Avec l’avènement de l’ère de l’industrie 4.0, l’utilisation de la technologie big data dans l’industrie manufacturière est progressivement mise en évidence. Cette étude porte sur le processus de production de pièces forgées en alliage d’aluminium. Nous explorons comment utiliser les technologies big data pour assurer la surveillance en temps réel du processus de production et la prédiction de la qualité. Tout d’abord, nous avons introduit le processus de production et les exigences de contrôle de qualité des pièces forgées en alliage d’aluminium; Deuxièmement, l’utilisation de la technologie big data dans le suivi des processus de production et la prévision de la qualité a été analysée; Enfin, la validité de la méthode proposée est vérifiée par des exemples.
En tant que matériau structurel léger et de haute résistance, les pièces forgées en alliage d’aluminium sont largement utilisées dans l’aérospatiale, l’automobile et la fabrication de machines. Avec la demande croissante du marché, le contrôle de qualité pendant le processus de production des pièces forgées en alliage d’aluminium est devenu le centre d’attention de l’entreprise. Les méthodes traditionnelles de contrôle de la qualité dépendent principalement de l’expérience humaine et des contrôles réguliers, ce qui rend difficile la surveillance et la prévision en temps réel du processus de production. Par conséquent, comment améliorer le niveau de contrôle de la qualité du processus de production de pièces forgées en alliage d’aluminium en utilisant la technologie de big data devient un problème urgent.
Le processus de production de pièces forgées en alliage d’aluminium comprend principalement la fusion, le forgeage, le traitement thermique et le traitement de surface et d’autres liens. A chaque étape de la production, un contrôle rigoureux des paramètres clés est nécessaire pour garantir la qualité du produit final. Par exemple, dans le secteur de la fusion, des paramètres tels que la composition de l’alliage, la température et le temps de fusion doivent être contrôlés; Dans le processus de forgeage, les paramètres tels que la température, la pression et la vitesse de forgeage doivent être contrôlés. En outre, les conditions anormales dans le processus de production, telles que les défaillances de l’équipement et les paramètres de processus dépassés, doivent être détectées et traitées à temps pour éviter les effets indésirables sur la qualité du produit.
Application de la technologie big data au suivi des processus de production et à la prévision de la qualité
Suivi en temps réel du processus de production
Grâce au déploiement de capteurs et d’équipements d’acquisition de données sur les sites de production, des informations telles que les paramètres de processus, l’état des équipements et les données environnementales sont collectées en temps réel pendant la production. Ces données sont ensuite analysées et traitées en temps réel à l’aide de la technologie big data pour permettre un suivi en temps réel du processus de production. En particulier, les anomalies dans le processus de production peuvent être détectées à temps en fixant des seuils et en établissant des modèles de détection d’anomalies et en déclenchant un système d’alarme pour informer les personnes concernées de leur traitement. Cela permet non seulement d’améliorer l’efficacité de la production, mais également d’éviter les problèmes de qualité des produits causés par des conditions anormales.
Prévision de qualité
Un modèle de prédiction de qualité basé sur des données historiques et des algorithmes d’apprentissage machine a été développé pour prédire la qualité des pièces forgées en alliage d’aluminium. Tout d’abord, les données historiques doivent être nettoyées et prétraitées pour extraire les caractéristiques étroitement liées à la qualité du produit; Ensuite, des algorithmes d’apprentissage machine appropriés (tels que support vector machines, réseaux neuronaux, etc.) sont sélectionnés pour construire un modèle de prédiction de la qualité; Enfin, le modèle est évalué et optimisé à l’aide d’un jeu de validation. Dans la pratique, les modèles de prévision de la qualité peuvent être mis à jour en temps réel et calculer en ligne des informations telles que les indicateurs de qualité et les taux d’acceptation des nouveaux lots de produits. Cela permet d’identifier les problèmes de qualité potentiels avant que le produit ne quitte l’usine, ce qui permet aux entreprises d’économiser des coûts et d’améliorer la satisfaction des clients.
Dans le cas d’un fabricant de pièces forgées en alliage d’aluminium, le processus de production est surveillé en temps réel et la prévision de la qualité est effectuée à l’aide de la technologie big data proposée ici. Les résultats montrent que la méthode est capable de détecter les anomalies dans le processus de production et de les traiter à temps pour assurer la qualité stable du produit; Dans le même temps, les modèles de prévision de qualité ont une grande précision de prévision et une capacité de généralisation qui peuvent fournir des résultats fiables de prévision de qualité aux entreprises. Finalement, après la mise en œuvre de la méthode proposée ici, l’entreprise a considérablement amélioré la qualité du produit des pièces forgées en alliage d’aluminium et réduit le taux de plaintes des clients de 30%.
Cet article a démontré l’efficacité de cette méthode pour améliorer la qualité des produits et l’efficacité de la production en explorant l’application de la technologie big data dans la surveillance du processus de production et la prédiction de la qualité des pièces forgées en alliage d’aluminium. Avec le développement continu et l’amélioration de la technologie de big data, nous croyons que son application dans la fabrication sera plus large et plus profonde, créant plus de valeur pour les entreprises.
