今日要聞
推薦展會
更多 > >
推薦專題
更多 > >
智慧鑄造解決方案：引領鑄造廠邁向未來新方向
導讀：鑄造作為一種金屬成型工藝，在汽車、3C、電子等多個領域都有著廣泛的應用。
隨著工業4.0的持續推進，智能制造已成為制造業發展的重要趨勢。鑄造作為一種金屬成型工藝，在汽車、3C、電子等多個領域都有著廣泛的應用。然而，傳統的鑄造生產過程中卻面臨著信息孤島、生產效率低下、質量控制不穩定等問題。
智慧鑄造解決方案應運而生，它通過整合物聯網、云計算、大數據和人工智能等先進技術，為鑄造行業帶來了革命性的變革。這一解決方案實現了鑄造廠的智能化管理，顯著提高了生產效率和產品質量，同時有效降低了生產成本。
1. 設備聯網及生產信息化：
構筑數字化工廠基石
智慧鑄造解決方案的首要步驟是實現設備的聯網和生產信息化。為此，我們引入了Yi CMS(設備聯網與狀態監控系統)和Yi MES(制造執行系統)。借助這兩個系統，企業能夠實現生產排產、生產管理、質量管理、倉儲物流、人員管理、設備數據采集與維保管理的數字化。這一模塊的核心價值在于使生產過程變得透明化，并實現實時監控，為后續的數據分析和智能優化奠定基礎。
1.1
設備聯網與狀態監控系統(Yi CMS)
Yi CMS是連接企業產線、自動化設備等物理實體與MES(制造執行系統)之間的關鍵橋梁，它肩負著生產數據的采集、生產過程的全面監控以及生產質量的嚴格把控。
1.2
制造執行系統(Yi MES)
Yi MES是實現生產過程控制和管理的核心系統，它負責生產計劃的制定、生產任務的分配以及生產進度的跟蹤，為生產決策提供有力且準確的信息支持。借助MES系統，企業能夠實時收集生產現場的各種數據，實現生產過程的精細化管理，提高生產效率和響應速度。
2. 鑄造質量閉環數據分析平臺：
挖掘數據價值
在設備聯網和生產信息化的基礎上，智慧鑄造解決方案進一步構建了壓鑄質量閉環數據分析平臺。該平臺以大數據技術為核心，通過整合Yi CMS、Yi MES等系統的數據資源，高效完成工藝大數據的清洗、加工及特征提取工作。在此基礎上，我們構建了工藝過程的數字化模型和數據分析工具，為工藝優化和質量控制提供了強有力的數據支撐。
2.1
工藝大數據清洗與加工
大數據是智能制造的基石。在鑄造生產過程中，會產生海量的數據，涵蓋設備運行數據、生產過程數據以及質量檢測數據等。然而，這些數據中往往夾雜著大量的噪聲和異常值，需要通過先進的數據清洗和加工技術，從中提取出真正有價值的信息。
2.2
工藝過程數字化模型
工藝過程數字化模型是實現工藝優化和質量控制的基礎。通過分析鑄造工藝的特點和規律，我們構建了精確的工藝過程數學模型。這一模型能夠模擬和預測生產過程中的各種復雜情況，為工藝參數的優化提供堅實的理論依據，從而助力企業實現更高效的生產和更嚴格的質量控制。
2.3
數據分析工具
數字化分析工具是實現工藝優化和質量控制的關鍵手段。我們通過開發和應用各種數據分析算法和工具，能夠深入剖析生產數據，揭示生產過程中的潛在規律和問題，為生產決策提供科學的依據。
3. 工藝智能化輔助調機：
工藝管理的創新
工藝智能化輔助調機是智慧鑄造解決方案的重要組成部分。它依托大數據平臺，運用基于數據模型的工藝知識挖掘技術，并結合智能工藝優化助手，實現了遠程工藝下發和遠程診斷的全方位數智化調機功能。這一模塊的應用，使得工藝調整過程更加精準高效，顯著減少了人為因素對生產過程的影響，從而提高產品的一致性和設備的穩定性。
3.1
工藝知識挖掘技術
工藝知識是鑄造生產的核心要素。借助工藝知識挖掘技術，我們能夠從海量的生產數據中提取出工藝規律和實踐經驗，進而構建工藝知識庫。這些知識可以用于指導工藝參數的設置與調整，提升工藝的穩定性和產品的合格率。
3.2
智能工藝優化助手
智能工藝優化助手是實現工藝智能化的關鍵。它可以依據工藝知識庫中的規則和模型，自動調整工藝參數，實現工藝的優化。同時，它還可以根據生產過程中的實時數據反饋，動態調整工藝參數，以確保整個生產過程的穩定性。
3.3
遠程工藝下發與遠程診斷
遠程工藝下發和遠程診斷是實現工藝智能化的重要手段。通過遠程工藝下發系統，我們可以將經過優化的工藝參數傳達至生產現場，提升工藝調整的效率。遠程診斷系統則能實時監控生產過程，及時發現并處理生產過程中的問題。
4. 基于模型的品質分揀：
提升工藝管理效率
品質是制造業的生命線。智慧鑄造解決方案通過集成機器學習的質量異常預警、不良品智能分揀以及質量根因分析，實現了基于模型的品質分揀機制。這一模塊充分利用大數據分析與機器學習算法，對生產過程中的質量數據進行實時監控與分析，能夠迅速發現并有效處理質量問題，從而提升產品品質檢驗的效率，降低檢驗成本。
4.1
質量異常預警
質量異常預警是品質分揀流程的第一步。該環節通過實時監控生產過程中的質量數據，結合機器學習算法進行深度分析，可以預測并識別潛在的質量異常狀況。一旦發現異常，系統將立即發出預警，以便企業提前采取相應措施，避免批量不良品事件的發生。
4.2
不良品分揀
不良品分揀是品質控制流程中的關鍵環節。借助圖像識別、機器視覺等技術，系統能夠自動、準確地識別和分揀出不良品，從而提升品質控制的效率和準確性。
4.3
質量根因分析
質量根因分析是提升產品質量的關鍵。通過深入剖析質量問題產生的原因，我們能夠從根本上解決問題，進而提升產品的可靠性和穩定性，確保產品品質的持續優化。
5. 控制參數動態優化：
追求極致精確
在鑄造生產過程中，控制參數的優化至關重要。智慧鑄造解決方案通過智能鎖模力和智能壓射等技術，實現了控制參數的動態優化。這一模塊能夠基于實時的生產數據以及深入的歷史數據分析結果，自動、精準地調整壓鑄機的各項控制參數，從而確保生產過程的穩定性和產品的高精度輸出。
結論
智慧鑄造解決方案通過五大核心模塊的有機結合，實現了鑄造生產的數字化、智能化與自動化。這一方案不僅能提升生產效率和產品質量，還能有效降低生產成本和能耗，為企業的可持續發展提供技術支撐。隨著技術的不斷革新與應用的深入，智慧鑄造解決方案將在未來制造業中發揮更加重要的作用。
版權與免責聲明： 凡本網注明"來源:塑料機械網”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網絡有限公司-塑料機械網合法擁有版權或有權使用的作品，未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的，應在授權范圍內使用,并注明“來源:塑料機械網6868dy.com" 。違反上述聲明者，本網將追究其相關法律責任。
本網轉載并注明自其它來源(非塑料機械網6868dy.com)的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點或和對其真實性負責,不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。其他媒體、網站或個人從本網轉載時，必須保留本網注明的作品第一來源，負版權等法律責任。
上一篇： 山東睿安，取得2項降解改性料設備專利
猜你喜歡
所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關。