ຫົວໜ້າ

ຜະລິດຕະພັນ

ການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະ IoT ໃນລະບົບການລະລາຍຢາງພາລາ

By ໄມຄ໌ ເຊນ, ຜູ້ອຳນວຍການຜະລິດ | ມີປະສົບການຫຼາຍກວ່າ 12 ປີໃນການຜະລິດຢາງພາລາ |LinkedIn

ບົດຮຽນຫຼັກ

  • ຖັງ XCJ-G600 ດຽວຈະໝຸນວຽນຊຸດ 15 ກິໂລກຣາມທຸກໆ 20-40 ວິນາທີ — ຫຼາຍກວ່າ 1,300 ຮອບວຽນທີ່ອຸດົມດ້ວຍຂໍ້ມູນຕໍ່ການເຮັດວຽກ 8 ຊົ່ວໂມງແມ່ນມີໃຫ້ໃຊ້ແລ້ວສຳລັບການຈັບພາບ IoT.
  • ໜ່ວຍລະລາຍຄວາມຮ້ອນແບບ Cryogenic ເຮັດວຽກຢູ່ທີ່ອຸນຫະພູມຫຼຸດລົງເຖິງ −150 °C ດ້ວຍຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງ 20–70 RPM, ແລະ ການບັນທຶກຕົວແປທັງສອງຢ່າງນີ້ເປີດເຜີຍໂດຍກົງເຖິງສິ່ງເສດເຫຼືອຂອງໄນໂຕຣເຈນ ແລະ ການລະເຫີຍຂອງວັດສະດຸກັນຄວາມຮ້ອນ.
  • ເນື່ອງຈາກເຄື່ອງຈັກທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ເປີດເຜີຍການເລື່ອນລອຍຂອງຂະບວນການແຕ່ຫົວທີ, ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາມັກຈະປ່ຽນການຢຸດທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ໃຫ້ກາຍເປັນການແຊກແຊງທີ່ກຳນົດເວລາໄວ້ຕໍ່າກວ່າ 30 ນາທີ (ຄ່າປົກກະຕິຈາກໂຄງການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ).
  • ການຕິດຕັ້ງເພີ່ມເຕີມແມ່ນດີກວ່າການປ່ຽນແທນ: ອຸປະກອນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍອິນເວີເຕີ ເຊັ່ນ: XCJ-G600 7.5 kW ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຊັນເຊີ ແລະ ປະຕູຮົ້ວແທນການຊື້ໃໝ່.
ຄຳຕອບສັ້ນໆ:ການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະ IoT ໃນລະບົບການລະລາຍຢາງໝາຍເຖິງການເຊື່ອມຕໍ່ຕົວແປທີ່ແຕ່ລະເຄື່ອງຄວບຄຸມແລ້ວ - ຄວາມໄວຂອງຖັງ, ເວລາຮອບວຽນ, ອຸນຫະພູມ, ແລະ ການໂຫຼດແບບເປັນກຸ່ມ - ກັບເຄືອຂ່າຍຂໍ້ມູນ, ແລະ ໃຫ້ຊອບແວກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງ, ຄາດຄະເນການສວມໃສ່ຂອງອົງປະກອບ, ແລະ ແນະນຳການແກ້ໄຂພາລາມິເຕີໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເນື່ອງຈາກວ່າເຄື່ອງຈັກລະລາຍເຊັ່ນ:ຮຸ່ນຊຸບເປີ XCJ-G600ເມື່ອຜະລິດສຳເລັດຊຸດນ້ຳໜັກ 15 ກິໂລກຣາມທຸກໆ 20-40 ວິນາທີພາຍໃຕ້ມໍເຕີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍອິນເວີເຕີ 7.5 kW, ຂໍ້ມູນທີ່ AI ຕ້ອງການຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນທຸກໆຮອບວຽນ. ສິ່ງທ້າທາຍໃນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ແມ່ນການເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງຈັກສະຫຼາດຂຶ້ນ - ມັນແມ່ນການເກັບກຳ ແລະ ປະຕິບັດຕາມຂໍ້ມູນທີ່ໂຮງງານຢາງສ່ວນໃຫຍ່ຖິ້ມໃນປະຈຸບັນ.

