Мониторинг цеха становится высокотехнологичным

Отдельные операции в цехе промышленного предприятия можно отслеживать с помощью сложной автоматизированной системы мониторинга, в которой используются передовые математические методы. Чтобы отслеживать текущую работу, ученые A * STAR объединили популярные метки радиочастотной идентификации (RFID) со строгой вычислительной обработкой «наблюдателей дискретных событий». Эта система позволит менеджерам принимать более качественные и своевременные решения.

«На заводе будущего не будет дефектов, отходов и несчастных случаев», — объясняет Джинвен Ху, который разработал систему вместе с коллегами из Сингапурского института производственных технологий A * STAR. Чтобы исключить тройку дефектов, отходов и несчастных случаев, системы мониторинга должны извлекать своевременную, точную и, самое главное, полезную информацию.Чтобы разработать такую ​​систему мониторинга, Ху и его сотрудники, проконсультировавшись с производителями, определили конкретные проблемные области, такие как поломка оборудования, доступность персонала, состояние машины и поток рабочих заданий.Получение данных от машин было относительно простым — RFID-метки повсеместно используются, начиная с технологии предотвращения краж в магазинах и заканчивая электронным сбором платы за проезд.

Однако понять, как лучше всего использовать собранные данные, было не так-то просто. «Самой большой проблемой было создание эффективной схемы, которая позволила бы компьютерам быстро обрабатывать данные, а инженерам — удобно изменять правила мониторинга», — отмечает Ху.Соответственно, Ху и его коллеги включили в свою программу наблюдателя дискретных событий. Этот наблюдатель конструирует сложные события, такие как задержки в доставке, используя вероятности, полученные из прошлых операций завода, для экстраполяции необработанных данных «простых событий», собранных путем сканирования меток RFID.При тестировании системы в цехе завода по точной механической обработке произошло простое событие, когда рабочий получил заказ на работу и отсканировал соответствующий RFID.

После того, как рабочий выполнил задачу, заказ был передан другому оператору, и RFID был повторно просканирован. Этот процесс повторялся до тех пор, пока заказ не был выполнен.

Простое событие может находиться в одном из двух состояний — незавершенном или завершенном. Комбинируя несколько простых событий и экстраполируя на основе вероятностей перехода простых событий от неполного к завершенному, наблюдатель дискретных событий может оценить вероятность задержки доставки. Затем менеджеры могут использовать эту информацию, чтобы предпринять соответствующие действия для обеспечения своевременной доставки.Ху отмечает, что есть много возможностей для улучшения системы.

Например, интеграция в систему большего количества функций анализа данных предоставит менеджерам цехов более эффективные советы. Команда также намеревается адаптировать систему мониторинга к другим производственным отраслям.


Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.