Mit dem raschen wachstum des verarbeitenden gewerbes steigt die nachfrage nach kaltem geschmiedestahl, und es werden zunehmend optimierungen des fertigungsprozesses und die qualitätskontrolle gefordert. Die traditionellen produktionsmethoden, die im wesentlichen auf erfahrung und manueller arbeit beruhen, lassen sich weder effizient, noch präzise in die produktion und in die qualitätskontrolle umsetzen. Mit der wachsenden entwicklung Von big data wird es jedoch möglich, den auf big data beruhenden prozess der herstellung Von kaltem trampeln zu optimieren und die qualitätskontrolle zu verbessern. In diesem beitrag werden die auf big data beruhende optimierung des fertigungsprozesses für geschmiedeprodukte und die bedeutung dieser qualitätssteuerung in mehreren bereichen untersucht.
Bei der herstellung Von kaltem geschmiedestahl kann big datentechnologie folgende ergebnisse erzielen:
Datengewinnung und -speicherung: mittels sensoren, industriekameras und ähnlichem wird in echtzeit eine reihe Von daten während der produktion erfasst, zum beispiel den zustand der geräte, die verfahrensparameter, die qualität der produkte usw., die in den datenbanken gespeichert werden, um so die nächsten datenanalysen und -vorgänge zu ermöglichen
Datenvorbearbeitung: wäsche, bearbeitung und umwandlung der gesammelten rohdaten, um das problem der anomalie und datenlücken zu beseitigen, die datenqualität zu verbessern und für nachfolgende datenanalysen verlässliche daten zu schaffen.
Überwachung des produktionsprozesses: indem die daten während des produktionsprozesses in echtzeit analysiert werden, fehler bei der ausrüstung, technische anomalien und andere krankheiten rechtzeitig erkannt und warn – und verarbeitungsverfahren eingeleitet werden, um die stabilität und effizienz des produktionsprozesses zu gewährleisten.
Optimierung des produktionsprozesses: mittels analyse und ausgraben geschichtlicher produktionsdaten, ermittlung Von problemen und engpässen im produktionsprozess, einführung Von maßnahmen und optimierung Von programmen zur verbesserung der produktivität und der qualität der produkte.
Qualitätskontrolle: durch echtzeit-überwachung und analyse der verschiedenen daten während des produktionsprozesses, durch die rechtzeitige erkennung und verarbeitung Von problemen der qualität und durch die gewährleistung der stabilität und zuverlässigkeit der qualität.
Risiken für kalt trainierte produkte produkte auf grundlage großer zahlen optimieren und bessere qualitätskontrolle
Aufbau einer datenbank: aufnahme einer datenbank über die herstellung Von kaltem trader, einschließlich daten über den produktionsstand, die verfahrensparameter und die qualität der produkte
Datenvorbearbeitung: vorverarbeitungsoperationen, bei denen die gesammelten rohdaten gewaschen, gesammelt und verändert werden, um die qualität und zuverlässigkeit der daten zu verbessern.
Datengewinnung und-analyse: anwendung Von datengewinnung und -analyse, ausgraben und analyse historischer daten, entdecken Von problemen und engpässen im produktionsprozess, schlagen maßnahmen und optimierung Von programmen vor
Dies bedeutet: durch die echtzeitüberwachung der verschiedenen daten während der produktion und durch den einsatz Von intelligenten überwachungs – und frühwarntechnologien fehler bei der ausrüstung, technische anomalien und sonstige gegebenheiten rechtzeitig erkennen sowie warn – und frühwarnsysteme einsetzen.
Qualitätssicherung vorhersagen und -kontrolle: durch echtzeit-analyse und -analyse der verschiedenen daten während des produktionsprozesses, anwendung Von qualitätsvorhersagen und -kontrolltechniken, vorhersage der qualität und kontrolle über die qualität, gewährleistung der stabilität und zuverlässigkeit der produkte.
Nachhaltige verbesserung: jeweils ausgehend Von der datenanalyse und dem produktionsstand, der laufenden verbesserung der produktionsprozesse und -kontrollmethoden sowie der steigerung der produktivität und der qualität der produkte.
- Es ist wichtig, den prozess der herstellung Von kaltem geschmiedestahl auf grundlage großer zahlen zu optimieren und qualitätskontrolle zu erhalten
Steigern die produktivität: durch optimierung und verbesserung der produktionsprozesse lässt sich die produktivität steigern und die produktionskosten senken.
Qualität: durch echtzeit-überwachung und -kontrolle des produktionsprozesses wird die stabilität und verlässlich.
Niedrigere produktionskosten: durch datenanalyse und optimierung der produktionsprozesse können die produktionskosten verringert werden und die wettbewerbsfähigkeit Von produkten gesteigert werden.
Verbesserte wettbewerbsfähigkeit der unternehmen: durch optimierung des auf big data beruhenden fertigungsprozesses für geschmiedeprodukte und qualitätskontrolle erhöhen sie die produktivität, die produktqualität und die wettbewerbsfähigkeit der unternehmen.
Förderung der modernisierung des fertigungssystems: die optimierung des auf big data beruhenden fertigungsprozesses für harte trainierte produkte und die qualitätskontrolle sind ein wichtiger schritt hin zur modernisierung des produktionssektors in richtung digitalisierung und intelligentes drehen.
Risiken, die auf big data beruhende cold-trading-prozesse optimiert und qualitätskontrolle sind ein wichtiger trend in der entwicklung des produktionssektors. Durch big data kann erreicht werden, dass die produktionsprozesse effizient, präziser management und qualitätskontrolle erfolgen und die produktivität, die produktqualität und die wettbewerbsfähigkeit der märkte gesteigert werden. In zukunft werden bei fortschreitender entwicklung der techniken und dem immer größeren einsatz Von anwendungen kaltes tratrainieren auf grundlage großer zahlen noch mehr bereiche genutzt und bessere ergebnisse erzielt.