ຜູ້ຜະລິດສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ພວກເຮົາເຮັດວຽກຮ່ວມກັບມີອຸປະກອນ deflashing ທີ່ສະຫຼາດຢູ່ໃນລະດັບເຄື່ອງຈັກ ແລະ ງຽບສະຫງົບຢ່າງສົມບູນໃນລະດັບໂຮງງານ. ຜູ້ຄວບຄຸມຮູ້ຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງ; ຜູ້ປະຕິບັດງານຮູ້ນ້ຳໜັກຂອງຊຸດ; ທີມງານຄຸນນະພາບຮູ້ອັດຕາການປະຕິເສດ - ແຕ່ບໍ່ມີໃຜເຊື່ອມຕໍ່ທັງສາມຢ່າງນີ້. ການຕັດການເຊື່ອມຕໍ່ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ໂຄງການ AI ແລະ IoT ຖືກອອກແບບມາເພື່ອແກ້ໄຂ.

ບົດຄວາມນີ້ອະທິບາຍເຖິງຄວາມໝາຍທີ່ແທ້ຈິງຂອງການເຊື່ອມໂຍງໃນສະພາບການທີ່ກຳລັງປ່ຽນແປງ, ຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະເຊື່ອມຕໍ່ກ່ອນ, ແລະແຜນທີ່ເສັ້ນທາງທີ່ດຳເນີນໄປເປັນໄລຍະໆ ເຊິ່ງເຮັດວຽກສຳລັບໂຮງງານຢາງພາລາຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ ແທນທີ່ຈະເປັນໂຮງງານອັດສະລິຍະຂະໜາດໃຫຍ່.

ຕົວຈິງແລ້ວ AI ແລະ IoT ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດໃນສະພາບການ Deflashing?

ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT) ແມ່ນການປະຕິບັດການເຊື່ອມຕໍ່ອຸປະກອນອຸດສາຫະກໍາກັບເຄືອຂ່າຍເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນການດໍາເນີນງານຂອງມັນສາມາດຖືກເກັບກໍາ, ເກັບຮັກສາ ແລະ ກວດສອບໄດ້; ປັນຍາປະດິດ (AI) ແມ່ນຊັ້ນຊອບແວທີ່ຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນນັ້ນ ແລະ ແນະນໍາ ຫຼື ປະຕິບັດການຕັດສິນໃຈ.ໃນການ deflashing, ທັງສອງເຮັດວຽກເປັນຄູ່: IoT ສະໜອງສັນຍານດິບ, ແລະ AI ປ່ຽນສັນຍານໃຫ້ເປັນການກະທຳ - ເຮັດໃຫ້ roller ຊ້າລົງ, ໝາຍສາຍແອວທີ່ສວມໃສ່, ຫຼືກັກກັນກຸ່ມທີ່ໜ້າສົງໄສກ່ອນທີ່ມັນຈະສົ່ງອອກ.

ມັນຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍທີ່ຈະຄິດວ່າເຄື່ອງຈັກລະລາຍຄວາມຮ້ອນເປັນແຫຼ່ງຂໍ້ມູນກ່ອນ ແລະ ເຄື່ອງມືກຳຈັດຄຣີມເປັນອັນດັບສອງ. ທຸກໆຮອບວຽນການລະລາຍຄວາມຮ້ອນແບບກົນຈັກ ແລະ ທຸກໆການແລ່ນດ້ວຍອຸນຫະພູມຕ່ຳກວ່າ -120 °C ຈະສ້າງລາຍນິ້ວມືທີ່ສາມາດຕິດຕາມໄດ້ຂອງຄວາມໄວ, ເວລາ, ອຸນຫະພູມ ແລະ ການໂຫຼດ. ເມື່ອລາຍນິ້ວມືເຫຼົ່ານັ້ນຖືກເກັບໄວ້, ຄຳຖາມທີ່ເຄີຍຮຽກຮ້ອງໃຫ້ວິສະວະກອນຂະບວນການຢືນຢູ່ທີ່ຖັງເປັນເວລາເຕັມທີ່ - "ເວລາຮອບວຽນເລີ່ມຄ່ອຍໆມາເມື່ອໃດ?" - ກາຍເປັນຄຳຖາມໃນແຜງຄວບຄຸມສິບວິນາທີ.

ຈຸດຂໍ້ມູນ Deflash ອັນໃດທີ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະເຊື່ອມຕໍ່ກ່ອນ?

