ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ AI ໄດ້​ກາຍ​ເປັນ​ຂະ​ແຫນງ​ການ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄຫມ​ໃນ​ການ​ພັດ​ທະ​ນາ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​. ໃນຖານະເປັນຜູ້ຜະລິດ extruder ຊັ້ນນໍາ, Yongte ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ສະເຫນີການລວມເອົາປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າໄປໃນລະບົບການຄວບຄຸມທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ແທ້ຈິງ PLC ຂອງອຸປະກອນ molding extrusion. ວິທີການປະດິດສ້າງນີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຫັນປ່ຽນຈາກກົດລະບຽບ PID ແບບວົງປິດແບບດັ້ງເດີມໄປສູ່ການປັບຕົວແບບປະສົມປະສານການຄວບຄຸມແບບອັດສະລິຍະ, ກວມເອົາກົນໄກການຄວບຄຸມ, ຮູບແບບການດໍາເນີນງານ, ລະບົບການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບ, ແລະກອບການບໍາລຸງຮັກສາ. ຜົນກະທົບທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຫຼັກແລະການປະຕິບັດດ້ານວິສະວະກໍາສາມາດຖືກປະເມີນຢ່າງເປັນລະບົບໂດຍຜ່ານຫົກຂະຫນາດທີ່ສໍາຄັນ: ກົນໄກການຄວບຄຸມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ, ການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບ, ການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດຄະເນ, ການຄຸ້ມຄອງປະສິດທິພາບພະລັງງານ, ແລະການອອກແບບສະຖາປັດຕະຍະກໍາລະບົບ.

I. ກົນໄກການຄວບຄຸມ: ການຫັນປ່ຽນຈາກລະບຽບພາລາມິເຕີຄົງທີ່ໄປສູ່ການຄວບຄຸມການຮ່ວມມືແບບອັດສະລິຍະແບບຫຼາຍຕົວແປ.

ລະບົບ PLC extruder ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ກົດລະບຽບດຽວຂອງ PID ເປັນກົນໄກການຄວບຄຸມຫຼັກຂອງພວກເຂົາ, ເຊິ່ງພຽງແຕ່ສາມາດບັນລຸການຄວບຄຸມເອກະລາດຂອງຕົວກໍານົດການເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມ, ຄວາມໄວຫມຸນ, ແລະຄວາມກົດດັນ. ວິທີການນີ້ຕໍ່ສູ້ເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງລົບກວນທີ່ສົມທົບກັນຢ່າງແຂງແຮງລວມທັງຄຸນສົມບັດຂອງວັດສະດຸ, ການສວມໃສ່ຂອງ screw, ແລະການເຫນັງຕີງຂອງອຸນຫະພູມສິ່ງແວດລ້ອມ. ດ້ວຍການແນະນໍາຂອງ AI:

1. ອີງໃສ່ຕົວແບບຄວບຄຸມການຄາດເດົາ (MPC), ການຮຽນຮູ້ເສີມ (RL), ຫຼືເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ສາມາດປັບຕົວໄດ້, ຮູບແບບການຄວບຄຸມການຮ່ວມມືແບບ multi-input multi-output (MIMO) ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອບັນລຸການຈັບຄູ່ແບບເຄື່ອນໄຫວທົ່ວໂລກໃນທົ່ວເຂດອຸນຫະພູມ, ຄວາມໄວຂອງສະກູ, ອັດຕາການດຶງ, ແລະຄວາມກົດດັນ melt.

2. ຕົວກໍານົດການຄວບຄຸມສາມາດໄດ້ຮັບການປັບອັດຕະໂນມັດແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບອອນໄລນ໌ຕາມເງື່ອນໄຂຂະບວນການ, ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຫຼຸດຜ່ອນການ overshoot ຂອງລະບົບແລະຄວາມຜິດພາດສະຫມໍ່າສະເຫມີ, ໃນຂະນະທີ່ເພີ່ມຄວາມຫມັ້ນຄົງແບບເຄື່ອນໄຫວແລະການຕໍ່ຕ້ານການລົບກວນໃນລະຫວ່າງການຂະບວນການ extrusion.

