အလျားလိုက် ဖြတ်တောက်ရန် လိုင်း - ထုတ်လုပ်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် အဆင့်မြင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍ

အလျားလိုက်ဖြတ်ဖြတ်စက်လိုင်း အလိုအလျောက်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု

မက္ကင်နစ်ရဲလ်များမှ PLC နှင့် HMI များသို့ - အလျားလိုက်ဖြတ်ဖြတ်စက်လိုင်း ထိန်းချုပ်မှုတွင် နည်းပညာအဆင့်မြှင့် ခုန်လုံးပေါက်

အလျားတိုင်းထည့်ဖြတ်ရာတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းများသည် ယခင်က အခြေခံယန္တရားဆိုင်ရာ ထိန်းချုပ်မှုများကို အသုံးပြုခဲ့သော်လည်း ယနေ့ခေတ်တွင် PLC များ (Programmable Logic Controllers) နှင့် HMI များ (Human Machine Interfaces) ဟု သိကြသော အဆင့်မြင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များကို အသုံးပြုလာကြသည်။ အတိတ်ကာလက အလုပ်သမားများသည် ရီလေးစနစ်များကို လက်ဖြင့် ချိန်ညှိရပေမည်ဖြစ်သော်လည်း ယနေ့ခေတ်တွင် ဤပေါင်းစပ်ထားသော PLC စနစ်များသည် မီလီစက္ကန့်၏ အပိုင်းအခြားအတွင်းတွင် ချိန်ညှိမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ မနှစ်က ထုတ်ဝေခဲ့သော စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ် အခြေအနေများအရ ယခင်က အသုံးပြုခဲ့သော စက်ပစ္စည်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက စနစ်ချိန်ညှိမှုကာလများသည် ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ အဓိကအကျိုးကျေးဇူးမှာ ဖြန့်ထုတ်ခြင်း၊ ပစ္စည်းများကို ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ဖြတ်တောက်ခြင်း စသည့် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းများအားလုံးသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး နောက်ကျမှုမရှိခြင်းဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ထုတ်လုပ်သူများသည် ပစ္စည်း၏ အဆုံးထွက်အလျားတိုင်းအတွက် ပုံမှန်အားဖြင့် ±0.2 mm အတွင်းတွင် တိကျစွာ ထိန်းသိမ်းနိုင်ကြသည်။

Industry 4.0 နှင့် Smart Factory Ecosystems တွင် ဝင်ရောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း

ယနေ့ခေတ်တွင် ထုတ်လုပ်သူများသည် အလျားအလိုက်ဖြတ်ရေးစက်ကိရိယာများတွင် IoT ဆင့်ကဲမှုများကို တိုက်ရိုက်တပ်ဆင်လာကြသည်။ ဤကိရိယာများသည် cloud-based analytics စနစ်များသို့ တစ်စက္ကန့်လျှင် လုပ်ဆောင်မှုဆိုင်ရာ ဖတ်ရှုမှုများကို ၁၅ ခုခန့် ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှ စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်နယ်ပယ်မှ မက дав်သော သုတေသနအရ MQTT ပရိုတိုကောများကို အသုံးပြုသော စက်များသည် ဓားများနှင့် servo မော်တာများကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများ ပျက်စီးလာခြင်းကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းဖြင့် စက်ကိရိယာများ၏ စုစုပေါင်း ထိရောက်မှုကို ၉၂ ရာခိုင်နှုန်းအထိ ရယူနိုင်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့သော ကိရိယာများအားလုံးကို ချိတ်ဆက်နိုင်မှုရှိခြင်းကြောင့် စက်ရုံမန်နေဂျာများသည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများအတွင်းရှိ နေရာများစွာတွင် စက်များ၏ လုပ်ဆောင်မှုအခြေအနေကို ဝေးလံခေါင်ဖျားမှ စောင့်ကြည့်နိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ANSI/ISA-95 ကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းစံနှုန်းများနှင့် ကောင်းစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး ခေတ်မီ စမတ်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင် အရာရာကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ကောင်းစွာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ခေတ်မီ အလျားအလိုက်ဖြတ်ရေးစက်လိုင်း လုပ်ငန်းများတွင် AI နှင့် ဒေတာအခြေပြု အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