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວແປສີ່ຢ່າງທີ່ຕັດສິນໃຈຄຸນນະພາບຂອງການລະລາຍຄວາມຮ້ອນແລ້ວ: ເວລາຮອບວຽນ, ຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງ, ອຸນຫະພູມຂອງຂະບວນການ, ແລະ ການໂຫຼດແບບເປັນກຸ່ມ.ພວກມັນມີຢູ່ໃນທຸກໆເຄື່ອງ, ພວກມັນປ່ຽນແປງເມື່ອມີບາງຢ່າງຜິດພາດ, ແລະພວກມັນເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງຜະລິດຕະພັນ. ຕາຕະລາງຂ້າງລຸ່ມນີ້ຈັບຄູ່ແຕ່ລະຕົວແປກັບຄ່າອຸປະກອນຕົວຈິງ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ມັນປົດລັອກ.

ຈຸດຂໍ້ມູນ ມູນຄ່າອຸປະກອນທົ່ວໄປ ສິ່ງທີ່ AI ເຮັດກັບມັນ
ເວລາຮອບວຽນ 20–40 ວິນາທີຕໍ່ຊຸດ (XCJ-G600, ນ້ຳໜັກ 15 ກິໂລກຣາມ) ກວດຈັບການເຄື່ອນທີ່ທີ່ສົ່ງສັນຍານເຖິງການສວມໃສ່ຂອງໃບມີດ ຫຼື ຄວາມອິດເມື່ອຍຂອງໄດຣຟ໌ກ່ອນທີ່ຄຸນນະພາບຈະຫຼຸດລົງ
ຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງ 20–70 RPM (ໜ່ວຍລະລາຍຄວາມຮ້ອນແບບ cryogenic) ເຊື່ອມໂຍງການຕັ້ງຄ່າຄວາມໄວກັບການສຳເລັດຮູບພື້ນຜິວເພື່ອແນະນຳ RPM ທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ສານປະສົມ
ອຸນຫະພູມຂະບວນການ ອຸນຫະພູມສູງສຸດລົງເຖິງ -150 °C ລາຍງານການສູນເສຍການສນວນກັນຄວາມຮ້ອນ ແລະ ການໃຊ້ໄນໂຕຣເຈນຫຼາຍເກີນໄປ ເຊິ່ງສາມາດເບິ່ງເຫັນໄດ້ພຽງແຕ່ໃນເສັ້ນໂຄ້ງການເຮັດຄວາມເຢັນທີ່ບັນທຶກໄວ້ເທົ່ານັ້ນ
ໂຫຼດເປັນຊຸດ ລູກກິ້ງ 80 ລິດ, ປະມານ 15–20 ກິໂລກຣາມ ລະບຸການໂຫຼດໜ້ອຍເກີນໄປທີ່ເຮັດໃຫ້ວົງຈອນເສຍໄປ ແລະ ການໂຫຼດເກີນທີ່ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການປະຕິເສດເພີ່ມຂຶ້ນ

ມູນຄ່າອຸປະກອນທີ່ໄດ້ມາຈາກໜ້າຜະລິດຕະພັນ XCJ-G600ແລະລາຍລະອຽດຂອງເຄື່ອງລະລາຍໄນໂຕຣເຈນແຫຼວ cryogenic.

ເນື່ອງຈາກວ່າການແຕກຫັກຂອງອຸນຫະພູມໃນອຸນຫະພູມຕ່ຳແມ່ນການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງອຸນຫະພູມ ແລະ ເວລາ, ເສັ້ນໂຄ້ງການເຮັດຄວາມເຢັນທີ່ບັນທຶກໄວ້ແມ່ນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດໃນສາຍອຸນຫະພູມຕ່ຳ.ການແລ່ນທີ່ບັນລຸເປົ້າໝາຍການແຕກຫັກພາຍໃນ 5 ນາທີແທນທີ່ຈະເປັນ 8 ນາທີ ໄດ້ປະຢັດໄດ້ 37% ຂອງຮອບວຽນຂອງມັນ — ເຊິ່ງເປັນການປະຢັດທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນໃນໂມງຈັບເວລາ ແຕ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນຂໍ້ມູນ.

Blog_AI_IoT_Rubber_Deflashing_illus1

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາປ່ຽນແປງເສດຖະກິດທີ່ອ່ອນແອແນວໃດ?

ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດຄະເນໃຊ້ຂໍ້ມູນແນວໂນ້ມ — ເວລາຮອບວຽນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນ, ການປ່ຽນແປງຂອງກະແສໄຟຟ້າມໍເຕີ, ຄວາມບໍ່ໝັ້ນຄົງຂອງອຸນຫະພູມ — ເພື່ອກຳນົດເວລາການບໍລິການກ່ອນທີ່ອົງປະກອບຈະລົ້ມເຫຼວ, ແທນທີ່ຈະເປັນຫຼັງຈາກນັ້ນ.ຄວາມແຕກຕ່າງທາງດ້ານເສດຖະກິດແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ: ມໍເຕີຂັບເຄື່ອນທີ່ລົ້ມເຫຼວໃນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກຈະເຮັດໃຫ້ສາຍການຜະລິດຢຸດເຮັດວຽກ, ເຮັດໃຫ້ຕາຕະລາງເວລາເຮັດວຽກສັບສົນ, ແລະ ສາມາດຍົກເລີກການຜະລິດທີ່ກຳລັງດຳເນີນຢູ່ໄດ້ເຕັມຮູບແບບ, ໃນຂະນະທີ່ການປ່ຽນແປງທີ່ວາງແຜນໄວ້ລ່ວງໜ້າສອງອາທິດຈະເກີດຂຶ້ນລະຫວ່າງການເຮັດວຽກລະຫວ່າງການເຮັດວຽກ.

ໃນປະສົບການຂອງພວກເຮົາທີ່ສະໜັບສະໜູນສາຍການລະລາຍຄວາມຮ້ອນຢູ່ໂຮງງານຂອງລູກຄ້າ, ການຕິດຕາມກວດກາທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການເຄື່ອນທີ່ຂອງຂະບວນການທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ສາມຫາຫ້າຄັ້ງຕໍ່ໄຕມາດໃນເຄື່ອງຈັກດຽວ - ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນການຂະຫຍາຍເວລາຮອບວຽນເທື່ອລະກ້າວ ແລະ ການເຢັນລົງທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ - ແລະແຕ່ລະຄັ້ງສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ພາຍໃນເວລາທີ່ກຳນົດໄວ້ພາຍໃຕ້ 30 ນາທີ (ຄ່າປົກກະຕິຈາກໂຄງການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ; ຕົວເລກທີ່ແນ່ນອນແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມການປະສົມສານປະສົມ ແລະ ຮູບແບບການປ່ຽນແປງ).ເນື່ອງຈາກອິນເວີເຕີ 7.5 kW ໃນເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ XCJ-G600 ໄດ້ລາຍງານການໂຫຼດມໍເຕີເປັນດິຈິຕອລແລ້ວ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕາມກວດກາລະດັບນີ້ແມ່ນປະຕູທາງເຂົ້າ ແລະ ການຕັ້ງຄ່າ, ບໍ່ແມ່ນຮາດແວໃໝ່.

ຍັງມີມຸມການປະຕິບັດຕາມ. ພືດໄດ້ຮັບການຮັບຮອງວ່າISO 9001ຖືກຮ້ອງຂໍໃຫ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ; ຮ່ອງຮອຍຂອງພາລາມິເຕີເຄື່ອງຈັກຕໍ່ຊຸດແມ່ນໜຶ່ງໃນຫຼັກຖານທີ່ສະອາດທີ່ສຸດທີ່ຜູ້ກວດສອບຈະຍອມຮັບ.

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກເຂົ້າກັບວົງຈອນຄຸນນະພາບຢູ່ໃສ?

ວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກປິດວົງຈອນທີ່ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີພຽງຢ່າງດຽວປະໄວ້ໃຫ້ເປີດ: ກ້ອງຖ່າຍຮູບກວດກາສ່ວນທີ່ຖືກລະລາຍ, ແລະຊັ້ນ AI ຈະຕິດຕາມທຸກສ່ວນທີ່ຖືກປະຕິເສດກັບຄືນສູ່ວົງຈອນ, ຄວາມໄວ, ແລະອຸນຫະພູມທີ່ແນ່ນອນທີ່ຜະລິດມັນ.ສິ່ງນີ້ປ່ຽນການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຈາກກິດຈະກຳການເບິ່ງທາງຫຼັງໄປເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນການຊີ້ນຳ.

