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🌐 Introduction

Ce projet se concentre sur la mise en œuvre d'une solution d'automatisation robuste pour une installation de production de cigares utilisant des PLC S7-200SMART de Siemens. Le système est conçu pour surveiller et contrôler divers paramètres environnementaux, tels que la température et l'humidité, au sein de chaque pile de cigares afin d'assurer des conditions de séchage optimales.

🔧 Aperçu du système

Le cœur du système est le Siemens S7-200SMART PLC, qui sert d'unité de contrôle centrale. Des capteurs de température et d'humidité sans fil sont stratégiquement placés dans chaque pile de cigares pour collecter des données en temps réel. Un contrôleur MODBUS RTU est utilisé pour agréger les données de tous les capteurs et les transmettre au PLC.

🌡 Contrôle PID pour la Précision

Pour maintenir des niveaux précis de température et d'humidité, un algorithme de contrôle PID est mis en œuvre. En surveillant en continu les conditions réelles et en les comparant aux points de consigne souhaités, le contrôleur PID ajuste la sortie des éléments chauffants pour garantir des conditions de durcissement optimales. Ce niveau de précision est crucial pour obtenir le goût et l'apparence souhaités des cigares finis.

🌐 Gestion des données basée sur le cloud

Pour faciliter la surveillance et l'analyse à distance, les données collectées à partir des PLC sont transmises à un serveur basé sur le cloud. Ce référentiel de données centralisé permet aux opérateurs d'accéder aux données de processus en temps réel depuis n'importe où avec une connexion Internet. De plus, le système basé sur le cloud permet l'analyse des données historiques, qui peut être utilisée pour identifier des tendances, optimiser les processus de production et améliorer la qualité des produits.

📊 Visualisation et Analyse des Données

Pour rendre les vastes quantités de données collectées par le système plus significatives, une solution complète de visualisation et d'analyse des données est mise en œuvre. En intégrant les données avec une base de données et Excel, les opérateurs peuvent facilement identifier les anomalies, les tendances et les motifs. Cette capacité permet une intervention rapide et prévient les problèmes de qualité potentiels.

🔧 Défis et Solutions Uniques

L'un des principaux défis de ce projet était de gérer le grand volume de données générées par les nombreux capteurs. Pour y remédier, une combinaison de techniques de compression de données et de conception de bases de données efficaces a été utilisée. De plus, l'utilisation de ressources informatiques basées sur le cloud a permis un stockage et un traitement des données évolutifs.

🌟 Améliorations futures

Les améliorations futures du système pourraient inclure l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique pour permettre la maintenance prédictive et le contrôle de la qualité. De plus, explorer des techniques avancées d'analyse de données, telles que l'analyse des séries temporelles et la détection d'anomalies, pourrait fournir des informations supplémentaires sur le processus de production.