စက်ရုပ်သင်ယူမှုကို ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းတွင် အသုံးပြုခြင်းသည် ပစ္စည်းအသုံးချမှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရေးအတွက် အမှန်တကယ် ရလဒ်များကို ပြသနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ဤဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များကို စတင်အသုံးပြုလိုက်သည့် စက်ရုံများသည် ဖြတ်တောက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပုံစံစီစဉ်မှုများကြောင့် အမှိုက်အဆို့ရှိမှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်ခဲ့ပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကွိုင်များမှ အဆို့ရှိမှု ၁၂ မှ ၁၈ ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျော့နည်းသွားစေပါသည်။ အနာဂတ်ကို ကြည့်ပါက ယခုဆယ်စုနှစ်၏ အလယ်ပိုင်းတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အလျားလိုက်ဖြတ်တောက်မှု ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများ၏ နှစ်ပုံတစ်ပုံခန့်သည် မျက်စိဖြင့်စစ်ဆေးသည့် နည်းပညာများဖြင့် တပ်ဆင်ထားမည်ဟု ခန့်မှန်းများက ဆိုပါသည်။ ထုတ်လုပ်မှုစက်စီးတွင် ပစ္စည်း၏ ထူးခြားမှုတွင် ပြောင်းလဲမှုများကို စနစ်များက ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့်အခါ ဤစနစ်များသည် အလိုအလျောက် ချက်ချင်းပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ ယနေ့ခေတ် ကားထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးများသော ခက်ခဲသည့် အားကောင်းသည့် သတ္တုများကို အသုံးပြုရာတွင် ဤကဲ့သို့သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်နိုင်မှုမျိုးသည် မရှိမဖြစ် အရေးပါလာနေပါသည်။

အလျားလိုက်ဖြတ်တောက်မှုလိုင်း၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ထိန်းချုပ်မှု တည်ဆောက်ပုံ

အဓိက စနစ်ခွဲများ- ကွိုင်ဖြုတ်စက်၊ ပို့ဆောင်စက်၊ ဓားဖြတ်စက်နှင့် စက်တင်းတင်စက်တို့ကို PLC စင်တာချုပ် ထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင်

ယနေ့ခေတ် အလိုအလျောက် ဖြတ်တောက်ထုတ်လုပ်ရေးစနစ်များတွင် PLC စနစ်များဖြင့် ထိန်းချုပ်သည့် အဓိကအစိတ်အပိုင်း (၄) ခုကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ ပထမဆုံးအဆင့်တွင် ဟိုက်ဒရောလစ် ဒီကော်လာ (hydraulic decoiler) ကို အသုံးပြုပြီး သတ္တု cuoils ကြီးများကို ဖြေလျှော့ပေးကာ ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် ပျက်စီးမှုများကို ကာကွယ်ရန် ဖိအားကို သင့်တင့်မျှတစွာ ထိန်းညှိပေးသည်။ ထို့နောက် ပစ္စည်းများကို ဆာဗိုမောင်းနှင်ထားသော ပို့ဆောင်စနစ်သို့ ရွေ့ပို့ပေးပြီး စက္ကူပြားများကို ±0.2 mm အတိအကျနှင့် ရှေ့သို့တိုးပို့ပေးသည်။ ထို့နောက်တွင် တစ်မိနစ်လျှင် ၁၂၀ ကျော်သော ဖြတ်တောက်မှုများကို ဆောင်ရွက်နိုင်သည့် အားကောင်းသော ဓားများက သန့်ရှင်းစွာ ဖြတ်တောက်ပေးသည်။ နောက်ဆုံးအဆင့်တွင် အလိုအလျောက် စတက်ကာများက နောက်ပိုင်းတွင် လွယ်ကူစွာ ကိုင်တွယ်နိုင်ရန် အလွှာတစ်ခုနှင့်တစ်ခု ကွာဟမှုရှိအောင် ပြားများကို စီစဉ်ပေးသည်။ PLC စနစ်ဖြင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဤအဆင့်များအားလုံး တစ်ပြိုင်နက်တည်း အလုပ်လုပ်ပါက ရိုးရှင်းသော လက်တွေ့စနစ်များထက် ပိုမိုချောမွေ့စွာ လည်ပတ်နိုင်ပြီး စက်ဝိုင်းအပြည့် လည်ပတ်ရန် အချိန်ကို အများအားဖြင့် ၂၅% ခန့် လျှော့ချနိုင်သည်။

