ການເພີ່ມຄວາມສະຫງົບແລະປະສິດໃນເວລາ实时 ໃນການເຮັດວຽກຂອງເຄື່ອງທຸບທ່ຳ SPIRAL

ການຕິດຕາມແລະຄວບຄຸມແບບເວລາຈິງເພື່ອໃຫ້ເຫັນຂະບວນການໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ

ວິທີທີ່ລະບົບ SCADA ປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງໃນການດຳເນີນງານຂອງເຄື່ອງຜະລິດທໍ່ກົມ

ລະບົບ SCADA, ເຊິ່ງຫຍໍ້ມາຈາກ Supervisory Control and Data Acquisition, ຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງງານສາມາດຕິດຕາມຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນໄດ້ລະອຽດເຖິງສ່ວນຍ່ອຍຂອງວິນາທີໃນຂະບວນການຜະລິດທໍ່ກົມ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຕິດຕາມຂໍ້ມູນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງແຖວການເຊື່ອມ (ມີຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 0.2mm) ແລະ ສະພາບການຂອງຄວາມຕຶງຕົວຂອງແຜ່ນລວດໃນຂະບວນການຜະລິດ. ເມື່ອຂໍ້ມູນທັງໝົດນີ້ຖືກລວບລວມຈາກເຊັນເຊີປະມານ 150 ຕົວໃນແຕ່ລະສາຍການຜະລິດ, ມັນຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກການກວດກາດ້ວຍມືໄດ້ເຖິງ 4 ໃນ 5 ກໍລະນີ ຕາມຂໍ້ມູນຈາກອຸດສາຫະກໍາ. ຜູ້ດຳເນີນງານຈະເຫັນຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ສະແດງຢູ່ໃນໜ້າຈໍໜຶ່ງ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດຕິດຕາມກວດກາຄວາມດັນໄຮໂດຼລິກໃນຂອບເຂດ 300 ຫາ 500 ບາຣ ໃນເວລາຈິງ ແລະ ເຫັນຕຳແໜ່ງຂອງລໍ້ເລື່ອນໃນແຕ່ລະຊ່ວງເວລາ. ລາຍງານ Automation Insights Report ປີ 2023 ໄດ້ເນັ້ນໜັກວ່າການຜະສົມລະບົບຂອງຊະນິດນີ້ ແມ່ນແນວໂນ້ມຫຼັກໜຶ່ງທີ່ກຳລັງເກີດຂຶ້ນໃນທຸກຂະແໜງການຜະລິດໃນປັດຈຸບັນ.

