По мере быстрого развития производства технология тепловой ковки в качестве важного технологического процесса формирования широко применялась в производстве различных высококачественных кузниц. Однако традиционные методы мониторинга и управления качеством процесса производства тепловой ковки больше не могут удовлетворить современный спрос на эффективность, качество и низкую стоимость производства. В этой статье рассматривается применение методов мониторинга и оптимизации управления процессом производства тепловой ковки, управляемых крупными данными, с тем чтобы повысить эффективность производства и качество продукции и снизить издержки производства.
Процесс производства тепловой ковки включает в себя несколько сегментов и несколько параметров, таких как температура нагрева, тепловое время, ковочное давление и т.д. Эти параметры взаимодействуют друг с другом, и любая ошибка в любом сегменте может привести к провалу всей производственной партии. Традиционное наблюдение за производственными процессами тепловой ковки в основном зависит от искусственного опыта и периодических проверов, которые не могут быть доступны в реальном времени, в полном объеме в процессе производства и оптимизированы в управлении производственными процессами. Таким образом, для решения этих проблем необходимы большие технологии обработки данных.
Мониторинг процесса производства тепловой ковки с использованием больших данных
Сбор и хранение данных: сбор различных данных в процессе производства тепловой ковки в реальном времени с помощью сенсоров, ПК и других устройств, таких как температура, давление, смещение и т.д., и хранение данных в базе данных. Данные могут обеспечить базу данных для последующего анализа и оптимизации производственных процессов.
Предварительная обработка данных: предварительная обработка собранных данных, включая очистку данных, преобразование данных и сжатие данных, с тем чтобы улучшить качество и доступность данных. При предварительной обработки данных можно удалить аномальные значения, отсутствующие значения и избыточные данные, преобразуя их в формат, пригодный для анализа, и сжав данные для экономии пространства хранения.
Мониторинг и предупреждение в режиме реального времени: мониторинг различных параметров и состояний в процессе производства в режиме реального времени позволяет своевременно обнаружить аномалии в процессе производства и сделать предупреждение. Например, при наличии аномалий в данных какого-либо сенсора можно вызвать тревогу и провести соответствующую обработку. Мониторинг и предупреждение в реальном времени могут быть найдены и решены своевременно, чтобы избежать потерь в процессе производства.
Визуализация данных: с помощью технологии визуализации данных можно представить различные данные в процессе производства в виде графиков, кривых и т.д. С помощью визуализации данных можно интуитивно оценить различные ситуации в производственном процессе, своевременно обнаружить проблему и обработать ее.
Оптимизация управления качеством тепловой ковки, управляемой большими данными
Анализ данных по качеству: тщательный анализ данных по качеству, собранных в процессе производства, позволяет выявить важные факторы и потенциальные проблемы, влияющие на качество продукции. Например, при анализе показателей годности продукции, неблагоприятных показателей и т.д., можно определить основные причины и улучшить качество продукции.
Прогнозирование и профилактика качества: можно предсказать и предотвратить качество продукции с помощью анализа и использования алгоритмов изучения исторических масс. Например, создав модель прогнозирования качества, можно предсказать качество продукции в течение следующего периода времени и соответственно его оптимизировать. Прогнозирование качества и профилактика могут быть найдены и решены заранее, чтобы избежать возникновения проблемы качества.
Решения оптимизации качества: интегрированный анализ и эксгумация различных данных в процессе производства могут обеспечить поддержку данных в процессе оптимизации качества. Например, при анализе взаимоотношений между различными параметрами и состоянием в процессе производства и качеством продукции можно определить оптимальные технологические параметры и условия производства и оптимизировать корректировки. Принятие решений по оптимизации качества может повысить качество продукции и эффективность производства, снижая стоимость производства.
Интеллектуальная диспетчерская координация и взаимодействие: интеллектуальная диспетчерская и координация производственных процессов могут быть достигнуты путем комбинирования больших данных с разумными диспетчерскими алгоритмами. Например, эффективная координация производственных процессов и обмен ресурсами могут быть достигнуты путем оптимизации распределения и координации производственных планов и производственных ресурсов. С помощью умной диспетчерской и координации можно повысить эффективность производства и стабильность качества.
Мониторинг и оптимизация процессов производства тепловой ковки, управляемых большими данными, является одной из важных тенденций в развитии современной промышленности. Комбинируя большие технологии обработки данных с производственными процессами тепловой ковки, можно добиться мониторинга и раннего предупреждения в реальном времени производственных процессов, анализа качества данных, анализа качества и профилактики, а также интеллектуальной диспетчерской и согласованной работы, с тем чтобы повысить эффективность производства и стабильность качества, а также обеспечить надежную поддержку непрерывного развития предприятий.
