Bài viết được viết bởi Tina Jiang, Giám đốc tại Spare Center.

Tina Jiang là Giám đốc Kinh doanh tại Spare Center và có hơn 12 năm kinh nghiệm trong ngành tự động hóa. Trong suốt những năm qua, bà đã làm việc chặt chẽ với nhiều khách hàng khác nhau và tích lũy được hiểu biết thực tiễn về công nghệ tự động hóa, xu hướng thị trường và nhu cầu thực tế của khách hàng.

Công việc của cô tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng và hỗ trợ sự phát triển kinh doanh trên nhiều thị trường khác nhau. Với phương pháp làm việc thực tế và kinh nghiệm dày dặn trong ngành, cô ấy thích chia sẻ những hiểu biết thu được từ công việc hàng ngày.

Vận hành dựa trên trí tuệ nhân tạo và hệ thống sản xuất thông minh trông như thế nào trong thực tế

Trong các nhà máy thực tế,Các hoạt động được điều khiển bởi AIĐây không phải là về những robot tương lai, mà là về những cải tiến rất thiết thực.

Hãy xem xét một dây chuyền sản xuất điển hình trong ngành sản xuất rời rạc:

• Một cánh tay robot có thể hoạt động với tốc độ 40–60 chu kỳ mỗi phút.

• Hệ thống thị giác kiểm tra các bộ phận với độ chính xác phát hiện lỗi trên 98%.

• Việc đồng bộ hóa băng tải được kiểm soát trong phạm vi dung sai ±2–5 mm.

Những con số này rất quan trọng vì ngay cả những sự thiếu hiệu quả nhỏ cũng có thể nhanh chóng lan rộng.

Bây giờ, khiCác hoạt động được điều khiển bởi AIKhi các hệ thống mới được giới thiệu, mục tiêu không phải là thay thế các hệ thống hiện có, mà là liên tục tinh chỉnh chúng.

Ví dụ:

• Nếu cảm biến rung phát hiện sự gia tăng từ 2,5 mm/s lên 4,0 mm/s RMS, hệ thống có thể cảnh báo về hiện tượng hao mòn sớm.

• Nếu mức tiêu thụ năng lượng trên mỗi đơn vị tăng từ 1,2 kWh lên 1,5 kWh, có thể đưa ra các khuyến nghị điều chỉnh.

• Nếu thông lượng giảm xuống dưới 95% so với mục tiêu, các thông số có thể được tự động cân bằng lại.

Đây là nơiHệ thống sản xuất thông minhTrở nên thiết thực.

TRONGHệ thống sản xuất thông minhQuá trình sản xuất không còn tĩnh tại nữa. Nó phản ứng dựa trên dữ liệu thời gian thực.Honeywell cách tiếp cận củaHoneywell tự động hóaMục đích là để đảm bảo những điều chỉnh này không diễn ra một cách hỗn loạn, mà phải được kiểm soát và có thể theo dõi được.

Trên thực tế, nhiều người hiện đạiHoneywell Các bộ điều khiển công nghiệp hiện đã hỗ trợ:

• Các vòng lặp tối ưu hóa quy trình thời gian thực (thường là chu kỳ cập nhật 100–500 ms)

• Hệ thống giám sát năng lượng tích hợp đến từng thiết bị (theo dõi công suất kW trên mỗi thiết bị).

• Các mô hình phân tích dự đoán được huấn luyện dựa trên dữ liệu lịch sử của nhà máy trong nhiều tháng.

Đây là nơiCác hoạt động được điều khiển bởi AIcải thiện một cách lặng lẽTự động hóa công nghiệpmà không cần thay đổi chính thiết bị vật lý.

Và từ góc nhìn của người dùng, lợi ích rất đơn giản:

• ít sự cố ngừng hoạt động đột xuất hơn

• Sản lượng sản xuất ổn định hơn

• giảm thời gian tinh chỉnh hệ thống thủ công.

  
  

Hệ thống sản xuất thông minh và bảo trì dự đoán trong tự động hóa công nghiệp

Một trong những ứng dụng thực tiễn nhất trongTự động hóa công nghiệphôm nay làBảo trì dự đoán.

Trong các hệ thống cũ hơn, việc bảo trì chủ yếu mang tính chất phản ứng:

• Vòng bi được thay thế sau khi bị hỏng.

• Máy bơm được bảo dưỡng định kỳ (ví dụ: 6 tháng một lần)

• Động cơ được kiểm tra thủ công dựa trên số giờ hoạt động.

Cách tiếp cận đó tốn kém và thường không hiệu quả.

Giờ đây, vớiHệ thống sản xuất thông minhđược hỗ trợ bởiCác hoạt động được điều khiển bởi AICông tác bảo trì đang trở nên dựa trên tình trạng của thiết bị.

Ví dụ,Honeywell Hệ thống giám sát công nghiệp có thể theo dõi:

• Dấu hiệu rung động của động cơ (sự thay đổi tần số Hz cho thấy sự mất cân bằng)

• Biến thiên nhiệt độ (ví dụ: ngưỡng bất thường từ 70°C lên 85°C)

• Các mô hình biến thiên áp suất trong các đường ống dẫn

• Xu hướng biến động tải điện theo thời gian

Khi các giá trị này vượt ra ngoài phạm vi dự kiến,Bảo trì dự đoánCác mô hình này kích hoạt cảnh báo trước khi sự cố thực sự xảy ra.

Đây là nơiHoneywell tự động hóaNó trở nên rất thiết thực. Thay vì chỉ báo cáo dữ liệu, nó giúp ưu tiên những gì thực sự quan trọng:

• Máy bơm nào có khả năng bị hỏng trong vòng 10-15 ngày tới?

• Máy nén nào đang hoạt động ngoài phạm vi hiệu suất?

• Dây chuyền sản xuất nào sẽ bị giảm năng suất nếu không có biện pháp khắc phục nào được thực hiện?

TRONGTự động hóa công nghiệpKhả năng giám sát như vậy vô cùng quý giá vì chi phí do thời gian ngừng hoạt động có thể dễ dàng lên tới hàng nghìn đô la mỗi giờ tại các nhà máy quy mô vừa.

VớiCác hoạt động được điều khiển bởi AICác nhóm bảo trì không còn phản ứng một cách mù quáng nữa mà đang lên kế hoạch trước với sự hỗ trợ dữ liệu.