ການຜະສົມເຊັນເຊີ IoT ແລະ Edge Computing ເພື່ອການດຳເນີນຂໍ້ມູນທັນທີ

ເມື່ອເຊັນເຊີ IoT ຖືກຜະສານກັບຮາດແວຄອມພິວເຕີຂອງເອັດຈ໌, ປະມານ 85 ເປີເຊັນ ຂອງການສັ່ນສະເທືອນຄວາມຖີ່ສູງເຫຼົ່ານັ້ນ (ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າເຖິງຕົວຢ່າງທີ່ຖືກເກັບທຸກໆ 20 ໄມໂຄຣວິນາທີ) ຈະຖືກດຳເນີນການທັນທີທີ່ໂຮງງານຜະລິດ ແທນທີ່ຈະສົ່ງໄປຍັງຄລາວ. ຕາມການທົບທວນເຕັກໂນໂລຊີການຜະລິດ 2023, ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດເວລາລໍຖ້າໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນລົງໄດ້ປະມານສອງສ່ວນສາມ. ນີ້ໝາຍເຖິງຫຍັງໃນການປະຕິບັດ? ເມື່ອຄວາມໜາຂອງວັດສະດຸເລີ່ມມີການປ່ຽນແປງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງດຳເນີນການຜະລິດ, ຜູ້ດຳເນີນງານສາມາດປັບຄວາມດັນຂອງລໍ້ຮູບແບບໄດ້ທັນທີ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຮັກສາທຸກຢ່າງໃຫ້ຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ແນ່ນອນ - ມັກຈະບໍ່ເກີນ ຫຼື ບໍ່ຕ່ຳກວ່າ 1.2 ມິນລີແມັດ ສຳລັບຂະໜາດທໍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ພວກເຂົາໄດ້ດຳເນີນການສຶກສາເມື່ອປີກາຍນີ້ ເພື່ອເບິ່ງວ່າ AI ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຜະລິດແນວໃດ. ພວກເຂົາພົບເຫັນສິ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ: ລະບົບຄອມພິວເຕີຂອງເອັດຈ໌ເຫຼົ່ານີ້ແທ້ຈິງແລ້ວສາມາດຄົ້ນພົບວ່າເມື່ອແກນກາງເລີ່ມບິດເບືອນ ແລະ ປັບຕົວຄືນ. ຜົນໄດ້ຮັບແມ່ນຫຍັງ? ວັດສະດຸເສຍຫຼຸດລົງ, ຊ່ວຍປະຢັດໄດ້ປະມານ 120 ໂດລາສະຫະລັດ ຕໍ່ທຸກໆຕື່ນຜະລິດຕະພັນທີ່ຜະລິດ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຫຼຸດເວລາໃນການຕອບສະໜອງລົງ 40% ດ້ວຍ SCADA ໃນສະຖານທີ່ຂອງຢູໂຣບ

ຜູ້ຜະລິດທໍ່ກັກກະຕັ້ນໃນຢູໂຣບໄດ້ກຳຈັດເວລາລົງ 320 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ປີ ໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນເຂົ້າກັບແພລະຕະຟອມ SCADA. ລະບົບອັລກະລິດທຶມ (algorithms) ທີ່ອີງໃສ່ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ສາມາດກວດພົບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸນຫະພູມບໍລິເວນການເຊື່ອມ ທີ່ເກີນຂອບເຂດ ±15°C ໄດ້ໄວຂຶ້ນ 22 ວິນາທີ ຖ້າທຽບກັບການກວດກາດ້ວຍມື, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ມີການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ ແລະ ພັດທະນາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການຜະລິດຂຶ້ນ 19% (ລາຍງານດຳເນີນງານ 2023)

ການອັດຕະໂນມັດໃນການເຊື່ອມທໍ່ກັກກະຕັ້ນ ເພື່ອຄຸນນະພາບທີ່ສອດຄ່ອງ

ຮັກສາຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການເຊື່ອມ ຜ່ານການຄວບຄຸມພາລາມິເຕີ ແລະ ລະບົບຄວບຄຸມແບບປິດ

ການຜະລິດທໍ່ເກັດໃນມື້ນີ້ອີງໃສ່ລະບົບລວມອັດຕະໂນມັດທີ່ປິດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເຊິ່ງຊ່ວຍຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການເຊື່ອມໄດ້ຢູ່ໃນລະດັບຕ່ຳກວ່າ 1 ມິນລີແມັດ. ເຄື່ອງຈັກຕິດຕາມສາມປັດໄຈຫຼັກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຂະນະທີ່ກຳລັງເຊື່ອມ: ອັດຕາການສົ່ງລວດເຂົ້າສູ່ຂໍ້ຕໍ່ (ປະມານ 6 ຫາ 12 ແມັດຕໍ່ນາທີ), ຄວາມຕ້ານທານຂອງສ່ວນເຊື່ອມ (ໂດຍທົ່ວໄປຢູ່ລະຫວ່າງ 22 ຫາ 32 ວົນ, ແລະ ອັດຕາການເຄື່ອນທີ່ຂອງຄວາມເຄື່ອນທີ່ຂອງເຄື່ອງເຊື່ອມຕາມແນວຕໍ່ (ປະມານ 0.5 ຫາ 1.2 ແມັດຕໍ່ນາທີ). ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ຖືກປັບໂດຍອັດຕະໂນມັດຜ່ານເຊັນເຊີທີ່ຕິດຕັ້ງພາຍໃນ ເພື່ອຮັກສາທຸກຢ່າງໃຫ້ຢູ່ໃນຂອບເຂດພຽງ 0.5 ເປີເຊັນຂອງຄ່າເປົ້າໝາຍ. ການສຶກສາລ່າສຸດຈາກສະມາຄົມການເຊື່ອມອາເມລິກາໃນປີ 2023 ກໍ່ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບາງສິ່ງທີ່ໜ້າປະທັບໃຈ. ໂຮງງານຜະລິດທີ່ປ່ຽນມາໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບນີ້ ໄດ້ພົບວ່າຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄວາມສູງການເຊື່ອມຫຼຸດລົງເກືອບສອງສ່ວນສາມ ຶ່ງທຽບກັບວິທີການເຊື່ອມແບບດັ້ງເດີມ. ສິ່ງນີ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານ API 5L ແລະ ISO 3183 ທີ່ທໍ່ນ້ຳມັນຕ້ອງປະຕິບັດຕາມ.

ການສະໜັບສະໜູນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ແລະ ການປັບລະດັບໄຟຟ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງ

ລະບົບການເຊື່ອມທີ່ທັນສະໄໝໃຊ້ CNN ທີ່ເຮັດວຽກໂດຍການວິເຄາະຮູບພາບຂອງຈຸດເຊື່ອມໃນທັນທີ ດ້ວຍຄວາມໄວປະມານ 120 ໂຟເກີມຕໍ່ວິນາທີ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຈັບຂໍ້ຜິດພາດເຊັ່ນ: ຕຳແໜ່ງທີ່ມີອາກາດຢູ່ພາຍໃນ (porosity) ຫຼື ຕຳແໜ່ງເຊື່ອມເລິກເກີນໄປ (undercut) ໃນເວລາປະມານເຄິ່ງວິນາທີ. ເມື່ອພົບຂໍ້ຜິດພາດ, ລະບົບຈະປັບຄ່າໄຟຟ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດຜ່ານໜ່ວຍສະຫຼາດພະລັງງານທີ່ຄວບຄຸມດ້ວຍ thyristor ທີ່ພວກເຮົາຮູ້ຈັກດີ, ເພື່ອຮັກສາໄລຍະຫ່າງຈຸດສຳຜັດກັບວຽກງານໃຫ້ຖືກຕ້ອງຕະຫຼອດເວລາ. ຕາມຂໍ້ມູນຈາກ NIOSH ໃນປີກາຍນີ້, ຮ້ານທີ່ນຳໃຊ້ວິທີການປະສົມປະສານນີ້ມີບັນຫາຫຼຸດລົງປະມານ 41% ໃນການທົດສອບຜ່ານຮັງສີ. ແລະ ພວກເຮົາກໍ່ຢ່າລືມເງິນທີ່ປະຢັດໄດ້ – ປະມານ 152,000 ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ປີໃນແຕ່ລະສາຍການຜະລິດ, ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຊີນີ້ເປັນທາງເລືອກທີ່ຄວນພິຈາລະນາສຳລັບຜູ້ຜະລິດຫຼາຍຄົນ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການປັບປຸງຄວາມແໜ້ນໃນການເຊື່ອມ 35% ຢູ່ໂຮງງານໃນອเมລິກາເໜືອ

ຜູ້ຜະລິດທໍ່ກົດນໍາພາຄົນໜຶ່ງໄດ້ບັນລຸຜົນການເຊື່ອມໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງ 98.4% ຫຼັງຈາກຍົກລະດັບເປັນລະບົບທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແຫຼ່ງຈ່າຍກໍາລັງ Miller Auto-Continuum™ ກັບຫຸ່ນຍົນ Fanuc ARC Mate®. ຜົນໄດ້ຮັບສໍາຄັນໃນໄລຍະ 12 ເດືອນ:

ການລົງທຶນ 2.1 ລ້ານໂດລາຖືກກູ້ຄືນພາຍໃນ 14 ເດືອນ ເນື່ອງຈາກການເຮັດໃໝ່ຫຼຸດລົງ ແລະ ວົງຈອນການຢັ້ງຢືນຕາມມາດຕະຖານ ASME B31.4 ໄດ້ເລັ່ງຂຶ້ນ.

