مبانی مهندسی کنترل

استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد پی‌ال‌سی

پی‌ال‌سی‌ها (Programmable Logic Controllers) دستگاه‌های کنترلی دیجیتالی هستند که در طیف گسترده‌ای از صنایع، از جمله تولید، اتوماسیون خانگی و اتومبیل‌سازی استفاده می‌شوند. این دستگاه‌ها با استفاده از برنامه‌های کامپیوتری، کنترل فرآیندهای صنعتی را انجام می‌دهند.

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال پیشرفت است و کاربردهای جدیدی در صنایع مختلف پیدا می‌کند. یکی از این کاربردها، استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد پی‌ال‌سی‌ها است.

چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به پی‌ال‌سی‌ها کمک کند؟

هوش مصنوعی می‌تواند به پی‌ال‌سی‌ها در زمینه‌های مختلفی کمک کند، از جمله:

• بهبود دقت و عملکرد: هوش مصنوعی می‌تواند به پی‌ال‌سی‌ها کمک کند تا از داده‌های موجود برای بهبود دقت و عملکرد خود استفاده کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی الگوها در داده‌های تاریخی و استفاده از این الگوها برای پیش‌بینی عملکرد آینده پی‌ال‌سی استفاده شود.
• افزایش کارایی: هوش مصنوعی می‌تواند به پی‌ال‌سی‌ها کمک کند تا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، فرآیندهای کنترلی را بهینه کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی راه‌هایی برای کاهش مصرف انرژی یا بهبود بهره‌وری تولید استفاده شود.
• افزایش قابلیت اطمینان: هوش مصنوعی می‌تواند به پی‌ال‌سی‌ها کمک کند تا با شناسایی و رفع خطاهای احتمالی، قابلیت اطمینان خود را افزایش دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای نظارت بر عملکرد پی‌ال‌سی و تشخیص علائم خرابی استفاده شود.

نمونه‌های استفاده از هوش مصنوعی در پی‌ال‌سی‌ها

در حال حاضر، شرکت‌های مختلفی در حال توسعه راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای پی‌ال‌سی‌ها هستند. برخی از نمونه‌های استفاده از هوش مصنوعی در پی‌ال‌سی‌ها عبارتند از:

• استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود دقت کنترل فرآیندهای تولید
• استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش مصرف انرژی در کارخانه‌ها
• استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود ایمنی در سیستم‌های اتوماسیون صنعتی

آینده استفاده از هوش مصنوعی در پی‌ال‌سی‌ها

انتظار می‌رود که استفاده از هوش مصنوعی در پی‌ال‌سی‌ها در سال‌های آینده به سرعت افزایش یابد. با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، راه‌حل‌های جدیدی برای بهبود عملکرد پی‌ال‌سی‌ها توسعه خواهد یافت.

سخن آخر

هوش مصنوعی پتانسیل زیادی برای بهبود عملکرد پی‌ال‌سی‌ها دارد. با استفاده از هوش مصنوعی، پی‌ال‌سی‌ها می‌توانند دقیق‌تر، کارآمدتر و قابل اعتمادتر شوند. این امر می‌تواند منجر به بهبود بهره‌وری، ایمنی و کاهش هزینه‌ها در صنایع مختلف شود.

به روز رسانی ۱۱ مرداد ۱۴۰۳:

کنترل کننده منطقی قابل برنامه ریزی (PLC)

کنترل کننده منطقی قابل برنامه ریزی (PLC) برای کار در زمان بی‌درنگ (Real Time) طراحی شده است، بنابراین می‌تواند به ورودی‌های آنالوگ یا دیجیتال پاسخ دهد و منطق را به صورت قطعی اجرا کند و به موقع بودن و دقت را تضمین کند.

اولین PLC توسط دیک مورلی، مهندس شرکت Bedford and Associates در سال 1968 توسعه یافت. Modicon 084، به این دلیل که هشتاد و چهارمین پروژه Bedford بود، برای جنرال موتورز به عنوان جایگزینی برای سیستم‌های کنترل سخت‌افزاری مبتنی بر رله طراحی و ساخته شد.

Modicon 084 مهم بود زیرا به مهندسان اجازه می‌داد بدون نیاز به سیم‌کشی مجدد اتصالات فیزیکی، ماشین‌آلات را دوباره برنامه‌ریزی کنند. این انعطاف‌پذیری، کنترل ماشین‌آلات را متحول کرد.

PLC یک کامپیوتر صنعتی است که ماشین‌آلات الکترومکانیکی را برای کاربردهای تولیدی کنترل و خودکار می‌کند.