ລະບົບຕ່ອງໂສ້ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງມີລັກສະນະແບບນີ້: ຊິ້ນສ່ວນຕ່າງໆອອກຈາກກະບອກລະບາຍຄວາມຮ້ອນ, ຜ່ານການກວດສອບວິໄສທັດທີ່ຊີ້ບອກເຖິງການຕົກຄ້າງຂອງແສງໄຟ, ແລະຊິ້ນສ່ວນທີ່ສະອາດສືບຕໍ່ໄປເຄື່ອງແຍກຢາງທີ່ຄັດແຍກຜະລິດຕະພັນທີ່ດີຈາກສິ່ງເສດເຫຼືອຂອງການຕັດแต่ง. ເມື່ອລະບົບວິໄສທັດບັນທຶກກຸ່ມການປະຕິເສດ, AI ຈະປຽບທຽບເວລາກັບຂໍ້ມູນຖັງ ແລະ ຕອບຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນຄື: ນີ້ແມ່ນສານປະສົມທີ່ບໍ່ດີ, ຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼື ເປັນກຸ່ມທີ່ມີນ້ຳໜັກເກີນມາດຕະຖານ 2 ກິໂລກຣາມບໍ?

ສາຍ Cryogenic ໄດ້ຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກການຈັບຄູ່ນີ້. ການລະລາຍ Cryogenic ບັນລຸອັດຕາການຜ່ານຜະລິດຕະພັນສຳເລັດຮູບສູງກວ່າ 98% ເມື່ອພາລາມິເຕີມີຄວາມໝັ້ນຄົງ, ສະນັ້ນເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍ - ເສັ້ນໂຄ້ງການເຮັດຄວາມເຢັນທີ່ແລ່ນ 10 °C ອຸ່ນກວ່າເສັ້ນຖານ - ກໍ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຮັບຮູ້ກ່ອນທີ່ມັນຈະເສຍສາມຈຸດຂອງຜົນຜະລິດ.

ແຜນທີ່ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ເປັນຈິງມີລັກສະນະແນວໃດ?

ວິທີການທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນສຳລັບໂຮງງານຢາງພາລາສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສາມໄລຍະຄື: ເຊື່ອມຕໍ່, ວິເຄາະ, ຈາກນັ້ນເພີ່ມປະສິດທິພາບ - ຕາມລຳດັບນັ້ນ, ໃນເຄື່ອງຈັກດຽວກ່ອນສາຍການຜະລິດທັງໝົດ.ການພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈເປັນອັດຕະໂນມັດກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະມີຢູ່ແມ່ນຮູບແບບຄວາມລົ້ມເຫຼວທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດທີ່ພວກເຮົາເຫັນໃນໂຄງການອຸດສາຫະກໍາ 4.0.

  1. ເຊື່ອມຕໍ່ເຄື່ອງຈັກໜຶ່ງເຄື່ອງ ແລະ ກຳນົດເສັ້ນພື້ນຖານ.ຕິດຕັ້ງປະຕູຮົ້ວຂອບໃສ່ໜ່ວຍລະລາຍຄວາມຮ້ອນອັນດຽວ - ເຊິ່ງເປັນໜ່ວຍໃໝ່ລ່າສຸດທີ່ໃຊ້ອິນເວີເຕີຫຼາຍທີ່ສຸດ - ແລະບັນທຶກເວລາຮອບວຽນ, ຄວາມໄວ, ອຸນຫະພູມ, ແລະ ການໂຫຼດເປັນເວລາ 60 ມື້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນແປງຫຍັງເລີຍ, ສະນັ້ນ "ປົກກະຕິ" ຈຶ່ງຖືກວັດແທກແທນທີ່ຈະສົມມຸດຕິຖານ.
  2. ວິເຄາະຕໍ່ກັບຜົນໄດ້ຮັບດ້ານຄຸນນະພາບ.ລວມຂໍ້ມູນເຄື່ອງຈັກເຂົ້າກັບບັນທຶກການປະຕິເສດຈາກການກວດກາ, ແລະໃຫ້ຊັ້ນ AI (ຫຼື spreadsheet ທີ່ດີ, ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ) ຄົ້ນຫາຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງການເລື່ອນຂອງພາລາມິເຕີ ແລະ ເຫດການຄຸນນະພາບ.
  3. ເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ວຍການແຈ້ງເຕືອນແບບວົງຈອນປິດ.ກຳນົດຂອບເຂດການແຈ້ງເຕືອນຈາກພື້ນຖານ, ສົ່ງພວກມັນໄປຫາໂທລະສັບຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານ ຫຼື ແຜງຄວບຄຸມໂຮງງານ, ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນພິຈາລະນາການແກ້ໄຂພາລາມິເຕີອັດຕະໂນມັດ - ຂັ້ນຕອນທີ່ຕ້ອງການການຄຸ້ມຄອງຫຼາຍທີ່ສຸດ ແລະ ຄວາມຮີບດ່ວນໜ້ອຍທີ່ສຸດ.

