Წვეთების გადაქცევა მონაცემებად: როგორ ცვლის IoT წყლის დამკვრელი მანქანების ინდუსტრიას

IoT-ის ინტეგრაცია Წყალის შევსების მაशინები : მექანიკურიდან სმარტ სისტემებისკენ

Მოდერნიზებულ წყლის შევსების მანქანებში ჩაშენებული საკვანძო IoT კომპონენტები

Დღევანდელი წყლის შევსების მოწყობილობა მოდის საინდუსტრო ინტერნეტის კომპონენტებით, რომლებიც ძირეულ მექანიკურ ფუნქციებს გაახდიან გამომავალ, მონაცემებით მდიდარ სისტემებს. ეს მანქანები აღჭურვილი არიან წნევის სენსორებით, რომლებიც ზომავენ კონტეინერებში შევსების სიზუსტეს დაახლოებით ნახევარ მილილიტრამდე. მათ ასევე გააქვს გამტარუნის და ჭუჭყიანობის სენსორები, რომლებიც ამჩნებენ წყლის სისუფთავეს დაბალ ხარისხს მინერალური დაშლის ან მცირე ნაწილაკების მოძრაობის გამო. ეს სენსორები შეუძლიათ აღმოიარონ ცვლილებები 0.1 NTU-მდე. ამ მთელის უკან მდებარე ტვინი არის პროგრამირებადი ლოგიკური კონტროლერები, ანუ PLC-ები, რომლებიც იღებენ ყველა ამ სენსორულ მონაცემს და შესაბამისად ცვლიან კლაპნების დროს და დინარის სიჩქარეს სიცოცხლეში. ასევე არსებულია შეერთების მოდულები, რომლებიც უგზავნიან შესრულების სტატისტიკას ცენტრალურ მონიტორინგის ეკრანებზე. რაც ამ სისტემას ასეთვისე კარგად ხდის, არის მუდმივი ხელით კეთდება მორგების არარსებობა. როდესაც სითხის სისქეში ან ტემპერატურის ცვალებადობაში მოხდება მკვეთრი ცვლილებები წარმოების განმავლობაში, სისტემა თითქმის დაუყოვნებლივ ირეაგირებს. ეს ნიშნავს, რომ ბოთლები მუდმივად ივსებიან და აკმაყოფილებენ ხარისხის სტანდარტებს, მიუხედავად საწარმოში პირობების სრულყოფილების არარსებობას.

Ინვესტიციებისა და ROI-ს დატოვება: წინასწარ გადახდილი ხარჯები წინააღმდეგობაში 37%-იან საშუალო შეჩერების შემცირებასთან

IoT-ის შესაძლებლობების მქონე წყლის შევსების სისტემები თავდაპირველად ღირებენ დაახლოებით 15-დან 20 პროცენტამდე მეტი, მაგრამ სწრაფად აბრუნებენ სარგებს. ეს სმარტ მანქანები იყენებენ პროგნოზული შენარჩუნების პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც აკვირდება მოტორების ვიბრაციებს, ლოდის ცვენის დაწყებას და კლაპნების რეაგირების ცვლილებებს, რათა გაუგზავნონ სერვისის გაგების შეტყობინებები პირდაპირველად განვალის მოხდენამდე. მრეწველობის კვლევის მიხედვით, ეს მიდგომა საშუალოდ ამცირებს უცელავ შეჩერებას დაახლოებით 37 პროცენტით, რაც ნიშნავს, რომ უმეტეს კომპანია თავისი ინვესტიციის ხარჯები ამოიღებს მხოლოდ 18-დან 24 თვეში მოწყობილობის დამონტებიდან შემდეგ. ნამდვილად დიდი დანაზოგვა მოდის იმაზე, როგორიცაა ლეკვის დროული აღმომჩენა და ზუსტად მორგებული დინის კონტროლი, რომელიც ამცირებს წყლის დანახარჯს მინიჭებით 28 პროცენტამდე. უკეთესი იქნება, თუ ეს მანქანები შეავსებენ ბოთლებს მიკროზუსტად, მილიგრამის წილებით (დაახლოებით პლიუს ან მინუს 0,25% 800 ბოთლის წუთში სიჩქარით), რაც ეკონომიას უზრუნველყოფს დაახლოებით 40 ათას დოლარზე წლიურად წყლის დანახარჯზე თითო წარმოების ხაზზე მიხედვით ბოლო წლის Food Engineering ჟურნალის მიხედვით. ელექტრომაგნიტური დინის მეტრების კომბინირებით მასის გამომსაზნების ტექნოლოგიასთან, ეს სისტემები ერთმანეთს შეამოწმებენ კითხულებს, რაც ამოიღებს ის შემდეგ მოწყობილობების 2-დან 7 პროცენტამდე შეცდომებს, რომლებიც ადრე ხშირად ხდებოდნენ ხელით შემოწმებისას.

