IPF는 폼에 돈을 절약하고 공정 효율을 높이는 데이터 수집 시스템 인 My Foam Plant를 개발했습니다. Angelina Venus는 Simon Robinson과 이야기합니다.
Angel Vinas는 사명감을 지닌 사람들입니다. 지속 가능한 거품 산업을 구축하는 것이 수익성이 높으며, 흑인 예술을 필요로하지 않으면 서 어떠한 상황에서도 최고의 절단 률을 제공하는 고품질 발포 블록을 생산하는 방법을 이해하고 있습니다. 제품
이 전투에서 Vinas의 주력 무기는 My Foam Plant로, 유연한 발포체 블록을 통계적으로 유연하게 특성화하고 형상화하여 원료 나이에 직접 적용 할 수있는 데이터 수집 및 처리 조합, 제형, 주입 및 처리 , 경화 및 저장 조건이 링크되어 있습니다.
폴리 우레탄의 과제 중 하나는 제어 할 수없는 매개 변수가 많다는 것입니다. "우리는 서로 다른 대기 조건에서 액체로부터 고체를 생산하고 기계의 제조법, 물리적 매개 변수 및 대기 조건이 변경되며, A 머신을 B 머신으로 처리하는 것은 에콰도르 또는 비가 오는 잉글랜드 에서처럼 맑은 날과 같이 다른 결과를 낼 수 있습니다. 프로세스 전반에 걸쳐 진행되는 상황을 추적 할 수있는 사람은 아무도 없습니다.
업계는 또한 동일한 문제를 가지고 처음부터 모든 새로운 기계가 보통의 경우, 플랫폼에 매 분마다 모든 매개 변수를 볼 수없는 고품질의 블록 거품의 생산에 대한 책임 전문가, 그는 컨베이어에있을 것입니다. 500 ~ 1,000 미국 달러의 주입은 거품의 생성에 약간의 영향을 미칩니다.
비나했다 : "우리는 더 나은 절삭 최대 출력 블록을 위해 발포 공정을 파악하기 위해, 가능한 한 빨리 피드백을 제공한다.
두뇌 관련
그는 고도로 교육 된 자격을 갖춘 데이터 중심의 고분자 화학자와 공정 엔지니어가 이해하는 과정은 폴리 우레탄 산업에 익숙하지 않은 것처럼 보일 수 있지만 국제 주식 및 금융 시장 거래와 같은 다른 분야에서는 자기 자신을 만들기위한 시도라고 말했다. 기업자가 운전 차.
Vinas는 'My Foam Plant는 수천 개의 매개 변수를 동시에보고 상관 관계를 찾습니다. 인간의 뇌는 2 개, 3 개 또는 4 개의 매개 변수 간의 상관 관계를 이해할 수 있지만 200 개 매개 변수 간의 상관 관계를 이해할 수는 없습니다 우리의 알고리즘은 가장 영향력있는 매개 변수를 계산할 수 있습니다.
이 하단 라인에 직접 갈 수 있습니다. '원료 비용을 고객에게하는 것은. 그는 말했다, 내 폼 공장 발포제는 프로세스를 제어 도움이 될 것입니다 관련 좋은 자극뿐만 아니라 효율성이다.
그 각 부분 들어, 원료의 수는 사용되는 외부 조건, 물리적 발포 기계와 습도, 압력, 온도와 같은 공정 변수 및 경화 공정 중 형상의 발전을 볼 수 있고, 전환 섹터에 전달했다 완성 된 모양.
'제품 프로세스를 제품과 연관 시키면 프로세스 매개 변수와 최종 제품 출력을 최적화하고 상관 관계를 시작할 수 있습니다.
IPF는 최첨단 산업 철학의 두 가지 사용 : 빅 데이터 및 기계 학습은 사람들이 편견을 제거 할 수 있습니다.
기계 학습을 위해이 프로세스는보다 일관된 모양으로보다 우수한 품질의 폼을 만들기 위해 폼 프로세스를 변경하는 방법을 배웠다고 Vinas는 설명했다 : "기업은 거품 프로세스를 이해하고자 할 때 전문가가 필요합니다."
화학 및 물리 전문가가이 과정을 이해한다는 것을 알고 있기 때문에, My Foam Plant는 공정을 결과와 관련시키기 위해 다른 기술을 사용합니다. 이제는 물리 화학적 또는 화학적 및 공정 매개 변수 사이의 연관성을 이해하는 것이 중요하지 않습니다. 관련성은 Google 및 Facebook과 같은 회사에서 사용하는 소프트웨어와 유사합니다.
'IPF 모델은 많은 수의 입력을 수집 및 저장하고 상관 관계를 분석 한 다음 시스템이 최종 결과에 가장 큰 영향을주는 매개 변수를 확인하고 My Foam Plant 질문을 시작할 수 있습니다.
'최신 버전에서는 우리가 절단 과정의 품질과 효율성을 수반하기 때문이다. 우리는 블록과 최종 형태의 최종 크기에 통계 입력 및 프로세스 매개 변수에 영향을하려고 폼 블록의 크기와 우려하고있다. 우리는 이미 본 일부 흥미로운 사실은 ...