ການຫຼຸດຜ່ອນການລົງທຶນດ້ວຍການຕິດຕາມແບບຄາດເດົາ ແລະ ຕິດຕາມສະພາບການ

ຕົ້ນທຶນຂອງການລົງທຶນທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໃນການດໍາເນີນງານເຄື່ອງທໍ່ກົດ

ການລົງທຶນທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນເຮັດໃຫ້ການຜະລິດຖືກຂັດຂວາງ ແລະ ສາມາດເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃຫ້ແກ່ສະຖານທີ່ຜະລິດທໍ່ກົດຂະໜາດກາງເຖິງ 500,000 ໂດລາຕໍ່ປີ (Ponemon 2023). ການຢຸດເຊົາເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຂາດເຂີນໃນຂັ້ນຕໍ່າ ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄຸມຊັ້ນ ແລະ ການກວດກາຄຸນນະພາບ, ເຮັດໃຫ້ຜົນກະທົບດ້ານການເງິນເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການວິເຄາະທາງພຶດຕິກຳແລະເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນ ສຳລັບການກວດຈັບຂໍ້ຜິດພາດໃນເບື້ອງຕົ້ນ

ລະບົບການຄາດຄະເນທີ່ທັນສະໄໝປະສົມປະສານເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນ ແລະ ການຄຳນວນທີ່ຮິມ (edge computing) ເພື່ອກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນເວລາຈິງ:

• ການວິເຄາະຄວາມຖີ່ ຊ່ວຍກວດຈັບຮູບແບບທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນລູກປັ້ນຂອງມໍເຕີ
• ການສະແດງຄວາມຮ້ອນ ຊ່ວຍກວດຈັບການຮ້ອນເກີນໄປໃນລະບົບຕິດຕາມເສັ້ນເຊື່ອມ
• ຄ່າຂອບເຂດທາງອະລິກະລິດ ເຮັດໃຫ້ເກີດການເຕືອນເມື່ອຄ່າທີ່ຜິດແຜກເກີນ 15% ຈາກຄ່າພື້ນຖານ

ວິທີການນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນທີ່ຜິດພາດລົງ 60% ຖ້ຽງກັບການບຳລຸງຮັກສາແບບດັ້ງເດີມທີ່ອີງໃສ່ເວລາ

ຕົວຢ່າງກໍລະນີ: ການກວດຈັບຂໍ້ຜິດພາດຂອງລູກປັ້ນ 72 ຊົ່ວໂມງກ່ອນທີ່ຈະເກີດຄວາມເສຍຫາຍ

ຜູ້ຜະລິດທໍ່ໃນທະວີບເອີຣົບໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ເຊັນເຊີການສັ່ນສະເທືອນເຂົ້າກັບລະບົບ SCADA ຂອງພວກເຂົາ, ແລະບັນລຸຜົນສຳເລັດ:

• ການເຕືອນລ່ວງໜ້າ 72 ຊົ່ວໂມງກ່ຽວກັບ 93% ຂອງການຂັດຂ້ອງຂອງລູກປືນ
• ຫຼຸດຜ່ອນການລົງທຶນທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ 40%
• ປະຢັດປະຈໍາປີ 220,000 ໂດລາສະຫະລັດຈາກການຊ່ວຍເຫຼືອເຫດສຸກເກີດທີ່ຫຼີກລ່ຽງໄດ້

