Hír

🌐 Bevezetés

Ez a projekt egy robusztus automatizálási megoldás megvalósítására összpontosít egy szivar gyártó létesítményben, a Siemens S7-200SMART PLC-k használatával. A rendszer célja, hogy figyelemmel kísérje és irányítsa a különböző környezeti paramétereket, mint például a hőmérsékletet és a páratartalmat, minden szivarfelhalmozásban, hogy biztosítsa az optimális érlelési feltételeket.

🔧 Rendszeráttekintés

A rendszer szíve a Siemens S7-200SMART PLC, amely a központi vezérlőegységként működik. Vezeték nélküli hőmérséklet- és páratartalom-érzékelők vannak stratégiailag elhelyezve minden szivarhalomban, hogy valós idejű adatokat gyűjtsenek. Egy MODBUS RTU vezérlőt alkalmaznak az összes érzékelőből származó adatok összegyűjtésére és a PLC-hez való továbbítására.

🌡 PID vezérlés a precizitásért

A pontos hőmérséklet- és páratartalom-szintek fenntartása érdekében PID vezérlő algoritmust alkalmaznak. Az aktuális körülmények folyamatos figyelésével és a kívánt beállításokkal való összehasonlításával a PID vezérlő a fűtőelemek kimenetét állítja be, hogy biztosítsa az optimális érlelési körülményeket. Ez a precizitás elengedhetetlen a kész cigárok kívánt ízének és megjelenésének eléréséhez.

🌐 Felhőalapú Adatkezelés

A távoli megfigyelés és elemzés megkönnyítése érdekében a PLC-ktől gyűjtött adatokat egy felhőalapú szerverre továbbítják. Ez a központosított adatgyűjtő lehetővé teszi az operátorok számára, hogy bárhonnan, ahol internetkapcsolat van, hozzáférjenek a valós idejű folyamatadatokhoz. Ezenkívül a felhőalapú rendszer lehetővé teszi a történeti adatelemzést, amelyet a trendek azonosítására, a termelési folyamatok optimalizálására és a termékminőség javítására lehet használni.

📊 Adatvizualizáció és elemzés

A rendszer által gyűjtött hatalmas mennyiségű adat értelmesebbé tételéhez átfogó adatvizualizációs és elemzési megoldást valósítanak meg. Az adatok adatbázissal és Excel-lel való integrálásával az üzemeltetők könnyen azonosíthatják az anomáliákat, trendeket és mintákat. Ez a képesség lehetővé teszi a időben történő beavatkozást és megelőzi a potenciális minőségi problémákat.

🔧 Egyedi kihívások és megoldások

A projekt egyik fő kihívása a számos érzékelő által generált nagy mennyiségű adat kezelése volt. Ennek kezelésére adatkompressziós technikák és hatékony adatbázis-tervezés kombinációját alkalmazták. Ezenkívül a felhőalapú számítási erőforrások használata lehetővé tette a skálázható adat tárolást és feldolgozást.

🌟 Jövőbeli Fejlesztések

A rendszer jövőbeli fejlesztései közé tartozhat a gépi tanulási algoritmusok integrálása a prediktív karbantartás és a minőségellenőrzés lehetővé tétele érdekében. Továbbá, a fejlett adat-analitikai technikák, például az időbeli sorozatelemzés és az anomália-észlelés felfedezése további betekintést nyújthat a termelési folyamatba.