Корабельная портовая механическая ковка является важной частью процесса производства судна, чья масса и производительность напрямую связаны с безопасностью и стабильностью судна. По мере развития больших технологических технологий обработки данных, анализ и оптимизация данных о механической ковочной установке корабельных портов стали направлением исследований, имеющих практическую ценность. В этой статье будут представлены основные промышленные данные о применении в механической ковочной установке корабля, а также предлагаются программы оптимизации, нацеленные на то, что в настоящее время недостаточно ковок.
В процессе производства механической кузни в порту судна в каждом сегменте производится огромное количество данных, таких как дизайн, материалы, производство, обнаружение и т.д. Эти данные включают в себя и структурные данные, такие как регистрация производства, параметры продукции и т.д., и неструктурированные данные, такие как рисунки, фотографии, видео и т.д. С помощью технологий больших промышленных данных можно провести глубокий анализ данных и извлечь ценную информацию.
При крупном промышленном анализе данных можно использовать такие методы, как полигрупповой анализ, корреляции правил раскопок, анализ последовательности времени и т.п., для анализа исторических данных по механизмам портового механизма корабля, чтобы выявить его внутренние законы и характеристики. Например, при анализе данных о температуре, давлении, изменчивости и т.п., произведенных в процессе производства, могут быть получены различные технологические параметры, влияющие на производительность ковки, что дает основания для оптимизации производственного процесса.
Основываясь на результатах промышленного анализа больших данных, можно было бы предложить программы оптимизации, нацеленные на текущие недостатки ковки. Ниже приведены некоторые возможные меры оптимизации:
Оптимизация технологических параметров: оптимизация технологических параметров, таких как ковка, термическая обработка и т.д.
Усовершенствованная проектная программа: анализ данных проектирования выявил недостатки в проектных программах, предложил меры по улучшению и повышению эффективности и качества ковки.
Повышение эффективности тестирования: использование больших технологий данных для глубокого анализа данных тестирования, повышения точности и эффективности тестирования и снижения уровня отходов.
Реализация «интеллектуального предупреждения» : внедрение разумного предупреждения посредством мониторинга и анализа данных в реальном времени в процессе производства, внедрения разумного предупреждения, своевременного обнаружения и решения потенциальных проблем, с тем чтобы избежать производственных аварий.
В этой статье представлены программы оптимизации и применения крупномасштабных промышленных данных в машинном ковке порта. С помощью анализа данных можно сделать вывод о внутренних законах и характеристиках ковки и, таким образом, представить целенаправленные меры оптимизации. Реализация этих оптимизированных мер может повысить качество и производительность ковки, снизить стоимость производства и обеспечить сильную поддержку устойчивому развитию судовой промышленности.
По мере того, как будут развиваться большие технологии обработки данных в промышленности, применение их в механической кузне порта также будет расширяться. С помощью глубокого анализа и анализа данных в процессе производства можно было бы еще больше оптимизировать производственный процесс, повысить производительность, снизить потребление энергии и добиться зеленого производства. В то же время использование больших информационных технологий может также укрепить управление и мониторинг качества, повысить надежность продукции и стабильность, а также оказать помощь предприятиям в повышении качества и создании бренда. Таким образом, применение больших промышленных данных в механике порта имеет важное значение и широкие перспективы.
