Anuga FoodTec 2022: умные датчики и большие данные
Новые технологии обеспечивают интеллектуальное и объединенное в сеть производство на предприятиях пищевой промышленности. Благодаря мониторингу состояния и профилактическому обслуживанию все чаще в центре внимания находятся две ключевые инновации Индустрии 4.0, которые обещают профилактическое обслуживание отдельных компонентов и целых систем. Основные игроки: умные датчики, большие данные, облачные сервисы и подходы машинного обучения. В сочетании они позволяют непрерывно и в режиме реального времени оптимизировать процессы, повышать стандарты качества и гарантировать доступность оборудования. С 26 по 29 апреля 2022 года экспоненты Anuga FoodTec представят конкретные решения для этого. Помимо технической реализации, в Кёльнском выставочном центре также будут обсуждаться преимущества профилактического обслуживания с точки зрения бизнеса и новые бизнес-модели в сфере послепродажного обслуживания.
Мониторинг сбоев
Дефект машины обычно требует ремонта на месте техническим специалистом. Отсюда простои и упущенная выгода. Цель концепций обслуживания, представленных на Anuga FoodTec, состоит в том, чтобы найти экономически оптимальное временное окно для обслуживания систем или замены компонентов. Для этого требуется информация в режиме реального времени непосредственно от машины и, следовательно, от интеллектуальных датчиков. Они работают с использованием граничных вычислений и собирают необработанные данные, необходимые для анализа, интерпретируют и оперативно передают их. Кроме того, датчики независимо контролируют качество и надежность своих сигналов.
В пищевой промышленности это находит свое отражение в более широком использовании интеллектуальных и коммуникационных датчиков на упаковочных линиях. Будь то мультиголовочные весы, упаковочные машины, запайщики лотков или системы рентгеновского контроля: все они собирают ценные данные. Например, с помощью упаковки в модифицированной атмосфере (MAP) — метода, который продлевает срок годности готовых к употреблению порционных продуктов. Требуется крайняя осторожность. Даже малейшие неточности при подаче пленки могут привести к производственным потерям. На линии, которая бережно упаковывает свеженарезанные салаты под защитным газом, система контроля состояния инициирует останов машины, как только пленка не транспортируется должным образом или давление запечатывания падает. Профилактическое обслуживание делает еще один шаг вперед. Здесь можно видеть ранее, что давление уплотнения продолжает падать небольшими шагами и что эта тенденция в конечном итоге приводит к тому, что критическое предельное значение оказывается ниже критического. Если причина кроется в самой машине, например, в износе уплотнительного инструмента, технический специалист может своевременно принять меры и превратить незапланированный простой в плановое техническое обслуживание.
Машинное обучение для точных прогнозов
Механические компоненты вызывают вибрации и шумы, которые меняются в течение срока службы компонента и позволяют сделать выводы о степени износа машины. Именно здесь вступают в игру программные решения на основе ИИ, которые фиксируют условия в виде облачных приложений и используют свои алгоритмы для распознавания так называемых дрейфов, то есть значений, которые изменяются в течение более длительного периода времени. Здесь применимо следующее: чем больше данных имеется в распоряжении алгоритмов, тем точнее они работают. Тем не менее, соответствующая история также является необходимым условием для установления связи между состоянием машины и данными. В конце рассчитывается вероятность возникновения отказа. Диагностическое обслуживание также может работать превентивно и упреждающе с оперативными данными с машин, но также может предсказать, когда и где возникнет проблема. При более высоких нагрузках период технического обслуживания сокращается и, таким образом, предотвращается повреждение. Когда нагрузка ниже, время обслуживания сокращается, что сокращает ненужные затраты и время простоя. Программное обеспечение для визуализации отображает все данные как на уровне управления машиной, так и на мобильных устройствах.
Но это еще не все: с помощью диагностического обслуживания цепочки создания стоимости в компании могут быть связаны с послепродажным обслуживанием завода-изготовителя. Как только будет определен точный момент времени, когда машина должна быть обслужена, можно инициировать соответствующий логистический процесс, который полностью автоматизирован. Здесь тоже путь ведет к облачным решениям. В качестве надстройки их можно интегрировать в существующие ERP-системы. Таким образом можно обеспечить скоординированную работу и процессы заказа, отследить запасные части и реализовать планирование потребности с оптимизацией затрат.
Модернизация профилактического обслуживания
Но как в процессе модернизации сделать существующие системы пригодными для обслуживания 4.0? Ответом поставщиков технологий на Anuga FoodTec являются пакеты модернизации, которые содержат все необходимое для целенаправленной модернизации машин, от надежного датчика до системного решения с гибким облачным мониторингом. Они учатся пользоваться машиной сами и благодаря работе от батареи и радиосвязи могут быть легко интегрированы. Перспективы Anuga FoodTec 2022 показывают: незапланированные простои скоро уйдут в прошлое. Все больше и больше производителей продуктов питания отходят от реактивного подхода, при котором ремонт производится только тогда, когда машина уже не работает. На конференциях и экскурсиях, организованных DLG (Немецким сельскохозяйственным обществом) с 26 по 29 апреля, также будет обсуждаться то, что профилактическое техническое обслуживание уже делает сегодня и какие изменения последуют.
Anuga FoodTec - Международная выставка поставщиков продуктов питания и напитков, Кёльн 26.04. - 29.04.2022