PLC ها برای ارتباط با دستگاه های ورودی و خروجی دیجیتال و آنالوگ طراحی شده‌اند که اطلاعات را از سنسورها و سوئیچ‌ها دریافت می‌کنند و منطق را برای مدیریت حرکت، عملگرها و تولید اجرا می‌کنند.

مانند یک کامپیوتر، PLC دارای یک پردازنده است که مسئول اجرای برنامه‌ای است که به آن دستور می‌دهد چگونه ورودی‌ها را بخواند، منطق را پردازش کند و خروجی تولید کند.

از حافظه دسترسی تصادفی (RAM) برای ذخیره کنترل، برنامه و داده‌های موقت استفاده می‌کند و دارای حافظه فقط خواندنی (ROM) برای جای دادن فیرم‌ویر و سیستم عامل مورد نیاز برای اجرای PLC است.

برنامه‌نویسی PLC بر اساس IEC 61131-3 است که شامل زبان‌های سطح بالاتر مانند نمودار نردبانی، لیست دستورالعمل، متن ساخت‌یافته، نمودار بلوکی و نمودار توالی عملکرد می‌شود.

PLC برای کار در زمان واقعی طراحی شده است، بنابراین می‌تواند به ورودی‌های آنالوگ یا دیجیتال پاسخ دهد و منطق را به صورت قطعی اجرا کند و به موقع بودن و دقت را تضمین کند.

از آنجایی که آنها برای کاربردهای صنعتی تولید می‌شوند، PLC ها شامل سخت‌افزار مقاوم و توانایی تحمل دمای شدید، گرد و غبار یا لرزش در محیط‌های سخت هستند. ماژول‌های ورودی/خروجی اضافی را می‌توان برای گسترش سیستم‌های کنترل مبتنی بر PLC اضافه کرد. این انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری را برای قابلیت‌های تولید فراهم می‌کند.

با رشد فرآیندها، انواع پروتکل‌های ارتباطی مانند Ethernet، Modbus Ethernet، IP Profinet Profibus، پروتکل صنعتی مشترک و EtherCAT توسط PLC ها پشتیبانی می‌شوند که امکان تبادل داده با دستگاه‌ها یا سیستم‌های دیگر از جمله رابط‌های انسان و ماشین (HMI) و سیستم‌های SCADA و همچنین سایر PLC ها را فراهم می‌کند.

علاوه بر نظارت و مدیریت عملیات، کنترل کننده‌های منطقی قابل برنامه ریزی برای انجام عملکردهای اضافی نیز تکامل یافته‌اند.

PLC ها می‌توانند داده‌ها را ذخیره و بازیابی کنند و آنها را برای ثبت داده و گزارش‌دهی در کاربردهای کنترل کیفیت یا ردیابی تولید مناسب می‌سازند. یک PLC همچنین می‌تواند وضعیت خود را کنترل کند و خطاها یا اشتباهات را تشخیص دهد و همچنین اطلاعات تشخیصی برای کمک به عیب‌یابی ارائه دهد.

PLC ها را می‌توان برای پیاده‌سازی عملکردهای ایمنی مانند خاموش شدن اضطراری، قفل‌ها و آلارم‌های ایمنی نیز برنامه‌ریزی کرد. از یک PLC می‌توان برای کنترل خط مونتاژ، مدیریت فرآیندهای صنعتی پیچیده در خودروسازی یا سایر تولیدات گسسته، فرآوری مواد غذایی و تولید مواد شیمیایی استفاده کرد.

PLC مغز اتوماسیون تولید در یک انگیزه است. تولید به PLC ها برای کنترل ربات‌های جوشکاری و غرفه‌های رنگ‌آمیزی و همچنین خطوط مونتاژ متکی است. PLC ها بر پردازش دسته ای، کنترل کیفیت و بسته بندی در غذا و نوشیدنی نظارت دارند. دقت و قابلیت اطمینان آنها اطمینان حاصل می‌کند که دماها ثابت هستند و محصولات را ایمن نگه می‌دارند.

مدل‌های جدید پی ال سی و مزایای آنها

کلمات کلیدی: PLC، مدل‌های جدید PLC، مزایای مدل‌های جدید PLC

خلاصه:

کنترل کننده‌های منطقی برنامه‌پذیر (PLC) ابزارهای ضروری برای کنترل فرآیندهای صنعتی هستند. آنها با استفاده از برنامه‌های نرم‌افزاری، ورودی‌ها و خروجی‌های فیزیکی را کنترل می‌کنند. در سال‌های اخیر، مدل‌های جدید PLC با ویژگی‌ها و مزایای جدید به بازار عرضه شده‌اند. در این مقاله، به بررسی برخی از این مدل‌های جدید و مزایای آنها خواهیم پرداخت.