Სიდიდის ზუსტად კონტროლირებადი და წყლის ხარისხის გარანტირების საშუალება რეალურ დროში

Სმარტ სენსორული სისტემების ერთობლივი გამოყენების წყალობით შესაძლებელი გახდა მილილიტრზე ნაკლები რაოდენობის სითხის სტაბილურად დატვირთვა და წყლის უსაფრთხოების უზრუნველყოფა. წნევის სენსორები აკონტროლებენ სითხეების მოძრაობას სისტემაში. კონდუქტომეტრიული დამცველები აღმოაჩენენ საშიშ მინერალებს, რომლებიც შეიძლება გავლენა ახდინენ გემოზე ან ბიოლოგიურ სიმაგრეების წარმოქმნაზე. ამასობაში, ჭუჭყიანობის სენსორები 15 წამში ამჩნევს მიკრობულ ზრდას, რაც სისტემას საშუალებას აძლევს, დაინფიცირებული სითხე გადაიტაროს და არ დაიბოთლოს. ბავარიის ერთ-ერთმა საწარმომ ამ ორი ტიპის სენსორი გამოიყენა და დაინფიცირების პრობლემებში მოხდა მკვეთრი კლება — რვა თვის განმავლობაში შემთხვევები 92%-ით შემცირდა. ავტომატიზირებულმა გაწმენდის პროცესებმა საშხაპე ნივთიერებების მოხმარება 31%-ით შეამცირა, რაც მთლიანად შეესაბამება FDA-ს წესებს ბოთლში დაფილტრებული წყლის უსაფრთხოების მიმართ. მას შემდეგ, რაც ოპერატორებმა შეწყვიტეს მუდმივი ხელით შემოწმება და დაიწყეს მომენტალური დიაგნოსტიკური მონაცემების გამოყენება, წარმოების შეჩერების დრო 40%-ით შემცირდა. ეს გაუმჯობესებები აჩვენებს, რომ როდესაც სხვადასხვა მონიტორინგის ტექნოლოგიები ერთად მუშაობს, კომპანიებს შეუძლიათ უფრო მაღალი უსაფრთხოების სტანდარტების მიღწევა, ეფექტიანად მართონ საქმიანობა და შეესაბამებიან ინდუსტრიის წესებს.

Ღრუბლის ანალიტიკა და პროგნოზირებადი შენარჩუნება შემდეგისთვის: Წყალის შევსების მაशინები

Ეჯი-ტო-კლაუდ პირველი ყვება მთელ ამ ნედლ მონაცემებს, რომლებიც მანქანებიდან მოდის, და გადააქცევს იმად, რაც სასარგებლოა პრევენტიული შენახვისთვის. წარმოიდგინეთ ის სენსორები, რომლებიც ჩამოყალიბებულია სავსე სადინრებზე, რომლებიც მოძრაობს სატრანსპორტო ზოლებზე და მიბმულია სახურავი ერთეულებზე. ისინი უწყვეტლად აღწერენ წნევის ცვლილებებს, ძრავის ვიბრაციებს და იმას, თუ რამდენ ხანს სჭირდება კლაპანებს გაიხსნან ან დაიხურონ. სისტემა ჯერ ახდენს ძირეულ ანალიზს მანქანის დონეზე, რაც შეამცირებს დაგვიანებას მონაცემების კლაუდში გადასაცემად. რა ხდება შემდეგ? მანქანური სწავლების მოდელები იწყებენ იმის შედარებას, თუ რა ხდება ამჟამად და რა ხდებოდა ჩვეულებრივ წინა შედეგების საფუძველზე. ეს ხელს უწყობს პრობლემების ადრეულ აღმოჩენაში, როგორიცაა მოხმობილი პარკები, დაძაბული სალალქეები ან როდისღაც რაღაც იწყებს გადახვევას ნორმიდან, ბევრად ადრე, ვიდრე ვინმე შეამჩნევდა სხვაგვარად. როდესაც გადაკვეთილ იქნება გარკვეული ზღვრები, მთელი სისტემა ავტომატურად იწყებს სამუშაო ორდერების გენერირებას, რათა ნაწილები შეიცვალონ ან შესრულდეს შენახვა დაგეგმილი შესვენების დროს, დაშლის მოსვლის მოლოდინის გარეშე. კომპანიები, რომლებიც იყენებენ ამ მიდგომას, აღნიშნავენ მოუწოდებელი შეჩერების დაბიჯით 40%-ით შემცირებას და მნიშვნელოვნად გაზარდილ მანქანების სამსახურის ხანგრძლივობას. შენახვის გუნდები გადადიან იმაზე, რომ არა მხოლოდ ამაგრებენ მაშინ, როდესაც რაღაც იშლება, არამედ პირველად ახდენენ ხარვეზების პრევენციას.

