Avec le développement rapide de l’industrie manufacturière, la technologie de forgeage à température en tant que processus de formage important est largement utilisée pour fabriquer toutes sortes de pièces forgées de haute qualité. Cependant, les méthodes traditionnelles de contrôle et de gestion de la qualité du processus de production de forgeage à chaud ne répondent plus aux exigences d’efficacité, de qualité et de faible coût de la fabrication moderne. Par conséquent, cet article explore les applications du big data pour la surveillance du processus de production de forge à température et l’optimisation de la gestion de la qualité afin d’améliorer l’efficacité de la production et la qualité des produits et de réduire les coûts de production.
Le processus de production de forgeage à chaud implique de nombreux liens et de nombreux paramètres, tels que la température de chauffage, le temps de conservation, la pression de forgeage, etc. Ces paramètres influencent les uns les autres et une défaillance de l’un ou l’autre des maillons peut entraîner la défaillance de l’ensemble du lot de production. La surveillance traditionnelle du processus de production de forgeage à chaud dépend principalement de l’expérience humaine et des contrôles réguliers. Il est impossible de disposer en temps réel et de manière exhaustive des diverses informations du processus de production et de gérer de manière optimale le processus de production. Les technologies big data doivent donc être introduites pour résoudre ces problèmes.
Surveillance big data du processus de production de forgeage à chaud
Acquisition et stockage de données: diverses données telles que la température, la pression et le déplacement pendant la production de forgeage à température sont collectées en temps réel par des capteurs, des PLC et d’autres équipements, et ces données sont stockées dans une base de données. Ces données peuvent fournir une base de données pour l’analyse et l’optimisation ultérieures du processus de production.
Prétraitement des données: les données collectées sont prétraitées, y compris le nettoyage des données, la conversion et la compression des données, pour améliorer la qualité et la disponibilité des données. Le prétraitement des données permet d’éliminer les valeurs anormales, les valeurs manquantes et les données redondantes, de les convertir dans un format adapté à l’analyse et de les compresser pour économiser de l’espace de stockage.
Surveillance et avertissement en temps réel: en surveillant en temps réel divers paramètres et conditions dans le processus de production, vous pouvez détecter à temps les conditions anormales dans le processus de production et avertir. Par exemple, lorsque les données d’un capteur sont anormales, une alarme peut être déclenchée et traitée en conséquence. Grâce à la surveillance en temps réel et l’alerte précoce, les problèmes peuvent être trouvés et résolus à temps pour éviter les pertes dans le processus de production.
Visualisation des données: avec la technologie de visualisation des données, toutes sortes de données dans le processus de production peuvent être montrées sous forme de diagrammes, de courbes, etc., ce qui est commode pour les gestionnaires et les opérateurs de voir et d’analyser. Grâce à la visualisation des données, vous pouvez comprendre visuellement diverses situations dans le processus de production, identifier les problèmes et les traiter à temps.
Gestion optimisée de la qualité de la forgeage à température grâce au big data
Analyse des données de qualité: l’analyse approfondie des données de qualité collectées pendant le processus de production permet de découvrir les facteurs clés et les problèmes potentiels qui affectent la qualité des produits. Par exemple, en analysant les indicateurs tels que le taux de réussite, le taux de défauts, vous pouvez identifier les principales raisons qui affectent la qualité des produits et les améliorer.
Prédiction et prévention de la qualité: l’analyse des données de qualité historiques et l’application d’algorithmes d’apprentissage machine permettent de prédire et de prévenir la qualité des produits. Par exemple, en élaborant des modèles de prévision de la qualité, il est possible de prévoir la qualité des produits sur une période ultérieure et de les adapter et d’optimiser en conséquence. Grâce à la prédiction et à la prévention de la qualité, les problèmes peuvent être identifiés et résolus à l’avance et les problèmes de qualité peuvent être évités.
Décisions d’optimisation de la qualité: grâce à l’analyse et à l’exploitation intégrées de diverses données dans le processus de production, les données peuvent être fournies pour soutenir les décisions d’optimisation de la qualité. Par exemple, en analysant la relation entre les différents paramètres et états du processus de production et la qualité du produit, il est possible d’identifier les meilleurs paramètres de processus et les conditions de production et de les ajuster de manière optimale. Les décisions d’optimisation de la qualité permettent d’améliorer la qualité des produits et l’efficacité de la production et de réduire les coûts de production.
Planification intelligente et synergie: en combinant des données massives et des algorithmes de planification intelligente, on peut réaliser une planification intelligente et une synergie des processus de production. Par exemple, une répartition et une planification optimales de la planification et des ressources de production permettent une synergie efficace et un partage des ressources dans le processus de production. Grâce à la planification intelligente et la synergie, la productivité et la stabilité de la qualité peuvent être améliorées.
La surveillance des processus de production de forgeage à température et l’optimisation de la gestion de la qualité grâce au big data sont l’une des tendances importantes dans le développement de l’industrie manufacturière moderne. En combinant la technologie big data avec le processus de production de forgeage à température, vous pouvez réaliser des fonctions telles que la surveillance en temps réel et l’alerte, l’analyse des données de qualité, la prévision et la prévention de la qualité ainsi que la planification et la synergie intelligentes du processus de production afin d’améliorer l’efficacité de production et la stabilité de la qualité réduire les coûts de production et fournir un soutien solide pour le développement continu de l’entreprise.