PLC ها در طیف گسترده‌ای از صنایع استفاده می‌شوند، از جمله تولید، بسته‌بندی، حمل و نقل و بهداشت. آنها می‌توانند برای کنترل فرآیندهای ساده یا پیچیده استفاده شوند.

مدل‌های جدید PLC دارای ویژگی‌های و مزایای جدیدی نسبت به مدل‌های قدیمی هستند. برخی از این ویژگی‌ها عبارتند از:

• قابلیت شبکه‌سازی: مدل‌های جدید PLC می‌توانند به شبکه‌های صنعتی متصل شوند. این امکان را می‌دهد تا آنها با سایر دستگاه‌ها و سیستم‌ها ارتباط برقرار کنند و داده‌ها را به اشتراک بگذارند.
• قابلیت برنامه‌نویسی آسان: مدل‌های جدید PLC دارای رابط‌های کاربری گرافیکی (GUI) هستند که برنامه‌نویسی را آسان می‌کنند. این امر به ویژه برای کاربرانی که تجربه زیادی در برنامه‌نویسی ندارند مفید است.
• قابلیت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: برخی از مدل‌های جدید PLC از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای بهبود عملکرد استفاده می‌کنند. این امر می‌تواند به آنها در شناسایی الگوها و پیش‌بینی وقایع کمک کند.

مزایای مدل‌های جدید PLC:

مدل‌های جدید PLC مزایای متعددی نسبت به مدل‌های قدیمی دارند. برخی از این مزایا عبارتند از:

• قابلیت انعطاف‌پذیری بیشتر: مدل‌های جدید PLC انعطاف‌پذیرتر از مدل‌های قدیمی هستند. این امر به دلیل ویژگی‌های شبکه‌سازی، قابلیت برنامه‌نویسی آسان و قابلیت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.
• کاهش هزینه‌ها: مدل‌های جدید PLC می‌توانند به کاهش هزینه‌های عملیاتی کمک کنند. این امر به دلیل ویژگی‌های شبکه‌سازی، قابلیت برنامه‌نویسی آسان و قابلیت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.
• بهبود بهره‌وری: مدل‌های جدید PLC می‌توانند به بهبود بهره‌وری کمک کنند. این امر به دلیل ویژگی‌های شبکه‌سازی، قابلیت برنامه‌نویسی آسان و قابلیت‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.

نتیجه‌گیری:

مدل‌های جدید PLC مزایای متعددی نسبت به مدل‌های قدیمی دارند. این مزایا شامل قابلیت انعطاف‌پذیری بیشتر، کاهش هزینه‌ها و بهبود بهره‌وری است. اگر به دنبال یک PLC جدید هستید، مدل‌های جدید را در نظر بگیرید.

کلمات کلیدی :

• مزایا و معایب مدل‌های جدید PLC
• آینده PLC

انواع PLC

برای خواندن بیشتر به ادامه مطلب مراجعه کنید.

کنترل پیش بین (MPC) یک رویکرد کنترل است که از مدل های ریاضی برای پیش بینی وضعیت سیستم در آینده استفاده می کند و سپس اقداماتی را برای جلوگیری از خروج سیستم از محدوده مورد نظر انجام می دهد. MPC یک ابزار قدرتمند برای کنترل سیستم های پیچیده است و در طیف گسترده ای از صنایع از جمله تولید، انرژی و حمل و نقل استفاده می شود.

در سال های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای در زمینه MPC مورد استفاده قرار گرفته است. AI می تواند برای بهبود دقت پیش بینی ها، توسعه کنترل کننده های کارآمدتر و حتی خودکارسازی فرآیند طراحی MPC استفاده شود.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در MPC

یکی از مزایای استفاده از AI در MPC این است که می تواند دقت پیش بینی ها را بهبود بخشد. AI می تواند با یادگیری از داده های گذشته، مدل های ریاضی را توسعه دهد که دقیق تر از مدل های سنتی هستند. این امر می تواند به بهبود عملکرد سیستم و جلوگیری از خروج سیستم از محدوده مورد نظر کمک کند.

به عنوان مثال، در یک کارخانه تولید، AI می تواند برای پیش بینی تقاضا برای یک محصول خاص استفاده شود. این اطلاعات می تواند برای برنامه ریزی تولید و اطمینان از اینکه کارخانه با نیازهای بازار مطابقت دارد استفاده شود.