계획 거품 블록 모양과 비교하여, 5-15 %의 출력 차이;
버블 높이가 일정하지 않고, 중요한 변화가 있으며, 최상의 절단에서부터 추적됩니다.
블록 안정성은 거품 유형 및 기타 공정 조건에 따라 일반적으로 가정하는 것보다 훨씬 더 길다.
자동 효율 측정은 수동과는 다르며,보다 정확한 모든 발포 블록을 측정 할 수 있습니다.
통계적 방법을 사용하고 블록이 컨베이어를 따라 이동함에 따라 초당 측정 횟수를 측정함으로써 거품 블록의 일부를 혼합 헤드에서 멀어지게하여 혼합 헤드에서의 조건과 정확하게 연관시킬 수 있습니다. 따라서 유량 비율은 폼 블록에 부착 할 수있는 셀 구조와 모양에 영향을줍니다.
그는 블리스 터링 프로세스 정보 외에도 프로덕션 날짜, 절단 준비 시간, 블리 스터링 프로세스의 효율성, 폼 유형 등 전문가가 일반적으로 말하는 수축 문제를 추적했다고 Vinas는 말했다. 좋은 거품 블록이 시각적 효과면에서 매우 매끄럽지 만, 레이저 스캐닝 프로세스가 주름의 존재를 보여 주며, 블록의 높이는 길이가 변동함에 따라 변동합니다.
Vinas는 다음과 같이 말합니다. "우리는 흐름의 영향, 각 파의 영향을 측정 할 수 있습니다. 반응이 완료되면 매개 변수가 응고 전후의 블록의 이득 또는 냉류 흐름을 유도하거나 관련됩니다.
Vinas는 극한의 경우 주름을 제외하고 사각형 거품 블록이 때때로 아래쪽 부분을 넓히고 위쪽 부분을 좁히기 위해 설계되었습니다.
Vinas는이 제품에 대한 그의 관심은 원료 제조업체에게까지 미치며, 이제 그는 거품 발생 및 저장 후 원료 변화의 효과를 이해하고 있다고 말하면서 다음과 같이 덧붙였다. "우리는 또한 원료 변경이 제형에 미치는 영향을 볼 수 있습니다.
고객이 수축이나 결함에 대해 물질적 인 회사와 이야기 할 때 그들은 보통 간단한 샘플이나 배합을 보여 주며 우리의 프로세스를 통해 재료 회사는 실제로이 정보를 추적 할 수 있으며 사고 발생 당시 기계 매개 변수를 추적 할 수도 있습니다. 그러면 공급 업체는 원자재를 처리 할 때 어떤 일이 발생하는지 볼 수 있습니다. '
오픈 소스 협업
스페인 북부의 바스크 지역에 본부를 둔 IPF는 여러 다른 회사와 협력하여 다양한 다른 기계 운영 체제와 연결되는 오픈 소스 소프트웨어를 개발하여 '우리는 IPF 내에 다양한 사람들을 보유하고 있습니다.
우리는 가능한 솔루션의 범위에 대해 이야기하고 있으며 우리가 사용할 수있는 솔루션의 범위에 대해 이야기하고 있습니다. 이들은 매우 단순한 기계 연결 버전에서 왔습니다. 가장 쉬운 설정 (즉, 발생한 상황) - 어떤 기계가 연결되어 있고 공장에서 진행되는 작업을 보여주는 파트가 실시간으로 얼마나 많은지, 우리가 생산하는 가장 복잡한 버전과 동일한 아키텍처를 공유 할 수있는 가장 쉬운 플랫폼입니다.
WGO 버전은 차트와 숫자를 사용하여 공장에서 진행되고있는 일을 설명하고 공장 관리자는 온라인 또는 기계 시작시 생성되는 미터 수, 생성하는 킬로그램 수, 온라인 또는 학습 과정에서 볼 수 있습니다 , 그러나 정교하지 않았다.
Vinas는 현재 이름이 지정되지 않은 중간 버전은 단일 기계에 초점을 맞추기 때문에 전체 공정을 살펴 보는 대신 일부 기계에만 초점을 맞 춥니 다. 가공 선의 출력을 제어하는 기계가있는 경우 기계 시프트 및 효율성, 우리는 계획 재 교정 또는 유지 보수 초기에 기계 결함을 감지 할 수 있습니다. 우리는 실제로 많은 양의 정보를 철저히 분석 할 수 있습니다.
우리는 지난 3 ~ 4 년 동안이 플랫폼을 개발해 왔으며, 처음부터 원료에서 마감까지의 공정 성능을보고하기 위해 기계를 연결하려고했습니다. 이것은 고객에게 많은 부가가치를주지 못했고 흥미 롭습니다. 진정한 이익을 가져올 수있는 것에 초점을 맞추기 시작합니다.
그는 "내부적으로 '뇌'라 불리는 플랫폼의 핵심 버전은 '생산에서 정보를 수집합니다'라고 말하면서 처리 정보를 조금씩 제품에 연결하고 이제는주의 집중에 집중할 수 있다고 말했다. 단일 거품 블록에 초점을 맞추고 전체 프로세스와 거품 블록의 DNA를 요약하십시오.