3. ຊັ້ນການຕັດສິນໃຈຂອງ AI ແລະຊັ້ນຄວບຄຸມເວລາຈິງຂອງ PLC ປະກອບເປັນສະຖາປັດຕະຍະກຳການຮ່ວມມືແມ່ບົດ-ສໍາລອງ: AI ຈັດການການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີການຄວບຄຸມທີ່ດີທີ່ສຸດ, ໃນຂະນະທີ່ PLC ປະຕິບັດການປະຕິບັດຕາມເຫດຜົນ, ການປິດກັ້ນຄວາມປອດໄພ ແລະຟັງຊັນຂັບໃນເວລາຈິງເພື່ອຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການຄວບຄຸມລະດັບ millisecond.

II. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການ: ບັນລຸການເພີ່ມປະສິດທິພາບພາລາມິເຕີຂອງຂະບວນການອັດຕະໂນມັດແລະການປ່ຽນຕົວແບບຢ່າງໄວວາ

ຂະບວນການ extrusion ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນອີງໃສ່ວິທີການທົດລອງແລະຄວາມຜິດພາດໂດຍນັກວິຊາການທີ່ມີປະສົບການ, ສົ່ງຜົນໃຫ້ຮອບວຽນຍືດຍາວສໍາລັບການທົດແທນວັດສະດຸ, ການປ່ຽນຕາຍ, ແລະການປ່ຽນແປງສະເພາະ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບອັດຕາການຂູດຂີ້ເຫຍື້ອສູງ. ຫຼັງຈາກການສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງ AI:

1. ອີງຕາມຂໍ້ມູນຂະບວນການປະຫວັດສາດແລະສະພາບການດໍາເນີນງານໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ຮູບແບບການສ້າງແຜນທີ່ຕົວກໍານົດການຂະບວນການແມ່ນການກໍ່ສ້າງເພື່ອບັນລຸການຈັບຄູ່ທີ່ສະຫລາດລະຫວ່າງຊັ້ນຮຽນທີວັດສະດຸ, ຂະຫນາດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ເປົ້າຫມາຍກໍາລັງການຜະລິດ, ແລະຕົວກໍານົດການ extrusion.

2. ສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການຫນຶ່ງຄລິກອັດຕະໂນມັດແລະ convergence ກ້າວຫນ້າ, ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍວົງຈອນ debugging ຂະບວນການແລະຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສສູງໃນປະສົບການຄູ່ມື.

3. ປະຕິບັດຂໍ້ຈໍາກັດອັດສະລິຍະແລະການກວດສອບການປະຕິບັດຕາມຂອບເຂດຊາຍແດນຂອງຂະບວນການເພື່ອປ້ອງກັນເງື່ອນໄຂການດໍາເນີນງານທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງເຊັ່ນ: overheating, overpressure, ແລະ overload.

III. ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ: ການວິວັດທະນາການຈາກການທົດສອບການເກັບຕົວຢ່າງອອບໄລນ໌ໄປສູ່ການແກ້ໄຂອັດສະລິຍະປິດວົງປິດອອນໄລນ໌

ໂດຍການລວມເອົາຫົວຫນ່ວຍກວດຈັບອອນໄລນ໌ (ເຄື່ອງວັດແທກຄວາມຫນາ, ເຊັນເຊີຂະຫນາດເລເຊີ, ແລະລະບົບວິໄສທັດ), AI ແລະ PLC ປະກອບເປັນລະບົບການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບວົງປິດ:

1. AI ປະຕິບັດການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດໃນເວລາຈິງແລະການຄາດຄະເນແນວໂນ້ມກ່ຽວກັບການບິດເບືອນມິຕິລະດັບແລະຄວາມບົກຜ່ອງດ້ານຫນ້າຂອງຜະລິດຕະພັນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນອອກຄໍາສັ່ງການແກ້ໄຂໂດຍກົງກັບ PLC.

2. ການຊົດເຊີຍແບບໄດນາມິກສໍາລັບອຸນຫະພູມຕາຍ, ຄວາມໄວດຶງ, ແລະຄວາມໄວສະກູຖືກປະຕິບັດເພື່ອຮັກສາການເຫນັງຕີງຂອງມະຫາຊົນພາຍໃນຂອບເຂດຄວາມທົນທານຫນ້ອຍທີ່ສຸດ.