مزیت دیگر استفاده از AI در MPC این است که می تواند کنترل کننده های کارآمدتر را توسعه دهد. AI می تواند با در نظر گرفتن تمام محدودیت های سیستم، کنترل کننده هایی را توسعه دهد که بهینه ترین عملکرد را داشته باشند. این امر می تواند منجر به صرفه جویی در هزینه ها و بهبود بهره وری شود.

به عنوان مثال در یک سیستم تولید انرژی، AI می تواند برای پیش بینی قیمت انرژی در بازار استفاده شود. این اطلاعات می تواند برای برنامه ریزی تولید و اطمینان از اینکه سیستم با کمترین هزینه انرژی کار می کند استفاده شود.

در نهایت، AI می تواند فرآیند طراحی MPC را خودکارسازی کند. AI می تواند با یادگیری از داده ها و مدل های ریاضی، کنترل کننده هایی را توسعه دهد که برای سیستم های خاص مناسب باشند. این امر می تواند فرآیند طراحی MPC را سریعتر و آسانتر کند.

آینده هوش مصنوعی در MPC

هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند برای بهبود MPC است. AI می تواند دقت پیش بینی ها را بهبود بخشد، کنترل کننده های کارآمدتر را توسعه دهد و حتی فرآیند طراحی MPC را خودکارسازی کند. این امر می تواند منجر به بهبود عملکرد سیستم، صرفه جویی در هزینه ها و بهبود بهره وری شود.

در آینده، انتظار می رود که استفاده از هوش مصنوعی در MPC حتی بیشتر شود. با پیشرفت هوش مصنوعی، AI می تواند برای توسعه کنترل کننده هایی استفاده شود که دقیق تر، کارآمدتر و انعطاف پذیرتر از کنترل کننده های فعلی هستند. این امر می تواند منجر به انقلابی در زمینه کنترل شود و به صنایع اجازه دهد تا سیستم های خود را با کارایی و بهره وری بیشتری کنترل کنند.

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تکامل است و تأثیر قابل توجهی بر مهندسی کنترل گذاشته است. هوش مصنوعی می تواند برای خودکارسازی فرآیندهای کنترل، بهبود دقت و کارایی و توسعه سیستم های کنترل جدید و نوآورانه استفاده شود.

یکی از اولین کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی کنترل در سال 1950 بود، زمانی که آلن تورینگ یک سیستم کنترلی را توسعه داد که می توانست بازی شطرنج را بازی کند. این سیستم بر اساس یک شبکه عصبی مصنوعی بود که می توانست الگوهای بازی را یاد بگیرد و استراتژی های جدید را توسعه دهد.

در سال های بعد، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در مهندسی کنترل استفاده شد. در دهه 1960، سیستم های کنترلی مبتنی بر هوش مصنوعی برای کنترل هواپیماها، فضاپیماها و سایر سیستم های پیچیده توسعه یافتند. در دهه 1970، هوش مصنوعی برای توسعه سیستم های کنترلی خودکار برای فرآیندهای صنعتی مانند تولید و فرآوری استفاده شد.

در دهه های اخیر، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در مهندسی کنترل استفاده شده است. در دهه 1980، هوش مصنوعی برای توسعه سیستم های کنترلی برای وسایل نقلیه خودران استفاده شد. در دهه 1990، هوش مصنوعی برای توسعه سیستم های کنترلی برای سیستم های پزشکی مانند دستگاه های تصویربرداری و جراحی استفاده شد. در دهه 2000، هوش مصنوعی برای توسعه سیستم های کنترلی برای سیستم های انرژی، محیط زیست و حمل و نقل استفاده شد.

هوش مصنوعی در مهندسی کنترل نقش مهمی ایفا کرده است و تأثیر قابل توجهی بر این رشته گذاشته است. هوش مصنوعی می تواند برای خودکارسازی فرآیندهای کنترل، بهبود دقت و کارایی و توسعه سیستم های کنترل جدید و نوآورانه استفاده شود. آینده هوش مصنوعی در مهندسی کنترل روشن است و این فناوری به طور فزاینده ای در سال های آینده در این رشته استفاده خواهد شد.

در اینجا برخی از نمونه های خاص از کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی کنترل آورده شده است:

• خودکارسازی فرآیندهای کنترل: هوش مصنوعی می تواند برای خودکارسازی فرآیندهای کنترلی که قبلاً توسط انسان انجام می شد استفاده شود. این می تواند منجر به بهبود دقت، کارایی و ایمنی شود.
• بهبود دقت و کارایی: هوش مصنوعی می تواند برای بهبود دقت و کارایی سیستم های کنترلی استفاده شود. این می تواند منجر به کاهش هزینه ها و بهبود کیفیت محصولات و خدمات شود.
• توسعه سیستم های کنترل جدید و نوآورانه: هوش مصنوعی می تواند برای توسعه سیستم های کنترل جدید و نوآورانه استفاده شود که قادر به انجام کارهایی هستند که سیستم های کنترل سنتی نمی توانند. این می تواند منجر به انقلاب در صنایع مختلف شود.

