С появлением эры 4.0 в промышленности применение больших информационных технологий постепенно высвечивается в производстве. В этой статье рассматриваются производственные процессы производства алюминиевого сплава в качестве объекта для изучения того, как использовать большие технологии обработки данных для обеспечения мониторинга и прогноза качества процесса производства в реальном времени. Во-первых, представлено требование производства и контроля качества алюминиевых ковков; Во-вторых, анализ применения больших информационных технологий в мониторингах производственных процессов и прогнозах качества; Наконец, реализация метода, упомянутого в данной статье, была подтверждена на практике.
Алюминиевая ковочная конструкция является легким, высокопрочным структурным материалом, широко применяемым в аэрокосмических, автомобильных, механических и других областях. По мере роста спроса на рынке контроль качества в процессе производства алюминиевых ковков стал центром внимания бизнеса. Традиционные методы контроля качества в основном зависят от искусственного опыта и регулярных тестов, которые затрудняют реализацию мониторинга и прогнозирования производственных процессов в реальном времени. Таким образом, вопрос о Том, как использовать большие технологии обработки данных для повышения уровня контроля качества процесса производства алюминиевых сплавов, становится актуальным.
Производственная технология ковки алюминиевых сплавов состоит в основном из плавления, ковки, термообработки и обработки поверхности. В каждом производственном цикле необходимо строго контролировать ключевые параметры для обеспечения качества конечного продукта. Например, в плавильном цементе необходимо контролировать такие параметры, как состав сплава, температура плавления и время плавления; В ковочном кольце необходимо контролировать такие параметры, как температура, ковочное давление и скорость. Кроме того, для аномалий в производственных процессах, таких как неисправность оборудования, технологические параметры и т.д., необходимо своевременно обнаружить и обработать их, чтобы избежать негативного воздействия на качество продукции.
Применение больших технологий в мониторинге производственных процессов и прогнозах качества
Мониторинг производственных процессов в реальном времени
Размещая сенсоры и устройства сбора данных на месте производства, в реальном времени собирают технологические параметры производственного процесса, состояние оборудования и информацию об окружающей среде. Затем использовать большие технологии обработки данных для анализа и обработки данных в реальном времени, чтобы обеспечить мониторинг процессов производства в реальном времени. В частности, можно было бы своевременно обнаружить аномалии в процессе производства, устанавливая пороги, создавая модели обнаружения аномалий, а также запустив сигнализацию, которая оповещала бы об их обработке. Это позволит не только повысить производительность, но и избежать проблем с качеством продукции, вызванных аномалиями.
Прогноз качества
Основанные на исторических данных и алгоритмах машинного обучения, постройте модели прогнозирования массы и прогнозируйте качество ковки алюминиевого сплава. Во-первых, необходимо очистить и предварительно обработать исторические данные для извлечения характеристик, тесно связанных с качеством продукции; Затем выберите подходящие алгоритмы машинного обучения (например, поддерживающие векторные машины, нейронные сети и т. д.) для создания модели прогноза качества; Наконец, модель была оценена и оптимизирована с помощью набора верификаций. В практическом применении модели прогнозирования качества могут обновляться в реальном времени и онлайн вычислять данные по показателям качества и коэффициенту годности новой оптовой продукции. Таким образом, можно обнаружить потенциальные проблемы качества, прежде чем продукт будет готов к производству, экономно расходуясь и увеличивая удовлетворенность клиента для бизнеса.
Возьмем, к примеру, производство алюминиевых сплавов, используя большие технологии обработки данных, упомянутые в этой статье, для мониторинга производственных процессов в реальном времени и прогнозирования качества. Результаты свидетельствуют о Том, что этот метод может своевременно обнаружить аномалии в процессе производства и провести обработку, с тем чтобы обеспечить стабильность качества продукции; В то же время, модели прогнозирования качества имеют более высокую точность прогноза и обобщения, которые могут обеспечить надежные результаты прогноза качества для бизнеса. В конце концов, после внедрения методов, указанных в этой статье, качество продукции, изготовленной из алюминиевого сплава, значительно возросло, а уровень жалоб клиентов снизился на 30%.
Эта статья подтверждает эффективность этого метода в повышении качества продукции и эффективности производства путем изучения применения крупномасштабных информационных технологий в процессе мониторинга и прогнозирования качества производства алюминиевых ковков. По мере развития и совершенствования больших информационных технологий, мы уверены, что их применение в производстве будет более широким и углубленным, создавая больше ценностей для бизнеса.