ຜົນໄດ້ຮັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກເຮັດໃຫ້ເປັນໄປໄດ້ໂດຍແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກຂໍ້ມູນປະຫວັດການສັ່ນ 18 ເດືອນ

ການຜະສົມຜະສານການບໍາລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາໄດ້ເຂົ້າໃນໂຄງຮ່າງ SCADA ແລະ MES

ການຜະສົງຢ່າງລຽບລຽງກັບລະບົບການຈັດການການຜະລິດ (MES) ສະໜອງປະໂຫຍດດ້ານການດໍາເນີນງານທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້:

ການຕິດຕັ້ງຄວາມເຂົ້າໃຈການຄາດຄະເນໃນ dashboard ຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານຮັບປະກັນການປະຕິບັດຕາມແຜນການ ບໍາ ລຸງຮັກສາ 98% ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າການຜະລິດ.

ການປັບປຸງການອອກແບບແລະການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງຈັກ ສໍາ ລັບຜົນຜະລິດສູງສຸດ

ການ ກໍາ ຈັດຄວາມຫຍຸ້ງຍາກດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະ ກໍາ ແບບໂມດູນແລະການປັບປຸງການສ້າງລວດ

ເຄື່ອງຈັກທໍ່ spiral ໄດ້ຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຈາກການອອກແບບແບບໂມດູນຍ້ອນວ່າມັນສາມາດປ່ຽນລະຫວ່າງເສັ້ນຜ່າສູນກາງແລະປະເພດເຫຼັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍບໍ່ ຈໍາ ເປັນຕ້ອງມີການປ່ຽນແປງໂຄງສ້າງທີ່ ສໍາ ຄັນ. ອີງຕາມການສຶກສາທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ໃນບໍ່ດົນມານີ້ ໃນວາລະສານສາກົນຂອງການຜະລິດທີ່ກ້າວ ຫນ້າ ໃນປີ 2023, ເມື່ອຜູ້ຜະລິດແຍກສະຖານີສ້າງລວດຂອງພວກເຂົາຈາກ ຫນ່ວຍ ໂລດ, ເວລາປ່ຽນຫຼຸດລົງປະມານ 30%. ມັນເຮັດໃຫ້ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງແທ້ຈິງ ໃນພື້ນທີ່ຜະລິດ ບ່ອນທີ່ເວລາເທົ່າກັບເງິນ ສໍາລັບຜູ້ທີ່ກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມແມ່ນຍໍາ, ລະບົບທີ່ທັນສະ ໄຫມ ດຽວນີ້ລວມເອົາການຕິດຕາມຊ່ອງຫວ່າງ roll ໃນເວລາຈິງພ້ອມກັບຄຸນລັກສະນະການຊົດເຊີຍທາງໄຮໂດຼລິກ. ເຕັກໂນໂລຊີທັງສອງນີ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຮັກສາຄວາມຍອມຮັບຄວາມ ຫນາ ພາຍໃນພຽງແຕ່ 0.15 ມມ, ເຊິ່ງຕອບສະ ຫນອງ ຄວາມຕ້ອງການທີ່ເຂັ້ມງວດທີ່ ກໍາ ນົດໄວ້ໂດຍມາດຕະຖານ API 5L. ຄວາມຖືກຕ້ອງດັ່ງກ່າວ ບໍ່ພຽງແຕ່ຫນ້າປະທັບໃຈທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ ມັນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນຢ່າງແທ້ຈິງ ສໍາລັບການນໍາໃຊ້ອຸດສາຫະກໍາຫຼາຍຢ່າງໃນມື້ນີ້

Digital Twins ສໍາລັບການ ຈໍາ ລອງການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງຈັກກ່ອນການ ນໍາ ໃຊ້