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຄື່ອງຈັກທີ່ເຈັບປວດທີ່ສຸດ

ຢ່າເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຄື່ອງໃໝ່ລ່າສຸດຂອງທ່ານ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຄື່ອງທີ່ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າຕ້ອງເຮັດວຽກລ່ວງເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດ, ເຮັດວຽກຊ້ຳອີກຫຼາຍທີ່ສຸດ, ຫຼື ການສົນທະນາກັບລູກຄ້າທີ່ໜ້າອາຍທີ່ສຸດ - ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນຈະຄຸ້ມຄ່າໄວທີ່ສຸດ.

ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ຊື່ສັດແມ່ນຫຍັງ?

ປັນຍາປະດິດ ແລະ IoT ຈະບໍ່ແກ້ໄຂຂະບວນການທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ, ຖັງທີ່ເສື່ອມສະພາບ, ຫຼື ແມ່ພິມທີ່ລະບຸໄວ້ບໍ່ດີ — ພວກມັນພຽງແຕ່ຈະລາຍງານບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນໄດ້ໄວ ແລະ ຊັດເຈນກວ່າ.ການເຊື່ອມໂຍງຊ່ວຍຂະຫຍາຍການຄວບຄຸມຂະບວນການທີ່ດີ; ມັນບໍ່ໄດ້ທົດແທນມັນໄດ້.

ສອງຂໍ້ຄວນລະວັງເພີ່ມເຕີມຈາກປະສົບການໂຄງການຂອງພວກເຮົາ. ທຳອິດ, ການແລ່ນແບບປະສົມຂະໜາດນ້ອຍສ້າງຂໍ້ມູນບາງໆ: ຮູບແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບ 300 ຮອບວຽນຂອງຂະໜາດ O-ring ໜຶ່ງອັນຈະບໍ່ສາມາດໂອນໄປຫາຄອບຄົວຂອງຊິ້ນສ່ວນໄລຍະສັ້ນ 40 ອັນໄດ້ຢ່າງສະອາດ, ສະນັ້ນຄວາມຄາດຫວັງຕ້ອງໄດ້ກຳນົດຕໍ່ສ່ວນປະສົມຜະລິດຕະພັນ. ອັນທີສອງ, ການເຊື່ອມຕໍ່ມີພື້ນຜິວຄວາມປອດໄພ - ຄຳແນະນຳເຊັ່ນ: ຊັບພະຍາກອນຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີໃນການຜະລິດທີ່ເຜີຍແຜ່ໂດຍNISTຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະອ່ານກ່ອນທີ່ເກດເວຈະເລີ່ມໃຊ້ງານ.ເນື່ອງຈາກວ່າໂທລະສັບມືຖືທີ່ກຳລັງລະລາຍໄຟບໍ່ຄ່ອຍຈະເຊື່ອມຕໍ່ກັບອິນເຕີເນັດໂດຍການອອກແບບ, ເຄືອຂ່າຍໂຮງງານທີ່ແບ່ງສ່ວນຢ່າງຖືກຕ້ອງຈະຮັກສາຄວາມສ່ຽງເພີ່ມເຕີມໃຫ້ຢູ່ໃນລະດັບປານກາງ, ແຕ່ “ປານກາງ” ບໍ່ແມ່ນ “ສູນ” ແລະ ຄວນມີງົບປະມານສຳລັບ.

