AI智慧製造解決方案-生產製程優化

運用工業4.0的大數據分析加上AI人工智慧,利用科學化的演算法製定可行的操作模型,輔助現場人員優化製程達成節能增效降耗的目標。

工廠實作工業4.0追求突破找出新方案 - 結合現有工廠資源,協和改善並同時節能增效

工廠實作工業4.0追求突破找出新方案

冷凍機節能

冷凍機節能遇到的挑戰與問題

不確定性的風險

溫控直接影響製程品質,但卻只依賴人力經驗。

電能浪費

人力經驗的不確定性拉長了調控冷動機的時間,造成電能浪費。

燃氣虛耗

因人力經驗的不確定性,造成過量的燃氣外排

延遲生產效能

不必要的溫控時間等待,延遲生產效能,導致獲利降低。

冷凍機製程優化的期望與需求

冷凍機製程優化解說

節省冷凍機所需的電能

  • 減少浪費電能的成本
  • 有效延長冷凍機設備使用年限

降低氣外排的虛耗

  • 降低外排燃氣,節省虛耗的成本
  • 有效使用燃氣設備延長使用年限

縮短溫控時間增加產能

  • 精準調控製程所需溫度,縮短因人工所需的等待時間,增加生產品質
  • 節省製程所需時間,增加生產效能

利用大數據找出主要因子預測和規範分析,接著選擇合適的演算法建立預測模型,透過模型資料分析制定製程優化策略,精準縮短冷凍機溫控調整時間,穩定溫控時程使品質穩定且增加生產效能。

利用大數據分析預測

專案效益

提供高效能大數據平台

  • 整合RTPMS(OSIOoft Pi)
  • 整合SQL Server

提供客製化演算法

  • 提供多種高準確度演算法
  • 執行高效能的R分析語法
  • 運行在SQL Server 維護方便

建立可預測規範的控制儀表板

  • 透過廠房儀表板,立即了解情況
  • 提供互動式介面,易於控制及反饋重要分析

冷凍機節能成果

利用大數據分析減少入口壓力調控的時間,優化冷凍機節電約15%,且製程優化系統提供穩定的燃氣開度參數,達到穩定開度即可減少產出過剩的燃氣,減少約10%的燃氣外排浪費。

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