлуатації обладнання можуть ефективно зменшити виробничі витрати та покращити економічні вигоди підприємств.

Підвищена конкурентоспроможність ринку: Можливість швидко реагувати на попит на ринок, виробляти високу якісну продукцію та зменшити витрати, дозволяє підприємствам отримати конкурентну перевагу на ринку та краще задовольнити різноманітні потреби споживачів.

Виклики:

Високі початкові інвестиції: Впровадження інтелектуальної виробничої технології вимагає великої кількості капітальних вкладень у обладнання, програмне забезпечення та інтеграцію системи, що може становити певний фінансовий тиск на деякі малі та середні підприємства.

Технічний дефіцит талантів: Експлуатація та обслуговування інтелектуальних виробничих систем потребують професійних технічних талантів з знаннями про автоматизацію, інформаційні технології та хімічну інженерію. Дефіцит таких талантів може вплинути на впровадження та експлуатацію інтелектуальних виробничих технологій.

Системна інтеграція складності: Інтеграція різних інтелектуальних обладнання та систем у виробничу лінію є складним завданням. Можуть виникати такі проблеми, як несумісні інтерфейси та невідповідність даних, які потребують можливостей технічної підтримки та інтеграції високого рівня.