စစ်မှန်သော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်မှုနှင့် တိကျမှုတို့တွင် ဆင်ဆာများ၊ ဆာဗိုမောင်းများနှင့် IoT ၏ အခန်းကဏ္ဍ

လက်ရှိခေတ်မီသော အလျားလိုက်ဖြတ်တောက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် IoT အခြေပြု အခြေအနေစောင့်ကြည့်စနစ်များကို အသုံးပြု၍ စက်ပစ္စည်းများ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။ အင်ကုဒ်ဂါမှ ပြန်လည်အကြံပြုမှုသည် ဘားကို မီလီမီတာ၏ တစ်ဆယ်ပုံ ငါးပုံ (၀.၀၅ မီလီမီတာ) အတိအကျအထိ တိကျစွာ တည်နေရာကို ခြေရာခံပေးပါသည်။ ထို့အတူ ပစ္စည်းများ အလျင်မြန်စွာ ဖြတ်သန်းသွားစဉ် ဖိအားများကို ဝန်ချိန်တိုင်းစနစ်များက စောင့်ကြည့်ထားပါသည်။ ဤအချက်အလက်အားလုံးကို ဆာဗိုမော်တာများ၏ တော်ကီး(torque) ပြင်ဆင်မှုများကို အလိုအလျောက် ချက်ချင်းပြင်ဆင်ပေးနိုင်သည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းဆော့ဖ်ဝဲထဲသို့ ထည့်သွင်းပေးပါသည်။ ပစ္စည်းအထူများ ကွဲပြားမှုများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် ဤပြင်ဆင်မှုများသည် အတိုင်းအတာအမှားများကို သိသိသာသာ လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ အချို့သောစက်ရုံများတွင် ကားထုတ်လုပ်ရာတွင် အသုံးပြုသော သံမဏိပစ္စည်းများကို အသုံးပြုစဉ် ဤကဲ့သို့သော ပြဿနာများကို ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချနိုင်ကြောင်း အစီရင်ခံထားကြပါသည်။

လိုက်လျောညီထွေရှိသော လုပ်ငန်းစဉ်ပြင်ဆင်မှုများအတွက် ပိတ်ခဲ့သော-လွှဲစနစ် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ

ပိတ်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသုံးပြု၍ အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်နိုင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များဖြင့် တိုးတက်သော စနစ်တည်ဆောက်ပုံရှိသည့် အလျားလိုက် ဖြတ်တောက်မှုစနစ်များသည် လိုအပ်ပါသည်။ လေဆာ စင်ဆာများက အစွန်းများ မတိုးညီမှုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိပါက စက်သည် ထုတ်လုပ်မှု အမြန်နှုန်းကို သိသိသာသာ မှီခိုခြင်းမရှိဘဲ လမ်းညွှန်မှုများကို အလိုအလျောက် ညှိယူပေးပါသည်။ အထူအားဖြင့် ကွဲပြားမှုရှိသော ပစ္စည်းများအတွက် ဤကဲ့သို့ အလိုက်သင့်ပြောင်းလဲနိုင်မှုသည် အလွန်အရေးပါပြီး ယခင်က စက်များက လူတစ်ဦးကို လက်တွေ့ ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်ခဲ့ပါသည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အထူတိုင်းတာမှုစနစ်များက လုပ်သားများအား လိုအပ်သလို ဓားဖြတ်ခြင်း ဖိအားကို ညှိယူနိုင်စေပြီး ၀.၅ မီလီမီတာမှ ၆ မီလီမီတာအထိ အထူရှိသော အလူမီနီယမ် သို့မဟုတ် ၀.၃ မှ ၃ မီလီမီတာအထိ အထူရှိသော သံမဏိများကို အသုံးပြု၍ ဖြတ်တောက်မှုများတွင် တသမတ်တည်း ဖြစ်နေစေပါသည်။ ဤကဲ့သို့ ညှိယူမှုများအတွက် လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရပ်တန့်စရာ မလိုပါ။

အလျားလိုက် ဖြတ်တောက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် တိကျမှု၊ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်နိုင်မှုနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှု

