🌐 Uvod
Ovaj projekt fokusira se na implementaciju robusnog automatizacijskog rješenja za pogon proizvodnje cigara koristeći Siemens S7-200SMART PLC-e. Sustav je dizajniran za praćenje i kontrolu različitih okolišnih parametara, poput temperature i vlage, unutar svakog stoga cigara kako bi se osigurali optimalni uvjeti sušenja.
🔧 Pregled sustava
Srce sustava je Siemens S7-200SMART PLC, koji služi kao središnja upravljačka jedinica. Bežični senzori temperature i vlage strateški su postavljeni unutar svakog stoga cigara za prikupljanje podataka u stvarnom vremenu. MODBUS RTU kontroler koristi se za agregaciju podataka sa svih senzora i njihovo slanje PLC-u.
🌡 PID kontrola za preciznost
Za održavanje preciznih razina temperature i vlage implementiran je PID kontrolni algoritam. Kontinuiranim praćenjem stvarnih uvjeta i usporedbom s željenim postavkama, PID regulator prilagođava izlaz grijaćih elemenata kako bi osigurao optimalne uvjete sušenja. Ova razina preciznosti ključna je za postizanje željenog okusa i izgleda gotovih cigara.
🌐 Upravljanje podacima u oblaku
Kako bi se olakšalo daljinsko praćenje i analiza, podaci prikupljeni s PLC-ova prenose se na poslužitelj u oblaku. Ova centralizirana baza podataka omogućuje operaterima pristup podacima procesa u stvarnom vremenu s bilo kojeg mjesta s internetskom vezom. Osim toga, sustav u oblaku omogućuje analizu povijesnih podataka, što se može koristiti za prepoznavanje trendova, optimizaciju proizvodnih procesa i poboljšanje kvalitete proizvoda.
📊 Vizualizacija i analiza podataka
Kako bi velike količine podataka prikupljenih sustavom bile smislenije, implementirano je sveobuhvatno rješenje za vizualizaciju i analizu podataka. Integracijom podataka s bazom podataka i Excelom, operateri mogu lako identificirati anomalije, trendove i obrasce. Ova sposobnost omogućuje pravovremenu intervenciju i sprječava potencijalne probleme s kvalitetom.
🔧 Jedinstveni izazovi i rješenja
Jedan od glavnih izazova u ovom projektu bio je rukovanje velikom količinom podataka koje generiraju brojni senzori. Za rješavanje toga korištena je kombinacija tehnika kompresije podataka i učinkovitog dizajna baze podataka. Osim toga, korištenje računalnih resursa u oblaku omogućilo je skalabilno pohranjivanje i obradu podataka.
🌟 Buduća poboljšanja
Buduća poboljšanja sustava mogla bi uključivati integraciju algoritama strojnog učenja za omogućavanje prediktivnog održavanja i kontrole kvalitete. Nadalje, istraživanje naprednih tehnika analize podataka, poput analize vremenskih serija i otkrivanja anomalija, moglo bi pružiti dodatne uvide u proizvodni proces.