Blog_AI_IoT_Rubber_Deflashing_illus2

ສະຫຼຸບ: ເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານມີແລ້ວ

ການລະລາຍຢາງພາລາແມ່ນເໝາະສົມກັບການເຊື່ອມໂຍງ AI ແລະ IoT ຢ່າງຜິດປົກກະຕິ, ດ້ວຍເຫດຜົນງ່າຍໆອັນດຽວຄື: ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກດ້ວຍຕົວແປທີ່ຄວບຄຸມໄດ້ຢ່າງແມ່ນຍຳ ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້. ການຜະລິດ 15 ກິໂລກຣາມ, ຮອບວຽນ 20–40 ວິນາທີ, ເພດານ -150 °C, ຮອບລໍ້ 20–70 RPM — ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ລໍຖ້າການເກັບກຳ, ແລະທຸກໆອັນລ້ວນແຕ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບ.

ຖ້າທ່ານກຳລັງວາງແຜນການລົງທຶນໃນອຸປະກອນຄັ້ງຕໍ່ໄປ, ໃຫ້ເລືອກເຄື່ອງຈັກທີ່ຜູ້ຄວບຄຸມເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນນັ້ນຢ່າງຈະແຈ້ງ. ສຳຫຼວດເຄື່ອງລະລາຍຢາງຄົບຊຸດຈາກ Xiamen Xingchangjia, ຫຼືສົ່ງແບບແຕ້ມຊິ້ນສ່ວນ ແລະ ຜົນຜະລິດເປົ້າໝາຍຂອງທ່ານມາໃຫ້ພວກເຮົາ — ທີມງານວິສະວະກອນຂອງພວກເຮົາຈະສະເໜີການຕັ້ງຄ່າການລະລາຍໄຟດ້ວຍຕົວເລືອກການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ກົງກັບລະດັບອັດຕະໂນມັດຂອງໂຮງງານຂອງທ່ານ.

ຂໍ້ມູນອຸປະກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

•ເຄື່ອງລະລາຍຢາງລຸ້ນຊຸບເປີ XCJ-G600— ກະບອກສູບຂະໜາດ 600 ມມ, ຕົວຂັບເຄື່ອນອິນເວີເຕີ 7.5 kW, ຮອບວຽນ 20–40 ວິນາທີ.

•ເຄື່ອງລະລາຍໄນໂຕຣເຈນແຫຼວດ້ວຍວິທີ cryogenic— ອຸນຫະພູມ -150 °C, ໝຸນຮອບ 20–70 RPM, ຮອບວຽນຕໍ່າກວ່າ 8 ນາທີ.

•ເຄື່ອງແຍກຢາງ— ການຄັດແຍກຊິ້ນສ່ວນທີ່ຖືກລະລາຍ ແລະ ສິ່ງເສດເຫຼືອຈາກການຕັດแต่งແບບອັດຕະໂນມັດ ສຳລັບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບແບບວົງຈອນປິດ.

•ໝວດໝູ່ເຄື່ອງລະລາຍຢາງ— ລາຍການຜະລິດຕະພັນຄົບຖ້ວນພ້ອມດ້ວຍລາຍລະອຽດສະເພາະ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ: AI ແລະ IoT ໃນການລະລາຍຢາງພາລາ