ການສ້າງແບບ ຈໍາ ລອງແບບເສມືນຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການ ນໍາ ໃຊ້ 60% ເມື່ອທຽບໃສ່ວິທີການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດ. ຜູ້ຜະລິດຊັ້ນ ນໍາ ໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີຄູ່ດິຈິຕອນເພື່ອ ຈໍາ ລອງການຕັ້ງຄ່າ mandrel ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂວັດສະດຸ 15+, ກໍາ ນົດຈຸດການແຊກແຊງໃນເສັ້ນທາງອາຫານເສັ້ນລວດລ້ອມ. ການຢັ້ງຢືນແບບຕັ້ງຫນ້ານີ້ເຮັດໃຫ້ເວລາຢຸດບໍ່ຄາດຫວັງໃນລະຫວ່າງການປ່ຽນຜະລິດຕະພັນ ຫນ້ອຍ ລົງ.

ການສຶກສາກໍລະນີ: 22% ການເພີ່ມຂຶ້ນ Throughput ຜ່ານລະບົບ Mandrel redesigned ໃນປະເທດຕວກກີ

ຜູ້ຜະລິດເທີກີທີ່ຕອບສະ ຫນອງ ຄວາມຕ້ອງການຂອງທໍ່ທໍ່ແກັສ ທໍາ ມະຊາດໄດ້ປັບປຸງລະບົບ mandrel ຂອງຕົນດ້ວຍການ ນໍາ ທາງການຈັດລຽງທີ່ຄ້າຍຄືກັນແລະເຄື່ອງກະຕຸ້ນຫຼາຍແອັກຊັງ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ການສ້າງແບບສະເປິລແບບຕໍ່ເນື່ອງໃນລະດັບ 28 ແມັດ / ນາທີໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງຄື້ນແຄມລົງ 41%. ການວັດແທກ OEE ຫຼັງຈາກການປັບປຸງສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ 92% ມີຢູ່ໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດງານ 24/7.

ການນໍາໃຊ້ລະບົບປະຕິບັດການຜະລິດ (MES) ເພື່ອໃຫ້ OEE ສູງສຸດ

ການເກັບກໍາຂໍ້ມູນການຜະລິດທີ່ກ້ອນແກນ ເພື່ອລະບຸການສູນເສຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້

ລະບົບການຈັດການການຜະລິດ, ຫຼື MES ສຳລັບສັ້ນໆ, ໃຫ້ບັນດາບໍລິສັດມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີຂຶ້ນຫຼາຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນຂະນະການຜະລິດທໍ່ກົມ. ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຕິດຕາມສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຍາວຂອງແຕ່ລະວົງຈອນການຜະລິດ, ປະລິມານພະລັງງານທີ່ຖືກໃຊ້, ແລະ ເວລາທີ່ຂໍ້ບົກຜ່ອງເລີ່ມປາກົດຂຶ້ນ. ການສຶກສາຫຼ້າສຸດໄດ້ເບິ່ງແຍງຮູບແບບຈຳນວນຫົກແຫ່ງໃນປີ 2024 ແລະ ພົບເຫັນສິ່ງໜຶ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈ: ເກືອບໜຶ່ງສາມຂອງຜົນຜະລິດທີ່ສູນເສຍທັງໝົດມາຈາກການຢຸດເຊົານ້ອຍໆເຫຼົ່ານີ້ທີ່ໃຊ້ເວລານ້ອຍກວ່າສາມນາທີ. ມັນອາດຈະຟັງເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ໜ້າສົນໃຈ, ແຕ່ມັນກໍເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ. ຂ່າວດີກໍຄື MES ຊ່ວຍໃນການກວດພົບບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເນື່ອງຈາກມັນລວບລວມຂໍ້ມູນແບບເຫັນພາບຈິງຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆ ລວມທັງ PLCs, ລະບົບກ້ອງກວດກາ, ແລະ ອຸປະກອນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບອິນເຕີເນັດທີ່ເຮົາເອີ້ນວ່າເຄື່ອງມື IoT. ເມື່ອຜູ້ດຳເນີນງານເຫັນຂໍ້ມູນນີ້ເຂົ້າມາ, ພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າໄປແກ້ໄຂບັນຫານ້ອຍໆກ່ອນທີ່ມັນຈະກາຍເປັນບັນຫາໃຫຍ່ໃນອະນາຄົດ.

