جدا کردن اتوماسیون موجود از ارتقاء هوش مصنوعی

برای خریداران ظروف، هوش مصنوعی می تواند وزن خودکار را فراتر از تنظیمات ثابت به سمت یادگیری از داده های تولید منتقل کند.ماشین وزن پودر اتوماتیکدر حال حاضر با وزن سلول بار، کنترل PLC و عملکرد صفحه لمسی توصیف شده است. ذخیره سازی دستور العمل و تخلیه خودکار ویژگی های اتوماسیون هستند، نه شواهد هوش مصنوعی.قابلیت های مورد بررسی در اینجا یک سناریوی ارتقاء نشان دهنده است که نیاز به تایید فنی و آزمایش های جداگانه دارد..

استفاده از یادگیری برای بهبود ثبات تغذیه

یک مدل آموزش دیده می تواند منحنی های وزن ثبت شده و تنظیمات تغذیه را از یکدستگاه وزن قابل برنامه ریزیبرای برآورد مقدار پودری که هنوز پس از قطع تغذیه می افتد. این می تواند تنظیمات تغذیه خام و نازک را در محدوده های تأیید شده توصیه کند، در حالی که وزن هدف تغییر نمی کند.خریداران باید آزمایش کنند که آیا این بهبود در یک PLC به خوبی تنظیم شده پایه در سراسر نمونه های پودرکالیبراسیون و تجهیزات تغذیه مناسب همچنان ضروری است.

تصویر مفهوم ارتقاء هوش مصنوعی؛ ترمینال تجزیه و تحلیل در تصویر یک ویژگی استاندارد تایید نشده است.

تشخیص زودهنگام ناهنجاری های در حال توسعه

با وزن مناسب، زمان تغذیه و داده های اختیاری جریان موتور یا ارتعاش، هوش مصنوعی می تواند الگوهایی را که از عملکرد عادی متفاوت است، نشان دهد.این ممکن است به اپراتورها کمک کند تا قبل از وقایع مکرر، محدودیت های تغذیه یا فرسایش قطعات را بررسی کنند.با این حال، انحراف وزن به تنهایی نمی تواند علت را تعیین کند. تعمیر و نگهداری پیش بینی نیاز به سابقه عملکرد و خرابی مربوطه دارد؛ خریداران باید زمان هشدار مفید را در کنار آژیرهای نادرست ارزیابی کنند.

هماهنگی وزن با پیش گرم کردن و فشار

وقتی به یکپیش گرم کننده فرکانس بالا ملامین، یک لایه برنامه ریزی هوش مصنوعی می تواند تخمین بزند که چه زمانی بار بار بعدی مورد نیاز خواهد بود. هویت دسته مشترک، درجه مواد و وزن اندازه گیری می تواند زمان بندی بهتر بین وزن را پشتیبانی کند،پیش گرم کردن و فشار دادن. سیگنال های آمادگی PLC و قفل های ایمنی باید کنترل را حفظ کنند. دستورات گرمایش باید در محدوده های تایید شده باقی بماند؛ AI نیاز به مطابقت ظرفیت پیش گرم کننده با تقاضا را از بین نمی برد.

جفت گیری تجهیزات مفهومی برای هماهنگی وزن و گرم کردن قبلی؛ ادغام نیاز به طراحی خاص پروژه دارد.

تست ارتقاء در یک سناریوی خرید واقعی

یک کارخانه را در نظر بگیرید که کاسه های کوچک و سینی های بزرگ را به طور متناوب با استفاده از یک واحد وزن وپیش گرم کننده اتوماتیک پوشش. وزنه های مختلف بار و دسته های پودر یک سناریوی آزمایشی مفید ایجاد می کنند. کنترل های استاندارد را با لایه AI پیشنهادی در شرایط قابل مقایسه مقایسه کنید. دسته های خارج از تحمل را ثبت کنید.مقدار متوسط پودر، انتظار از قبل گرم کردن، توقف و رد قطعات نهایی. بهبود نشان داده شده در این اقدامات ارزشمندتر از برچسب AI است.

ظرفیت قابل اندازه گیری خرید و پشتیبانی مداوم

قبل از سفارش، از عملکردهای هوش مصنوعی، سنسورهای مورد نیاز، رابط های داده و معیارهای پذیرش به صورت کتبی درخواست کنید. تأیید کنید که چه کسی صاحب و می تواند داده های تولید را صادر کند، چگونه مدل ها به روز می شوند،هزینه های نرم افزار و عملیات در هنگام از دست دادن شبکه. حفظ مجوز اپراتور و بازگشت به کنترل PLC استانداردقبل از اینکه تصمیم بگیرید که آیا سرمایه گذاری با خط شما مطابقت دارد، هزینه های ارتقاء و نگهداری را با سود تایید شده در هر قطعه نهایی قابل قبول مقایسه کنید..