3. ສ້າງລະບົບການຕິດຕາມຄຸນນະພາບຂະບວນການເຕັມຮູບແບບເພື່ອບັນລຸການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນລະຫວ່າງຕົວກໍານົດການຂະບວນການ, ສະຖານະພາບການດໍາເນີນງານ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບດ້ານຄຸນນະພາບ, ດັ່ງນັ້ນການສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

IV. ການຮັກສາແບບຄາດເດົາ: ການຫັນປ່ຽນຈາກການສ້ອມແປງຫຼັງເຫດການ ແລະ ການບຳລຸງຮັກສາແບບປົກກະຕິໄປສູ່ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ

AI ປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບສັນຍານລັກສະນະທີ່ເກັບກຳໂດຍ PLC, ລວມທັງແຮງບິດ, ກະແສໄຟຟ້າ, ການປັບສີຂອງອຸນຫະພູມ, ແລະແຮງດັນ.

1. ກວດພົບສັນຍານເຕືອນໄພເບື້ອງຕົ້ນຂອງຄວາມຜິດປົກກະຕິເຊັ່ນ: ການອຸດຕັນຂອງການກັ່ນຕອງ, ການສວມໃສ່ຂອງ screw, ການຖິ້ມຄາບອນຕາຍ, ແລະ melt rupture ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເຕືອນໄພ proactive ແລະການຄາດຄະເນຊີວິດທີ່ຍັງເຫຼືອ;

2. ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາການຕັດສິນໃຈການບໍາລຸງຮັກສາເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການບໍາລຸງຮັກສາຄວາມແມ່ນຍໍາຕາມແຜນການ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາຢຸດເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ໄດ້ວາງແຜນ, ການສູນເສຍການເຮັດຄວາມສະອາດອຸປະກອນ, ແລະຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອຸປະກອນຢ່າງກະທັນຫັນ.

3. ພັດທະນາຍຸດທະສາດການຕອບໂຕ້ແບບລຳດັບສຳລັບສະພາບການເຮັດວຽກທີ່ຜິດປົກກະຕິ, ປະສົມປະສານກັບເຫດຜົນດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງ PLC ເພື່ອບັນລຸການດຳເນີນການຕາມລຳດັບ: ການເຕືອນໄພລ່ວງໜ້າ→ ການຫຼຸດຜ່ອນການໂຫຼດ→ ປິດ.

V. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ານພະລັງງານ: ການບັນລຸກົດລະບຽບການບໍລິໂພກພະລັງງານອັດສະລິຍະໃນທົ່ວຂະບວນການທັງໝົດ

ໃນຖານະອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ພະລັງງານ, extruders ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດປະຕິບັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫຼາຍຈຸດປະສົງໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບການບໍລິໂພກພະລັງງານແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຂະບວນການ.

1. ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນແລະຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດ, ປັບປຸງພະລັງງານຄວາມຮ້ອນແລະປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງສະກູໃນທົ່ວເຂດອຸນຫະພູມເພື່ອສະກັດກັ້ນຄວາມຮ້ອນເກີນແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບ.

2. ໂດຍການລວມເອົາການເຫນັງຕີງຂອງການໂຫຼດເພື່ອບັນລຸກົດລະບຽບການຫຼຸດຜ່ອນພະລັງງານ, ປະສິດທິພາບການນໍາໃຊ້ພະລັງງານໄດ້ຖືກປັບປຸງ, ດັ່ງນັ້ນການບັນລຸຈຸດປະສົງສອງຢ່າງຂອງການອະນຸລັກພະລັງງານ, ການຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກ, ແລະການດໍາເນີນງານທີ່ຫມັ້ນຄົງ.

VI. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາລະບົບ: ການສ້າງລະບົບການຄວບຄຸມ Novel ກັບ Edge Intelligence ແລະການຮ່ວມມື PLC

ເນື່ອງຈາກຂໍ້ຈໍາກັດກ່ຽວກັບຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ PLC, AI ບໍ່ສາມາດຖືກຝັງໂດຍກົງເຂົ້າໃນການປະຕິບັດ PLC ແບບດັ້ງເດີມສົມເຫດສົມຜົນ. ນີ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີລັກສະນະສະຖາປັດຕະຍະກໍາຊັ້ນໃນລະຫວ່າງການປະຕິບັດວິສະວະກໍາ.

