Подробное применение интеллектуальной технологии производства в линии производства стирального порошка

В контексте быстрого развития промышленности 4. 0 технология интеллектуальной производства стала важным средством для содействия трансформации и модернизации промышленности производства стирального порошка. Глубокое применение технологии интеллектуального производства в производственных линиях стиральных порошков может повысить эффективность производства, качество продукции и уровни управления предприятиями, одновременно снижая производственные затраты и интенсивность труда. В этой статье будет изучено конкретное применение интеллектуальной технологии производства в производственных линиях стиральных порошков из нескольких аспектов.

1. Автоматический контроль производственного процесса

2. Интеллектуальный мониторинг и диагностика оборудования

3. Оптимизация управления производством

4. Применение технологии Интернета вещей

5. Интеллектуальная оптимизация формулировки продукта

6. Преимущества и проблемы реализации интеллектуальных технологий производства

1. Автоматический контроль производственного процесса

Хранение сырья и передача: В современных производственных линиях стиральных порошков автоматизированные три -размерные склады широко используются для хранения сырья. Эти склады могут автоматически управлять хранением и поиском сырья, повышая эффективность и точность хранения. Сырье переносятся в пакетную систему через конвейерные ленты и лифты. Датчики устанавливаются на этих передавающих устройствах для мониторинга потока и количества сырья в режиме реального времени, обеспечивая стабильное снабжение сырья для производства2.

Точное партия: Процесс партии имеет решающее значение для качества стирального порошка. Интеллектуальные системы партии используют датчики взвешивания и пакетные шкалы, чтобы точно измерить различные сырья в соответствии с требованиями процесса2. Усовершенствованные системы партии также могут автоматически регулировать коэффициент пакетирования в соответствии с производственным планом и характеристиками сырья, повышая точность и стабильность партии.

Управление процессом реакции: В процессе реакции интеллектуальные системы управления используются для мониторинга и регулировки таких параметров, как температура, давление и время реакции в реальном времени2. Например, датчики температуры устанавливаются в чайнике реакции, чтобы точно контролировать температуру реакции, обеспечивая качество продукта и эффективность реакции2. В то же время система управления может также регулировать условия реакции в соответствии с данными обратной связи, чтобы избежать таких проблем, как реакция Over - Recement или неполная реакция.

Пост - автоматизация обработки: После реакции стиральный порошок должен быть разделен, высушен и упакован. Интеллектуальный пост - системы обработки используют центрифуги, сушилки и упаковочные машины для автоматического завершения этих процессов2. Центрифуга может разделить твердую - жидкую смесь в стиральном порошке, а сушилка может удалить влагу в стиральном порошке, чтобы обеспечить ее стабильность и срок хранения. Упаковочный аппарат может автоматически взвесить, заполнять и запечатать промывочный порошок, повышая эффективность и точность упаковки.

2. Интеллектуальный мониторинг и диагностика оборудования

Реальный - временное мониторинг состояния оборудования: Интеллектуальная производственная технология позволяет мониторинг реального времени ключевого оборудования в линии производства стирального порошка через датчики и системы мониторинга. Такие параметры, как рабочая температура, вибрация и скорость вращения оборудования, контролируются в режиме реального времени. Если будут обнаружены какие -либо ненормальные данные, система немедленно выпустит сигнал тревоги, чтобы напомнить оператору, чтобы проверить и справиться с ней. Это помогает своевременно обнаружить сбои оборудования и избежать перебоев в производстве и проблем с качеством.

Диагностика неисправностей и прогноз: На основании собранных данных о эксплуатации оборудования, интеллектуальные системы диагностики неисправностей используют расширенные алгоритмы и модели для анализа и диагностики неисправностей оборудования. Они могут не только точно определить местонахождение разлома и причины, но и заранее предсказать потенциальные неисправности, обеспечивая профилактическое обслуживание. Это уменьшает простоя оборудования, продлевает срок службы оборудования и снижает затраты на техническое обслуживание. Например, некоторые системы используют искусственные нейронные сети для изучения нормальных рабочих моделей оборудования и выявления ненормального поведения посредством сравнения.

3. Оптимизация управления производством

Планирование и планирование производства: Интеллектуальные производственные системы могут сформулировать производственные планы и графики в соответствии с рыночным спросом, предложением сырья и статусом оборудования. Благодаря анализу исторических данных производства и рыночных тенденций, система может предсказать спрос на продукт и оптимизировать последовательность и количество производства. Это гарантирует, что производственная линия может соответствовать рыночному спросу при минимизации запасов и производственных затрат.

