Mit dem zeitalter des industriellen 4,0 gewinnt big data zunehmend an bedeutung in der industrie. Gegenstand dieser studie ist das entstehen Von aluminiumlegierungsprodukten, in denen big-data-technologien für echtzeit-analyse und qualitative vorhersagen Von prozessen genutzt werden. Zunächst wurden die anforderungen für den herstellungsprozess und die qualitätskontrolle Von aluminium hinzugefügt. Zweitens werden die anwendungen Von big data für die überwachung Von produktionsprozessen und für qualitätskontrolle analysiert. Schließlich wird die wirksamkeit der methode in diesem fall durch ein beispiel bestätigt.
Aluminiumschmiede gelten als leichte und hohe strukturelle materialien und finden eine breite anwendung in bereichen wie luft – und raumfahrt, automobile und maschinenbau. Aufgrund der steigenden nachfrage des marktes steht die qualitätskontrolle bei der produktion Von aluminium im mittelpunkt der firmen. Traditionelle qualitätskontrollmechanismen beruhen im wesentlichen auf künstlicher erfahrung und regelmäßigen untersuchungen und sind nur schwer in der Lage, den produktionsprozess in echtzeit zu überwachen und vorherzusagen. Daher ist mit großer datentechnologie die verbesserung der qualitätskontrollen bei der produktion Von aluminium zu den allergrößten herausforderungen.
- 1. 1. 1. schmelzen, verformen, unterziehen und 1. den schmuck einer wärmebehandlung. Eine genaue kontrolle der wichtigsten parameter über jedes produktionsglied erfordert, um die qualität des endproduktes zu gewährleisten. Die genaue zusammensetzung der legierung, die temperatur und die dauer der schmelzzeit beispielsweise werden bei einem schmelzzyklus kontrolliert. Die gesetze, wie man sie in der gondel bestimmt, sind temperatur, druck und geschwindigkeit. Des weiteren ist es notwendig, anomalien im produktionsprozess, wie z.b. eine betriebsstörung, überbewertung der handelsparameter und so weiter, rechtzeitig zu erkennen und zu beseitigen, um nachteilige auswirkungen auf die qualität der produkte zu vermeiden.
In ergänzung Von big data in der überwachung Von produktionsprozessen und in unseren qualitätskontrolle
Den produktionsablauf überwachen sie in echtzeit
Durch einführen Von sensors – und datenkontrollgeräten vor ort würde die durchführung Von informationen über wert, zustand der geräte und umgebung während der produktion in echtzeit erfasst. Diese daten werden dann mit big data in echtzeit analysiert und verarbeitet, um den produktionsprozess in echtzeit zu beobachten. Konkret könnte die rechtzeitige erkennung Von abnormalitäten im herstellungsprozess durch die festlegung Von schwellen und die einführung Von abnormalisierungsmodellen erfolgen, die die entsprechenden personen alarmieren und alarmieren. So würde nicht nur die produktivität gesteigert, sondern auch probleme der qualität der produkte vermieden, die durch abnormale umstände verursacht würden.
Prognosen der qualität.
Erstellen sie ein leistungsmodell für aluminiumschmiere auf grundlage geschichtlichen materials und mathematischer algorithmen. Zunächst wurden historische daten gewaschen und verarbeitet, um die eigenschaften zu gewinnen, die eng mit der qualität der produkte verknüpft sind; Durch auswahl geeigneter algorithmus (wie einen unterstützenden vektor, neuronale netze usw.) stellen wir ein qualitätsvorhersagemodell auf; Zuletzt wird das modell mittels catering bewertet und verbessert. In der praxis kann das qualitative prognosemodell informationen sowohl die qualitativer indikatoren als auch die zielerreichbarkeit der neuen charts in echtzeit rekonstruieren und online errechnen. Dies würde die möglichkeit bieten, potenzielle qualitätsprobleme zu erkennen, bevor ein produkt hergestellt wird, so dass es die unternehmen billiger machen und die kundenzufriedenheit steigern könnte.
In diesem fall wurde der herstellungsprozess mithilfe der hier beschriebenen breiten datentechnologie in echtzeit überwacht und leistungsprognosen erstellt. Ergebnisse, die darauf hindeuten, dass dieses verfahren zur rechtzeitigen erkennung und verarbeitung Von anomalien im produktionsprozess geeignet ist, um die stabilität der produkte zu gewährleisten; Zugleich sind qualitative prognosemodelle mit hoher genauigkeit und tendenz, vorhersagen zu liefern, die unternehmen verlässliche qualitative ergebnisse liefern. Schließlich hat das unternehmen die qualität Von produkten aus aluminiumlegierungen drastisch erhöht und die zahl der klagen um 30 prozent verringert.
Dieser beitrag bestätigt die wirksamkeit dieser methode zur verbesserung Von qualität und produktivität, indem er sich mit der anwendung Von big data in überwachung und qualitative prognosen bei der produktion Von aluminiumlegierungen befasst. Mit fortschreitender entwicklung und verfeinerung Von big data wird deren anwendung in der produktion noch weiter verbreitet und weiter verbreitet sein, wodurch die unternehmen noch mehr wert erhalten.