1. ຊັ້ນການຮັບຮູ້: ເຊັນເຊີເກັບກໍາຂໍ້ມູນຫຼາຍແຫຼ່ງລວມທັງອຸນຫະພູມ, ຄວາມກົດດັນ, ຄວາມໄວການຫມຸນ, ແຮງບິດ, ແລະມະຫາຊົນ.

2. ຊັ້ນຄວບຄຸມ: PLC ຈັດການຕາມເຫດຜົນໃນເວລາຈິງ, ການຄວບຄຸມການເຄື່ອນໄຫວ, ການປົກປ້ອງຄວາມປອດໄພ, ແລະການປະຕິບັດຄໍາແນະນໍາ.

3. Edge Intelligence Layer: ໜ່ວຍຄອມພິວເຕີຂອບປະຕິບັດການອະນິຈາແບບຈຳລອງ AI, ປະຕິບັດການວິເຄາະຄຸນສົມບັດ, ການຕັດສິນໃຈ, ແລະການສົ່ງຄຳແນະນຳ.

4. Interaction Layer: ເປີດໃຊ້ການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືສູງ, ມີຄວາມໜຽວໜ້ອຍຜ່ານລົດເມອຸດສາຫະກຳ ລວມທັງ Profinet, EtherNet/IP, ແລະ Modbus TCP.

VII. ບົດສະຫຼຸບຫຼັກ

ລະບົບການຄວບຄຸມ extruder PLC ປະສົມປະສານກັບເທກໂນໂລຍີ AI ບໍ່ໄດ້ທົດແທນ PLCs ແຕ່ແທນທີ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການຄວບຄຸມຂອງພວກເຂົາໂດຍຜ່ານການຂະຫຍາຍອັດສະລິຍະ. ໂດຍການຍົກລະດັບການຄວບຄຸມການປະຕິບັດແບບຕົວຕັ້ງຕົວຕີແບບດັ້ງເດີມໄປສູ່ຮູບແບບການຄວບຄຸມອັດສະລິຍະແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈ - ການຕັດສິນໃຈ - ການປະຕິບັດ - ຄໍາຕິຊົມ, ມັນປັບປຸງຄວາມຫມັ້ນຄົງຂອງຂະບວນການ extrusion, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ອັດຕາຜົນຜະລິດ, ແລະປະສິດທິພາບອຸປະກອນໂດຍລວມ (OEE). ວິທີການນີ້ພ້ອມກັນຫຼຸດຜ່ອນການເອື່ອຍອີງໃສ່ແຮງງານຄູ່ມື, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານແລະການບໍລິໂພກພະລັງງານ, ການສ້າງເສັ້ນທາງເຕັກໂນໂລຢີຫຼັກສໍາລັບການຍົກລະດັບອັດສະລິຍະໃນອຸປະກອນ extrusion ລະດັບສູງ.

ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີ AI, ພວກເຮົາຄາດວ່າມື້ທີ່ລະບົບການຄວບຄຸມ extruder ຈະບັນລຸການເຊື່ອມໂຍງທີ່ແທ້ຈິງກັບ AI. ການຫັນປ່ຽນນີ້ຫມາຍເຖິງການກ້າວກະໂດດດ້ານຄຸນນະພາບສໍາລັບອຸປະກອນ extrusion ແບບດັ້ງເດີມຈາກ "ເຄື່ອງມືປະຕິບັດງານ" ກັບ "ຄູ່ຮ່ວມງານອັດສະລິຍະ", ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຂອງການຜະລິດ molding ວັດສະດຸໂພລີເມີໂດຍຜ່ານການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການໂດຍຂໍ້ມູນ. ຄວາມຄືບຫນ້າດັ່ງກ່າວຈະຍົກສູງມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາໃນຄວາມແມ່ນຍໍາຂອງຄຸນນະພາບ, ປະສິດທິພາບການຜະລິດ, ແລະການຜະລິດສີຂຽວ, ໃນທີ່ສຸດການສ້າງຕັ້ງລະບົບນິເວດການຜະລິດອັດສະລິຍະທີ່ມີລັກສະນະໂດຍການຮ່ວມມືຂອງມະນຸດກັບເຄື່ອງຈັກແລະການວິວັດທະນາການເປັນເອກະລາດ.