Skratite probne i pogrešne cikluse i povećajte efikasnost proizvodnje
Pozadina istraživanja i razvoja
Na kvalitet proizvoda utiču faktori kao što su fluktuacije kvaliteta sirovine i starenje proizvodne opreme. Da bi pomogli u rješavanju ovih problema, proizvođači se digitalno transformiraju putem tehnologija kao što su AI, Big Data i industrijski internet stvari (IIOT).
Softver za analizu procesnih podataka kompanije Yokogawa koristi metodu MahalanobisTaguchi (MT) * za brzo i efikasno prikupljanje podataka o temperaturi, pritisku, protoku, nivou i drugim procesnim podacima iz PIMS-a, analizu informacija o radu i održavanju objekta i vođenju povijesnih podataka. Koristi se zajedno sa Yokogawa analitičkim uslugama, softver može efikasno poboljšati kvalitet proizvoda.
Od objavljivanja analize R1.01 procesnih podataka u maju 2017. godine, Yokogawa je radila sa inženjerima procesnih korisnika i stručnjacima za podatke kako bi poboljšala proizvod. Zahvaljujući njihovim naporima, softver je poboljšan kako bi uvozio i analizirao PIMS podatke drugih proizvođača, pojednostavio i ubrzao promjene i izračunavanje postavki i olakšao izradu izvještaja. Ova poboljšanja u softveru poboljšavaju operativnu efikasnost i kvalitet analize podataka i skraćuju ciklus pokušaja i pogrešaka.
Značajke: Uvoz podataka iz PIMS-a koji podržavaju OPC standard
U raznim fabrikama širom svijeta koriste se različiti sistemi prikupljanja podataka od različitih dobavljača. Za efikasnu analizu, važno je imati pristup svim podacima koje prikupljaju ovi sistemi. Softver za analizu procesnih podataka radi na Windows® PC-ju i može pristupiti datotekama koje su pretvorene iz PIMS, DCS i PLC u CSV format. Analiza procesnih podataka R1.02 dolazi sa OPC interfejsom za povijesni pristup podacima (HDA), globalnim standardom za razmjenu podataka u industrijskoj automatizaciji i drugim oblastima. Zahvaljujući ovoj funkciji, softver može lako da uvozi podatke koji podržavaju standard od PIMS-a.
Poboljšana operabilnost
Da bi se olakšala analiza podataka, analiza podataka procesa R1.02 omogućava preklapanje dijagrama podataka za više procesa. Sada je također moguće lako mijenjati postavke kao što su početna točka podataka i boja zaslona ovisno o uvjetima proizvodnje. Benchmarkovi koje su proveli Yokogawa analitičari pokazuju da ove karakteristike smanjuju vrijeme analize podataka za 80%.
Snimite / dijelite rezultate analize
Da bi se olakšala razmena rezultata analize podataka između inženjera, Analiza procesnih podataka R1.02 dodaje nove značajke, omogućavajući inženjerima da uhvate grafikone koji prikazuju rezultate analize i zalijepe podatke u bilo koji softver za opće izvještavanje. Ovo eliminira količinu posla potrebnu za kreiranje grafikona, a analitičari se mogu fokusirati na istraživanje i raspravljati o rezultatima.
budući razvoj
Proizvođačima je potrebno pristupiti i analizirati podatke na terenu kako bi se poboljšao kvalitet i produktivnost i prešli na cloud computing, umjetnu inteligenciju, velike podatke, IIoT i druge napredne tehnologije i rješenja za rješavanje ove potrebe. Da bi zadovoljili ove potrebe i pomogli klijentima da poboljšaju kvalitet proizvoda, Yokogawa će nastaviti da razvija proizvode koji koriste ove tehnologije i rešenja.
Mahalanobis Taguchi (MT) Metoda *: Tehnika prepoznavanja uzoraka nazvana po dr. PC Mahalanobisu. Mahalanobis je predložio udaljenost Mahalanobisa (multivarijantnu mjeru zasnovanu na korelaciji između varijabli), i dr. Genichi Taguchi je jedna od ključnih figura koja upravlja razvojem kvalitetnog inženjerstva. Na osnovu udaljenosti između referentnih podataka i podataka uzorka, metoda može kvantitativno odrediti odstupanje od ciljnih podataka.
Ako želite kupiti procesor za obradu hrane, obratite pažnju na motor za kavu.