Управление качеством: Интеллектуальные системы управления качеством собирают и анализируют данные о качестве в режиме реального времени в процессе производства. Они могут отслеживать качество сырья, полупродукции и готовые продукты в любое время и немедленно обнаруживать проблемы с качеством. Если качество продукта не соответствует стандарту, система автоматически остановит производственную линию и побуждает оператора принять корректирующие меры. Кроме того, система управления качеством может также проанализировать причины проблем качества и предоставить предложения по улучшению для постоянного улучшения качества продукции.

Управление энергией: С ростом акцента на энергосбережение и защиту окружающей среды интеллектуальные системы управления энергопотреблением также широко применялись в линии производства стиральных порошков. Эти системы отслеживают и анализируют энергопотребление оборудования в режиме реального времени, определяют возможности энергии - экономии и оптимизируют энергию - используя процессы. Например, регулируя рабочие параметры оборудования и оптимизацию производственного процесса, потребление энергии на единицу продукта может быть снижено, тем самым снижая производственные затраты и воздействие на окружающую среду.

4. Применение технологии Интернета вещей

Взаимосвязь оборудования: Технология Интернета вещей реализует взаимосвязь различного производственного оборудования в производственной линии стирального порошка, что обеспечивает обмен информацией и взаимодействие между оборудованием5. Это обеспечивает лучшую координацию и сотрудничество между различным оборудованием, повышение эффективности производства и общей производительности производственной линии. Например, оборудование, передаваемое сырью, может общаться с пакетным оборудованием и реакционным оборудованием для обеспечения плавного прогресса производственного процесса.

Удаленный мониторинг и управление: Через технологию Интернета вещей операторы могут удаленно контролировать и контролировать производственную линию через мобильные устройства или компьютеры5. Они могут в любое время просматривать реальные данные о производстве, состояние оборудования и информация о тревоге, а также выполнять удаленные операции, такие как запуск, остановка и корректировка оборудования. Это повышает гибкость и удобство управления производством и обеспечивает быстрый ответ на чрезвычайные ситуации в производстве.

5. Интеллектуальная оптимизация формулировки продукта

Данные - проектирование составления состава: Интеллектуальная технология производства собирает и анализирует большой объем экспериментальных данных и данных о производстве, чтобы установить модель взаимосвязи между производительностью продукта и ингредиентами формулировки. Используя алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети и поддержки векторных машин, оптимальная формулировка может автоматически искать в соответствии с желаемыми показателями производительности продукта2. Этот метод может повысить точность и эффективность конструкции состава и снизить зависимость от ручного опыта.

Моделирование и оптимизация: Через программное обеспечение для моделирования производительность стирального порошка в процессе промывки моделируется и оценивается2. Результаты моделирования могут обеспечить ссылку на оптимизацию, помогая исследователям понять физическое и химическое поведение стирального порошка в разных средах и соответственно оптимизировать состав. Это может сэкономить много экспериментальных затрат и времени и повысить качество и конкурентоспособность продуктов.

6. Преимущества и проблемы реализации интеллектуальных технологий производства

Преимущества:

Повышенная эффективность производства: Автоматизация и интеллект производственного процесса снижают время и рабочую силу, необходимую для производства, улучшение скорости производственной линии и использования оборудования, а также увеличение производственных мощностей.

Улучшенное качество продукта: Интеллектуальный контроль и мониторинг обеспечивают стабильность и согласованность производственного процесса, снижая колебания качества продукции. Точный пакет и управление процессами также помогает улучшить качество и производительность стирального порошка.

Снижение затрат: Сокращение затрат на рабочую силу, отходы сырья и потребление энергии, а также продление срока службы оборудования, может эффективно снизить производственные затраты и улучшить экономические выгоды предприятий.

Повышенная конкурентоспособность рынка: Способность быстро реагировать на рыночный спрос, производить высококачественные продукты и снижение затрат позволяет предприятиям получить конкурентное преимущество на рынке и лучше удовлетворить различные потребности потребителей.

Проблемы:

Высокие начальные инвестиции: Реализация интеллектуальной технологии производства требует большого количества капиталовложений в оборудование, программное обеспечение и системную интеграцию, что может создать определенное финансовое давление на некоторые малые и средние предприятия.

Нехватка технических талантов: Работа и обслуживание интеллектуальных производственных систем требуют профессиональных технических талантов со знанием автоматизации, информационных технологий и химического машиностроения. Нехватка таких талантов может повлиять на реализацию и работу интеллектуальных технологий производства.

Сложность интеграции системной интеграции: Интеграция различного интеллектуального оборудования и систем в производственной линии является сложной задачей. Могут быть такие проблемы, как несовместимые интерфейсы и несоответствие данных, которые требуют высокой технической поддержки и интеграции высокого уровня.