အရေးကြီးသော ပါရာမီတာများ - အထူ၊ အကျယ်၊ အလျားတိကျမှုနှင့် ဖြတ်တောက်မှုအမြန်နှုန်း

ခေတ်မီသော အလျားလိုက်ဖြတ်လိုင်းများသည် ပစ္စည်းအထူ၊ ပြား၏အနံ၊ ဖြတ်တောက်ရာအလျားတိကျမှုနှင့် အစာကျွေးမှုအမြန်နှုန်း ဟူသော အရေးပါသည့် မီတရစ် (၄) ခုတွင် ±0.1 mm အတိုင်းအတာ တသမတ်တည်းရှိမှုကို ရယူနိုင်ပါသည်။ တိုးတက်သော ဆင်ဆာများနှင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်မှုစနစ်များက စက္ကန့်လျှင် ၈၀၀ ကြိမ် ဤစံနှုန်းများကို အတည်ပြုပြီး ပစ္စည်း၏ မတသမတ်ဖြစ်မှုများကို အလိုအလျောက် ပြင်ဆင်ပေးနိုင်ပါသည်။

တိကျသော အတိုင်းအတာများကို တိုးတက်သော Servo စနစ်များနှင့် ထိန်းချုပ်မှု Algorithm များဖြင့် ရယူခြင်း

0.001° တည်နေရာ ဖြစ်မှုတိကျမှုရှိသော အမြင့်ဆုံး တွန်းအား servo မော်တာများသည် မိနစ်လျှင် ၁၂၀ မီတာ အမြန်နှုန်းအထိ ဖြတ်တောက်မှုတိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့် algorithm များနှင့် တွဲဖက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ကိရိယာ ပျက်စီးမှု၊ အပူချိန်တိုးခြင်းကြောင့် ပြားချပ်များ ပြန်ကွေးခြင်းနှင့် ပစ္စည်းများ ပြန်ကွေးခြင်းတို့ကို အလိုအလျောက် ညှိယူပေးပါသည်။ ၎င်းတို့မှာ ယခင်က စက်မှုစနစ်များတွင် အတိုင်းအတာများ ပြောင်းလဲမှုကို ဖြစ်စေသော အဓိကအချက်များဖြစ်ပါသည်။

ဥပမာလေ့လာမှု - အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြန်လည်အကြောင်းကြားမှုစနစ်များကို အသုံးပြု၍ အပိုပစ္စည်းများ ပျက်ကုန်ဆုံးမှုနှုန်းကို ၁၈% လျှော့ချခြင်း

မြောက်အမေရိကန် သံချပ်ပြားစက်မှုလုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် အလိုအလျောက်ဖြတ်ရေးလိုင်းတွင် စက်ရုပ်မျက်စိ (machine vision) ကို အသုံးပြု၍ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပြီး ဓားဖြတ်ရာတည်နေရာကို အလိုအလျောက်ပြင်ဆင်ပေးသည့် စနစ်ကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ဤစနစ်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သံချပ်အစွန်းပိုင်း ပုံပျက်ခြင်း ချို့ယွင်းမှုများကို ၂၃% လျော့ကျစေခဲ့ပြီး စက်တပ်ဆင်မှုမှ ၆ လအတွင်း ပစ္စည်းအပိုအစိမ်းများကို ၁၈% လျော့ကျစေခဲ့သည်။

OEM များအတွက် ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်မှုနှင့် လည်ပတ်မှု ထိရောက်မှု

စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စက်အလုပ်လုပ်နိုင်မှုတို့တွင် တိုင်းတာနိုင်သော တိုးတက်မှုများ

ခေတ်မီ cut to length line စနစ်များက ၁၈–၂၅% ပိုမိုမြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည် ကို လူသားများဖြင့် ချိန်ညှိသော စက်ကိရိယာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၂၀၂၃ ခုနှစ်မှ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ စက်မှုနည်းပညာကောင်စီ၏ ဒေတာများအရ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ခေတ်မီ PLC စနစ်များက ဒီကိုင်လာ ပေးပို့မှုနှုန်းများကို servo-driven shearing cycles များနှင့် တစ်ပြိုင်နက်တည်း လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၉၈.၆% uptime ကို ထိန်းသိမ်းပေးပြီး ထုတ်လုပ်မှုပမာဏမြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ကျပ်တည်းမှုများကို အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် လျှော့ချပေးသည်။