ຂ້ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງປ່ຽນເຄື່ອງ deflash ທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງຂ້ອຍເພື່ອໃຊ້ AI ແລະ IoT ບໍ?
ບໍ່. ເຄື່ອງຈັກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ PLC ຫຼື ຕົວຄວບຄຸມອິນເວີເຕີ, ເຊັ່ນ XCJ-G600 ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍອິນເວີເຕີ 7.5 kW, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວສາມາດຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີ ແລະ ປະຕູຮົ້ວໄດ້ໃນໄລຍະທຳອິດຂອງໂຄງການເຊື່ອມໂຍງ. ການທົດແທນຈະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງພຽງແຕ່ເມື່ອຕົວຄວບຄຸມບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍພອດຂໍ້ມູນໃດໆເລີຍ.
ເຄື່ອງຈັກ deflashing ສ້າງຂໍ້ມູນໄດ້ຫຼາຍປານໃດແທ້?
XCJ-G600 ເຄື່ອງດຽວສາມາດຜະລິດເຄື່ອງໄດ້ 15 ກິໂລກຣາມທຸກໆ 20-40 ວິນາທີ, ຊຶ່ງໝາຍຄວາມວ່າມີຫຼາຍກວ່າ 1,300 ຮອບວຽນຂອງເຄື່ອງຈັກຕໍ່ການເຮັດວຽກ 8 ຊົ່ວໂມງ. ແຕ່ລະຮອບວຽນມີຄ່າຄວາມໄວ, ເວລາ, ແລະ ຄ່າການໂຫຼດ, ແລະ ໜ່ວຍ cryogenic ເພີ່ມເສັ້ນໂຄ້ງອຸນຫະພູມເຕັມຕໍ່ການແລ່ນ.
AI ສາມາດປັບປຸງຄຸນນະພາບການລຶບແຟລດໄດ້ບໍ ຫຼື ປັບປຸງພຽງແຕ່ຄວາມໄວເທົ່ານັ້ນ?
ທັງສອງຢ່າງ. ເນື່ອງຈາກ AI ເຊື່ອມໂຍງຂໍ້ມູນວົງຈອນກັບອັດຕາການປະຕິເສດທາງລຸ່ມ, ມັນສາມາດແນະນຳການແກ້ໄຂພາລາມິເຕີ - ເຊັ່ນການປັບຄວາມໄວຂອງລູກກິ້ງພາຍໃນຂອບເຂດ 20–70 RPM ໃນຫົວໜ່ວຍ cryogenic - ທີ່ປັບປຸງຄວາມສອດຄ່ອງແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ຜົນຜະລິດ.
ການເຊື່ອມໂຍງ IoT ສາມາດເປັນໄປໄດ້ແທ້ບໍສຳລັບໂຮງງານຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ?
ແມ່ນແລ້ວ, ເມື່ອມັນຖືກແບ່ງເປັນໄລຍະ. ການຕິດຕັ້ງເຊັນເຊີໃນເຄື່ອງດຽວ ແລະ ການຕິດຕາມຕົວແປສາມຫາສີ່ຕົວແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ມີລາຄາຖືກ ເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຈ່າຍຄືນຜ່ານການຫຼີກລ່ຽງການຢຸດເຮັດວຽກ ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງເສດເຫຼືອໄນໂຕຣເຈນກ່ອນທີ່ຈະຕ້ອງມີການລົງທຶນຂະໜາດໃຫຍ່.
IoT ຊ່ວຍໃນການ deflashing ໃນ cryogenic ໂດຍສະເພາະແນວໃດ?
ວົງຈອນການແຊ່ແຂງອຸນຫະພູມຕ່ຳກວ່າ -120 °C ໄປສູ່ລະດັບ -150 °C ໃນເວລາຕໍ່າກວ່າ 8 ນາທີ, ສະນັ້ນເສັ້ນໂຄ້ງອຸນຫະພູມທີ່ບັນທຶກໄວ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນການສູນເສຍການສນວນກັນຄວາມຮ້ອນ ແລະ ການໃຊ້ໄນໂຕຣເຈນຫຼາຍເກີນໄປ ເຊິ່ງການຕິດຕາມກວດກາດ້ວຍຕົນເອງພາດໄປລະຫວ່າງການດຳເນີນງານ.
ຂ້ອຍຄວນຖາມຜູ້ສະໜອງຫຍັງກ່ອນທີ່ຈະຊື້ລະບົບການລະລາຍຄວາມຮ້ອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ໄວ້?
ຖາມວ່າຕົວຄວບຄຸມເປີດເຜີຍພອດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນພອດຂໍ້ມູນໃດ, ບໍ່ວ່າໂປຣໂຕຄອນຈະເປີດຢູ່ (ເຊັ່ນ OPC UA ຫຼື Modbus), ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກຳມາ, ແລະວ່າສັນຍານເຕືອນສາມາດກະຕຸ້ນການວິນິດໄສທາງໄກແທນການໂທຫາບໍລິການຢູ່ໃນສະຖານທີ່ໄດ້ຫຼືບໍ່.

ບໍລິສັດ ອຸປະກອນອັດຕະໂນມັດທີ່ບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານ Xiamen Xingchangjia ຈຳກັດ

Floor1, ອາຄານ 13, Huli Industrial Park, Meixidao, Tongan, Xiamen ຈີນ

Email: info@xcjrubber.com | Website: www.xmxcjrubber.com

ເຜີຍແຜ່: ກັນຍາ 2026 | ຢັ້ງຢືນຄັ້ງສຸດທ້າຍ: ກັນຍາ 2026


ເວລາໂພສ: ກັນຍາ-08-2026