Წყლის სავსები მანქანების ფლოტის დისტანციური ექსპლუატაცია და OEM-ის მხარდაჭერა

OTA პროგრამული უზრუნველყოფის განახლებები და დისტანციური დიაგნოსტიკა საშუალებას აძლევს კომპანიებს მთელი ავტოპარკის მართვა ერთი ცენტრალური ლოკაციიდან, რაც აღარ მოითხოვს პირდაპირ ჩართულობას. კომპანიებს შეუძლიათ განახლებების გატარება და უსაფრთხოების პრობლემების გადაწყვეტა პროდუქციის პროცესშივე. ასევე, მათ შეუძლიათ მიჰყვიონ მოძრაობის სტაბილურობას, წნევის დონეებს და ძრავის მდგომარეობას, რაც საშუალებას აძლევს პრობლემების წინასწარ გამოვლენას, სანამ მოწყობილობა დაზიანდება. ბოლო წლის Beverage Industry Report-ის მიერ გამოვლენილი 15 საშენი მოწყობილობის შესახებ კვლევამ აჩვენა, რომ ასეთმა სისტემებმა შეამცირა ტექნიკოსების საჭიროება საიტებზე ვიზიტის დროს დაახლოებით 61%-ით. ღრუბლოვანი დაფები ყველას აძლევს ნათელ წარმოდგენას იმის შესახებ, თუ რა ხდება ყველა ლოკაციაზე ერთდროულად. ინჟინრებს შეუძლიათ მორგება პარამეტრები თავისი მაგიდის მიღმა, არა იმის აუცილებლობით, რომ ისინი ადგილზე იმყოფებოდნენ, რაც ყველაფრის უწყვეტ მუშაობას უზრუნველყოფს. საწყისი მოწყობილობების მწარმოებლები ამავე სისტემას იყენებენ მაშინ, როდესაც მოწყობილობებს პრობლემები ემართებათ, რამაც შეამცირა დაყოვნება დაახლოებით 42%-ით და მნიშვნელოვნად შეამცირა ტრანსპორტირებასთან დაკავშირებული ნახშირბადის გამოყოფაც.

Ხელიკრული

Რა კომპონენტები ხდის წყლის შევსების მანქანებს ინტელექტუალურს? Თანამედროვე წყლის შევსების მანქანები აღჭურვილი არიან წნევის სენსორებით, გამტარუნადობის სენსორებით, ჭაოვანების სენსორებით, პროგრამირებადი ლოგიკური კონტროლერებით (PLC-ებით) და კავშირგებული მოდულებით, რომლებიც უზრუნველყოფენ მონაცემების რეალურ დროში მიღებას და კორექტირებას, რათა უზრუნველყოფონ მუდმივი და მაღალი ხარისხის მუშაობა.

Რა როლი აქვს სენსორებს წყლის ხარისხის შენარჩუნებაში? Სენსორები, როგორიცაა გამტარუნადობის probები და ჭაოვანების სენსორები, უზრუნველყოფენ წყლის უსაფრთხოებას იმით, რომ სწრაფად ამოიცნობენ დაბინძურებებს და მიკრობულ ზრდას, რაც სისტემას შეუძლია დაბინძურებული წყალი გაამიზნოს და შეუნარჩუნოს ხარისხი და უსაფრთხოების სტანდარტებთან შესაბამისობა.

Როგორ აუმჯობესებს ღრუბლური ანალიტიკა შენარჩუნებას? Სენსორებიდან მომავალი მონაცემები ანალიზირდება მანქანის დონეზე და ღრუბელში, მანქანური სწავლის მოდელების გამოყენებით, რათა გაიდაქცეს პოტენციური პრობლემები მათი წარმოქმნამდე, რაც საშუალებას აძლევს პროაქტიულად შეასრულოს შენარჩუნება და შეამციროს უცელავი შეჩერებები დაახლოებით 40%-ით.

Როგორ შეამცირებენ IoT-ით უზრუნველყოფილი წყლის შევსების მანქანები შეჩერების დრო? Ეს მანქანები იყენებს პროგნოზირებად შემსებს, რომელიც ზედამხედველობს კომპონენტებს, როგორიცაა ძრავის ვიბრაციები და კლაპანების რეაგირება, აგზავნის სერვისულ შეტყობინებებს პრობლემების წარმოქმნამდე და შეუთავსებელ დანგრევებს 37%-ით საშუალოდ.