မမျှော်လင့်ဘဲ စက်ရပ်တန့်မှုများကို လျှော့ချရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် HMI ရောဂါရှာဖွေရေးစနစ်များ

HMI ဒက်ရှ်ဘုတ်များနှင့်တွဲဖက်ထားသော အချိန်ပြည့် တုန်ခါမှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဆင်ဆာများသည် ပြင်းထန်သော ပျက်စီးမှုများ ဖြစ်ပေါ်လာမည့် ၇၂ မှ ၉၆ နာရီအလိုတွင် ဘီယာင်းပျက်စီးမှုများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းပေးပါသည်။ လေ့လာမှုမှတ်တမ်းများအရ IoT နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အလိုအလျောက် စက်ရုံများတွင် မျှော်လင့်မထားသော ရပ်ဆိုင်းမှုကို 41%ဖြင့် လျှော့ချပေးပြီး စက်ပစ္စည်းများ၏ သက်တမ်းကို ၂.၈ နှစ် အထိ တိုးမြှင့်ပေးနိုင်ကြောင်း ၂၀၂၄ ခုနှစ် Smart Factory Maintenance Report တွင် အတည်ပြုထားပါသည်။

Cut to Length Line စနစ်များ၏ စျေးနှုန်းထိရောက်မှုနှင့် တိုးချဲ့အသုံးပြုနိုင်မှု အားသာချက်များ

ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု စီမံဆင်နွဲမှုများသည် အောက်ပါတို့ကြောင့် လည်ပတ်စရိတ်ကို လျှော့ချပေးပါသည်-

• ပစ္စည်းကုန်ကျစရိတ် ၁၅–၂၂% လျှော့ချရရှိခြင်း ပိတ်ထားသော ကွင်းဆက် အလျား အတိုအရှည် ပြင်ဆင်မှု အယ်ဂျီးရီဇင်းများကြောင့်
• ထုတ်ကုန် ပြောင်းလဲမှုများကို ၃၀% ပိုမြန်ဆန်စေခြင်း hMI tooling profile များကို ကြိုတင်ထည့်သွင်းထားခြင်းကြောင့်
• ယူနစ်လျှင် ၀.၁၉ ဒေါ်လာ စုဆုံးခြင်း ကြိုတင်ခန့်မှန်းသည့်စွမ်းအင် အရင်းအမြစ် အသုံးပြုမှု ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ချိန်ညှိပေးသည့် မုဒ်များမှ

OEM များသည် 600 mm မှ 2,400 mm အထိ ပြား၏ အကျယ်အား လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြန်လည်ဒီဇိုင်းမပြောင်းဘဲ မော်ဂျူးလာ ပြင်ဆင်မှုများဖြင့် အမြန်ဆုံး ROI တိုးချဲ့မှုကို ရရှိကြပြီး ၎င်းသည် 2023 ခုနှစ် Metalforming Automation Index တွင် အတည်ပြုထားသော အရေးပါသည့် ပြောင်းလဲနိုင်မှု စံနှုန်းဖြစ်သည်။

အနာဂတ် အခြေအနေများ - ဉာဏ်ရည်တု ထောက်ပံ့သော စက်မှုလုပ်ငန်းနှင့် အလိုအလျောက် အလျားလိုက် ဖြတ်ဖြတ်စက်များ၏ နောက်မျိုးဆက်

ဉာဏ်ရည်တုကို အခြေခံသော အချိန်ဇယား ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် ပစ္စည်းအသုံးပြုမှု ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် ချိန်ညှိပေးခြင်း