MES ທີ່ອີງໃສ່ Cloud ສຳລັບການປຽບທຽບຂ້າມໂຮງງານ ແລະ ການຄວບຄຸມສູນກາງ

Cloud-based MES platforms ເຮັດໃຫ້ສາມາດປຽບທຽບຜົນງານຂ້າມແຖວການຜະລິດຫຼາຍແຖວ. ສະຖານທີ່ທີ່ໃຊ້ລະບົບກາງສາມາດຫຼຸດຂອງເສຍວັດຖຸດິບລົງໄດ້ 18% ຜ່ານການແຈ້ງເຕືອນສິນຄ້າອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຂະບວນການມາດຕະຖານ (Rishabhsoft, 2023). Dashboard ຈິງເວລາຍັງສະໜັບສະໜູນການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນແບບແພ່ນ--ເຊັ່ນ: ການເບີກຢືມຄືນໃໝ່ໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຢຸດເຊົາ--ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາບັນທຶກການກວດກາຕາມມາດຕະຖານ ISO 9001.

ກໍລະນີສຶກສາ: ການຍົກ OEE ຈາກ 68% ໄປເປັນ 85% ໃນໄລຍະເວລາຫົກເດືອນ

ຜູ້ຜະລິດທໍ່ເຫຼັກແຮງໃນອາເມລິກາເຂດຕາເວັນອອກສຽງເຫນືອໄດ້ເຫັນປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນໂດຍລວມຂອງພວກເຂົາເພີ່ມຂຶ້ນປະມານ 25% ໃນໄລຍະພຽງແຕ່ຫົກເດືອນເມື່ອພວກເຂົາເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບການຈັດການການຜະລິດຂອງພວກເຂົາເຂົ້າກັບຊອບແວ ERP ພ້ອມທັງເຕັກໂນໂລຢີການບໍາລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາໄດ້. ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນນັ້ນໜ້າສົນໃຈຫຼາຍ, ລະບົບດັ່ງກ່າວສືບຕໍ່ຊີ້ບອກບັນຫາທີ່ເກີດຊ້ຳກັນກ່ຽວກັບຂໍ້ຕໍ່ການເຊື່ອມ, ແລະ ສຸດທ້າຍກໍພົບວ່າບັນຫາດັ່ງກ່າວມາຈາກການປ່ຽນແປງຂອງລະດັບຄວາມຊື້ນໃນເຂດການຂຶ້ນຮູບ. ດັ່ງນັ້ນ, ທີມງານວິສະວະກອນຈຶ່ງໄດ້ຕິດຕັ້ງລະບົບຄວບຄຸມສະພາບອາກາດແບບວົງຈອນປິດເພື່ອຄວບຄຸມຄວາມໝັ້ນຄົງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຍັງມີອີກສິ່ງໜຶ່ງທີ່ຄວນກ່າວເຖິງ, ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການເຮັດວຽກແຕ່ລະກະດັນໃນດ້ານ OEE ກໍຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຈາກປະມານ 22% ຫຼຸດລົງເຫຼືອພຽງ 6%, ຫຼັງຈາກທີ່ພວກເຂົາເຊື່ອມຕໍ່ຕົວຊີ້ວັດຜົນງານໂດຍກົງເຂົ້າກັບໂຄງການຈູງໃຈຜູ້ດຳເນີນງານໃນທຸກໆດ້ານ.

