🌐 Giriş
Bu proje, Siemens S7-200SMART PLC'leri kullanarak bir puro üretim tesisi için sağlam bir otomasyon çözümünün uygulanmasına odaklanmaktadır. Sistem, her puro yığınındaki sıcaklık ve nem gibi çeşitli çevresel parametreleri izlemek ve kontrol etmek üzere tasarlanmıştır, böylece optimal olgunlaşma koşulları sağlanmaktadır.
🔧 Sisteme Genel Bakış
Sistemin kalbi, merkezi kontrol ünitesi olarak hizmet veren Siemens S7-200SMART PLC'dir. Kablosuz sıcaklık ve nem sensörleri, her puro yığınında stratejik olarak yerleştirilmiştir ve gerçek zamanlı verileri toplar. Tüm sensörlerden veri toplamak ve bunu PLC'ye iletmek için bir MODBUS RTU kontrolörü kullanılmaktadır.
🌡 Hassasiyet için PID Kontrolü
Hassas sıcaklık ve nem seviyelerini korumak için bir PID kontrol algoritması uygulanır. PID kontrolörü, gerçek koşulları sürekli olarak izleyerek ve bunları istenen ayar noktalarıyla karşılaştırarak, optimum kürleme koşullarını sağlamak için ısıtma elemanlarının çıkışını ayarlar. Bu düzeydeki hassasiyet, bitmiş purolarda istenen tat ve görünümü elde etmek için çok önemlidir.
🌐 Bulut Tabanlı Veri Yönetimi
Uzaktan izleme ve analizi kolaylaştırmak için PLC'lerden toplanan veriler bulut tabanlı bir sunucuya iletilir. Bu merkezi veri deposu, operatörlerin gerçek zamanlı proses verilerine internet bağlantısı olan her yerden erişmesine olanak tanır. Ek olarak bulut tabanlı sistem, eğilimleri belirlemek, üretim süreçlerini optimize etmek ve ürün kalitesini iyileştirmek için kullanılabilecek geçmiş veri analizine olanak tanır.
📊 Veri Görselleştirme ve Analizi
Sistemin topladığı büyük miktarda veriyi daha anlamlı hale getirmek için kapsamlı bir veri görselleştirme ve analiz çözümü hayata geçiriliyor. Operatörler, verileri bir veritabanı ve Excel ile entegre ederek anormallikleri, eğilimleri ve kalıpları kolayca belirleyebilir. Bu yetenek, zamanında müdahaleye olanak tanır ve olası kalite sorunlarını önler.
🔧 Benzersiz Zorluklar ve Çözümler
Bu projedeki temel zorluklardan biri, çok sayıda sensör tarafından üretilen büyük miktarda verinin işlenmesiydi. Bu sorunu çözmek için veri sıkıştırma teknikleri ve verimli veritabanı tasarımının bir kombinasyonu kullanıldı. Ek olarak, bulut tabanlı bilgi işlem kaynaklarının kullanımı, ölçeklenebilir veri depolama ve işlemeyi mümkün kıldı.
🌟 Gelecekteki Geliştirmeler
Sistemde gelecekte yapılacak iyileştirmeler, tahmine dayalı bakım ve kalite kontrolü mümkün kılmak için makine öğrenimi algoritmalarının entegrasyonunu içerebilir. Ayrıca, zaman serisi analizi ve anormallik tespiti gibi gelişmiş veri analitiği tekniklerinin keşfedilmesi, üretim sürecine ilişkin ek bilgiler sağlayabilir.