ယနေ့ခေတ် အလျားလိုက်ဖြတ်‌ေရးစက်များသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ညှိနှိုင်းပေးနိုင်သော အဆိုပါ အနုပညာတု ဉာဏ်ရည်များကြောင့် ပို၍ ဉာဏ်ရည်မြင့်လာပါသည်။ AI သည် အသုံးပြုနေသော ပစ္စည်းအမျိုးအစား၊ ကိုင်တွယ်ရန်လိုအပ်သော အော်ဒါအရေအတွက် နှင့် စက်များ၏ လက်ရှိစွမ်းဆောင်ရည်ကဲ့သို့သော အရာများကို ကြည့်ရှုပါသည်။ ထို့နောက် ဖြစ်ပျက်လာသည့် အရာမှာ အလွန်စံမီပါသည် - ပို၍ အဟောင်းပုံစံ ပရိုဂရမ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပစ္စည်းအကုန်အကျ ၁၅% ခန့် လျှော့ချပေးနိုင်သည့် အတွက် အစိတ်အပိုင်းများ တိုင်းတာမှုအတိုင်း တိကျစွာ ကိုက်ညီစေရန် နှင့် ဖြတ်တောက်မှုအစီအစဥ်ကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါသည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ်အတွက် စိတ်ကူးယဉ်ထုတ်လုပ်မှုနယ်ပယ်မှ မကြာသေးမီက အစီရင်ခံစာအရ ဤဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များသည် ဘယ်အလုပ်ကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်ကို သိရှိစေရန် စတော့စာရင်းများနှင့် တကယ်တမ်း ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ပါသည်။ အလိုအလျောက်စနစ်အားလုံးရှိသော်လည်း စတိန်းလက်သံမဏိ၊ အလူမီနီယမ် နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ နေရာများတွင် အများအားဖြင့် တွေ့ရသော ပေါင်းစပ်ပစ္စည်းများအပါအဝင် သတ္တုအမျိုးမျိုးတွင် ၀.၁ မီလီမီတာအတွင်း တိကျမှန်ကန်စွာ တိုင်းတာမှုများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။

စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို အသုံးပြု၍ အရည်အသွေးကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း

ခေတ်မီစက်သင်ယူမှုစနစ်များသည် ထုတ်လုပ်ရေးလိုင်းပေါ်ရှိ အစာကျွေးစက်၊ ဓားဖြတ်စက်နှင့် စက်တို့ကဲ့သို့သော ပစ္စည်းကိရိယာများမှ စုဆောင်းထားသည့် ဆင်ဆာဒေတာပမာဏအများကြီးကို စိစစ်ကြည့်ရှုခြင်းဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လာမည့် ဖြတ်တောက်မှုပြဿနာများကို ကြိုတင်သိရှိနိုင်ပါသည်။ ဤဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များသည် ပစ္စည်း၏ ထူးခြားမှုပြောင်းလဲမှုများကို စိုထိုင်းဆပမာဏပြောင်းလဲမှုများနှင့်အတူ သတိပြုမိပါက ဆာဗိုမော်တာများ၏ ဆက်တင်များကို အလိုအလျောက်ပြင်ဆင်ပြီး ဓားဖြတ်ဘလိပ်များကို ပြန်လည်ညှိနှိုင်းပေးပါသည်။ ရလဒ်များက မိမိဘာသာပြောပြနေပါသည် - မော်တာကိုးရ်များအတွက် လျှပ်စစ်သံမဏိအလွှာထုတ်လုပ်မှုတွင် အမြင့်ဆုံးအမြန်နှုန်းဖြင့် လည်ပတ်နေစဉ် စက်ရုံများသည် အစွန်းပိုင်း ဘားများတွင် အနီးစပ်ဆုံး ၄၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ကျဆင်းမှုကို အစီရင်ခံကြပါသည်။ ထို့ပြင် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များ၏ နောက်ပိုင်းတွင် စုစည်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအတွင်း ပိုမိုသန့်ရှင်းသော ဖြတ်တောက်မှုများသည် နောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုနည်းပါးသော ပြဿနာများကို ဆိုလိုပါသည်။

ကားနှင့် အိမ်သုံးပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လက်ခံအသုံးပြုမှု အပြောင်းအလဲများ