ການຈັດສົມ KPI ຂອງ MES ກັບເປົ້າໝາຍດ້ານການດຳເນີນງານເພື່ອຂັບເຄື່ອນຄວາມຮັບຜິດຊອບ

ຜູ້ຜະລິດອັດສະຈັນກຳນົດມາດຕະການປະສິດທິພາບ MES ຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຕໍ່ເປົ້າໝາຍທາງທຸລະກິດ. ຕົວຢ່າງ, ພວກເຂົາອາດຕິດຕາມຜົນຜະລິດຂອງວັດສະດຸທີ່ຫຼາຍກວ່າ 97% ຫຼື ມີເປົ້າໝາຍໃນການປ່ຽນແປງພາຍໃນ 23 ນາທີ. ການສຶກສາລ້າສຸດຈາກ Plant Engineering ພົບວ່າ, ໂຮງງານທີ່ຈັດຕັ້ງ KPI ເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ກົງກັບເປົ້າໝາຍໃຫຍ່ຂຶ້ນ, ໄດ້ມີການຫຼຸດລົງ 41% ໃນການລົງທຶນອຸປະກອນທີ່ບໍ່ຄາດຄິດໃນປີກາຍນີ້. ເມື່ອຜູ້ຈັດການໂຮງງານນັ່ງລົງກັບພະນັກງານໃນເຂດຜະລິດເພື່ອທົບທວນຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງປົກກະຕິ, ທຸກຄົນຈະເລີ່ມຮັບຜິດຊອບຢ່າງຈິງຈັງ. ລວມທັງ, ບັນດາບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ເພື່ອຄົ້ນຫາເຫດຜົນທີ່ບັນຫາເກີດຂຶ້ນ, ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໄດ້ໄວກວ່າວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາແບບດັ້ງເດີມຫຼາຍ. ບາງບໍລິສັດລາຍງານວ່າໄດ້ຫຼຸດເວລາການແກ້ໄຂບັນຫາລົງໄດ້ປະມານສອງສ່ວນສາມ ເມື່ອພວກເຂົານຳໃຊ້ລະບົບອັດສະຈັນເຫຼົ່ານີ້.

ພາກ FAQ

SCADA ແມ່ນຫຍັງ, ແລະ ມັນມີປະໂຫຍດແນວໃດຕໍ່ການຜະລິດທໍ່ກົມ?

SCADA ຫຍໍ້ມາຈາກ Supervisory Control and Data Acquisition. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຜະລິດທໍ່ກົງສາມາດຕິດຕາມຂໍ້ມູນຂ່າວສານແບບເຄື່ອງຈັກໃນເວລາຈິງ ໃນຂະນະທີ່ກໍາລັງຜະລິດ, ຊຶ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຜິດພາດທີ່ເກີດຈາກມະນຸດ ແລະ ພັດທະນາການຄວບຄຸມໂດຍລວມ.

ເຊັນເຊີ IoT ແລະ edge computing ຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນການຜະລິດດີຂຶ້ນແນວໃດ?

ເຊັນເຊີ IoT ແລະ edge computing ປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢູ່ເທິງສະຖານທີ່, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນເວລາລໍຖ້າການວິເຄາະ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ປັບໄຫວຢ່າງວ່ອງໄວເພື່ອຮັກສາຂໍ້ກໍານົດການຜະລິດ.

ເຫດໃດ predictive maintenance ຈຶ່ງສໍາຄັນໃນການຜະລິດທໍ່ກົງ?

Predictive maintenance ໃຊ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອຄາດເດົາ ແລະ ປ້ອງກັນການຂັດຂ້ອງຂອງອຸປະກອນ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການລົ້ມເຫຼວທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນໄວ້ ເຊິ່ງອາດຈະນໍາໄປສູ່ການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

Digital twins ສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການອອກແບບເຄື່ອງຈັກດີຂຶ້ນໄດ້ແນວໃດ?

Digital twins ສາມາດຈໍາລອງການຕັ້ງຄ່າເຄື່ອງຈັກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດສາມາດທົດສອບ ແລະ ປັບປຸງການອອກແບບໃນຮູບແບບດິຈິຕອນ, ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ເວລາລົ້ມເຫຼວເວລານໍາໃຊ້ລະບົບໃໝ່.