O forjamento de máquinas portuárias é uma parte importante do processo de fabricação de navios. Sua qualidade e desempenho estão diretamente relacionados à segurança operacional e estabilidade do navio. Com o desenvolvimento da tecnologia de big data na indústria, a análise e otimização de dados de forjamentos de máquinas portuárias navais tornou-se uma linha de pesquisa com aplicações práticas. Este trabalho apresenta a aplicação de big data industrial em forjamentos mecânicos portuários de navios e propõe uma solução de otimização para a escassez atual de forjamentos.
No processo de fabricação de peças forjadas de máquinas portuárias, uma grande quantidade de dados é gerada em cada link, como design, material, produção, teste, etc. Esses dados incluem tanto dados estruturados, como registros de produção, parâmetros de produtos, etc., quanto dados não estruturados, como desenhos, imagens, vídeos, etc. Com o uso de técnicas de big data industrial, é possível analisar esses dados em profundidade e extrair informações valiosas.
No processo de análise de big data industrial, os dados históricos de forjamentos de máquinas portuárias de navios podem ser analisados por meio de análise de agrupamento, mineração de regras de associação e análise de séries temporais, encontrando suas leis e características intrínsecas. Por exemplo, através da análise dos dados de temperatura, pressão e quantidade de deformação das peças forjadas durante a produção, as leis que afetam as propriedades das peças forjadas por diferentes parâmetros do processo podem ser concluídas para fornecer uma base para otimizar o processo de fabricação.
Com base nos resultados da análise de big data industrial, é possível propor uma solução de otimização para as deficiências das peças forjadas atuais. Aqui estão algumas das possíveis medidas de otimização:
Parâmetros de processo otimizados: de acordo com os resultados da análise de dados, os parâmetros de processo como forjamento e tratamento térmico são otimizados para melhorar a qualidade e o desempenho das peças forjadas.
Melhore a solução de projeto: através da análise dos dados de projeto, encontre as deficiências no plano de projeto e proponha medidas de melhoria para melhorar a eficiência de projeto e a qualidade das peças forjadas.
Melhore a eficiência da inspeção: use a tecnologia de big data para analisar profundamente os dados da inspeção, melhore a precisão e a eficiência da inspeção, reduza a taxa da rejeção.
Realize o aviso inteligente: através do monitoramento e da análise em tempo real dos dados no processo de produção, realize o aviso inteligente para encontrar e resolver problemas potenciais a tempo e evitar a ocorrência de acidentes de produção.
Este trabalho apresenta a aplicação e otimização de big data industrial em peças forjadas para máquinas portuárias navais. A análise dos dados permitiu concluir a lei intrínseca e as características das peças forjadas e, em seguida, propor medidas de otimização direcionadas. A implementação dessas medidas de otimização pode melhorar a qualidade e o desempenho das peças forjadas, reduzir os custos de fabricação e fornecer um forte apoio para o desenvolvimento sustentável da indústria de construção naval.
Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de big data industrial, sua aplicação na forjamento de máquinas portuárias será cada vez mais ampla. Através da análise profunda e mineração de dados durante o processo de produção, você pode otimizar ainda mais o processo de fabricação, melhorar a eficiência da produção, reduzir o consumo de energia e alcançar a fabricação verde. Ao mesmo tempo, o uso da tecnologia de big data também pode fortalecer a gestão e monitoramento de qualidade, melhorar a confiabilidade e estabilidade do produto e fornecer ajuda para a melhoria da qualidade das empresas e construção de marca. Assim, a aplicação de big data industrial em forjamentos de máquinas portuárias navais é de grande importância e promissora.