ကားလုပ်ငန်းသည် စက်မှုလုပ်ငန်း ၄.၀ နည်းပညာကို တကယ့်ကို ရှေ့ဆက်လုပ်ဆောင်နေပြီး IMechE ၏ ၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွက် နောက်ဆုံးထွက်အစီရင်ခံစာအရ ဥရောပကားထုတ်လုပ်သူများ၏ နှစ်ပိုင်းခန့်မှာ ဘက်ထရီတွင်းများ ထုတ်လုပ်ရာတွင် ဉာဏ်ရည်မြင့် ဖြတ်ဖြတ်စနစ်များကို အသုံးပြုနေပြီ ဖြစ်သည်။ ထို့အတူ စက်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်သူများသည် စွမ်းအင်ချွေတာနိုင်သော ရေခဲသေတ္တာများနှင့် ခေတ်မီမီးဖိုများတွင် လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသည့် အလွှာများစုံ အပူကာခံစနစ်ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုရန် အလိုအလျောက်ဖြတ်ဖြတ်စနစ်များကို အသုံးပြုလာကြသည်။ ဖွံ့ဖြိုးဆဲစီးပွားရေးများတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာကို ကြည့်လျှင် ပို၍စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းလာသည်။ ဥပမာ- အိန္ဒိယနှင့် ဘရာဇီးတို့တွင် လုပ်ငန်းများသည် အခြားနေရာများထက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုပြန်လည်ရရှိမှုကို ၂၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် ပိုမြန်စွာ ရရှိနေကြောင်း အစီရင်ခံထားကြသည်။ ဤသို့ဖြစ်ရခြင်းမှာ တည်ဆောက်ရေးပစ္စည်း သို့မဟုတ် HVAC အစိတ်အပိုင်းများကို လိုအပ်သည့်အချိန်တိုင်းတွင် တိုးချဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် ကျုံ့ခြင်းပြုနိုင်သော မော်ဂျူလာဖြတ်ဖြတ်စနစ်များကို အသုံးပြုနေကြသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

အလျားအလိုက်ဖြတ်ခြင်း ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းဆိုတာ ဘာလဲ

အလျားတိုင်းဖြတ်ထုတ်လုပ်ရေးစက်တန်းသည် သတ္တု cuoils များကို လိုအပ်ချက်အတိုင်း တိကျသောအလျားများအထိ ဖြတ်တောက်ရန် ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် decoilers၊ feeders၊ shears နှင့် stackers ကဲ့သို့သော အစိတ်အပိုင်းများ ပါဝင်ပြီး တိကျသောဖြတ်တောက်မှုများကို သေချာစေရန် အဆင့်မြင့်စနစ်များက ထိန်းချုပ်ပေးထားသည်။

PLC နှင့် HMI များသည် အလျားတိုင်းဖြတ်စက်တန်းများကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။

PLC (Programmable Logic Controllers) နှင့် HMI (Human Machine Interfaces) များသည် တိကျသောထိန်းချုပ်မှုနှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုများကို ပေးစွမ်းပြီး ချက်ချင်းပြင်ဆင်နိုင်စေကာ setup အချိန်များကို လျှော့ချရာတွင် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်အတွင်းရှိ အစိတ်အပိုင်းများကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ညှိနှိုင်းလုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်။

ခေတ်မီ အလျားတိုင်းဖြတ်စက်တန်းများတွင် IoT sensor များကို အဘယ်ကြောင့် အသုံးပြုကြသနည်း။

IoT sensor များသည် ထုတ်လုပ်မှုစက်တန်းမှ real-time data များကို စုဆောင်းပေးပြီး လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုလိုအပ်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်နှင့် စက်ကိရိယာများ၏ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ Industry 4.0 စံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန်အတွက် ဤပေါင်းစပ်မှုသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။

AI သည် အလျားတိုင်းဖြတ်လုပ်ငန်းများတွင် မည်သို့ပါဝင်ဆောင်ရွက်ပေးသနည်း။

AI သည် ပစ္စည်းအသုံးချမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ အကုန်အကျကို လျှော့ချခြင်းနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက် အခြေအနေပြောင်းလဲမှုများနှင့်အတူ ဒေတာအခြေပြု ချဉ်းကပ်မှုများဖြင့် လိုက်လျောညီထွေရှိအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် အထူးသဖြင့် ခက်ခဲသောပစ္စည်းများတွင်ပါ တိကျမှုမြင့်မားစေရန် အရေးပါသော အထောက်အကူပြုပါသည်။

အလျားလိုက်ဖြတ်တောက်ရေး ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများတွင် အနာဂတ်တိုးတက်မှုများမှာ အဘယ်နည်း။

အနာဂတ်တိုးတက်မှုများတွင် AI ကို အလိုအလျောက်စီစဉ်ခြင်းအတွက် ပိုမိုအသုံးပြုလာခြင်း၊ အရည်အသွေးအာမခံမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် စက်သင်ယူမှု (machine learning) ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် အထူးသဖြင့် ကားနှင့် လျှပ်စစ်ပစ္စည်းထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ဤတိုးတက်မှုများကို ကမ္ဘာ့အဆင့်ဖြင့် အသုံးပြုလာကြခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။