آینده هوش مصنوعی در مهندسی کنترل روشن است و این فناوری به طور فزاینده ای در سال های آینده در این رشته استفاده خواهد شد. هوش مصنوعی می تواند برای خودکارسازی فرآیندهای کنترل، بهبود دقت و کارایی و توسعه سیستم های کنترل جدید و نوآورانه استفاده شود. این می تواند منجر به انقلاب در صنایع مختلف شود و زندگی ما را راحت تر و ایمن تر کند.

در دنیای پیشرفته امروزی، ادغام مهندسی کنترل با تکنولوژی‌های نوین نقطه تحولی عظیم در بهبود کارایی سیستم‌ها و فرآیندها به شمار می‌رود. این مقاله به بررسی نقش پررنگ این ارتباط در راستای بهبود کیفیت و بهره‌وری سیستم‌ها پرداخته و تأثیر تکنولوژی‌های اینترنت اشیاء (IoT) و شبکه‌های عصبی مصنوعی در این فرآیند را مورد بررسی قرار می‌دهد.

همانطور که تکنولوژی‌ها در حال تغییر و به‌روزشدن هستند، مهندسی کنترل نیز نیازمند تطبیق با این تغییرات جهت بهبود اداء سیستم‌ها است. بهره‌گیری از اطلاعات دقیق و به‌روز از عوامل تأثیرگذار بر کارکرد سیستم‌ها، از جمله دما، رطوبت، نور و تغذیه، می‌تواند در بهبود شرایط رشد و بهینه‌سازی کیفیت محصولات اهمیت زیادی داشته باشد.

تحلیل دقیق داده‌ها: تجمیع و تحلیل دقیق داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق سنسورهای مختلف از جمله اصلی‌ترین چالش‌ها در این زمینه است. با تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته آماری و داده‌کاوی، می‌توان الگوها و ارتباطات پنهان در داده‌ها را کشف کرده و به بهبود کارایی و کیفیت سیستم‌ها پیش برد.

شبکه‌های عصبی: استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی به‌عنوان ابزاری تحلیلی و پیش‌بینی در این زمینه بسیار اثربخش است. این شبکه‌ها توانایی تقریب و تجسم الگوهای پیچیده سیستم‌ها را دارند و با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده، می‌توانند به بهبود پروسه‌های کنترلی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها کمک کنند.

نقش IoT در تجزیه و تحلیل داده‌ها: تکنولوژی اینترنت اشیاء با امکان اتصال دستگاه‌ها و سنسورها به یکدیگر و به شبکه، این امکان را فراهم می‌کند که داده‌های جمع‌آوری‌شده از محیط‌ها و فرآیندها به صورت لحظه‌ای تجزیه و تحلیل شوند. این اتصالات در دسترسی به داده‌های مهم و ارتقاء کیفیت تحلیل‌ها تأثیرگذار هستند.

نتیجه‌گیری: همچنین، مقاله به بررسی تحولات مهندسی کنترل در پیش‌رو و نقش تکنولوژی‌های نوین در بهبود فرآیندهای کنترلی و بهره‌وری سیستم‌ها پرداخته و تأکید بر اهمیت دقت در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های پیشرفته آن‌ها برای کسب نتایج مطلوب دارد.

در دنیای امروز، تکنولوژی‌های نوین با گسترش و تحول‌های چشمگیری همراه بوده‌اند که تاثیرات عمیقی بر صنایع و تخصص‌های مختلف دارند. یکی از حوزه‌های مهم که با تکنولوژی‌های نوین همگام شده و توسعه یافته، حوزه مهندسی کنترل است. مهندسی کنترل با بهره‌گیری از تئوری‌ها، مدل‌ها و الگوریتم‌های پیچیده، به بهبود عملکرد و کارایی سیستم‌ها و فرآیندها می‌پردازد. در این راستا، ارتباط میان مهندسی کنترل و تکنولوژی‌های نوین یکی از مهمترین مسائلی است که امروزه توجه ویژه‌ای از سوی محققان، مهندسان و صنعتگران به خود جلب کرده است.

ارتباط با تکنولوژی‌های نوین: تکنولوژی‌های نوین همچون اینترنت اشیاء (IoT)، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به طور قابل توجهی به تغییر رویکرد‌ها و روش‌های مهندسی کنترل پیشرفته انجام شده است. معماری‌های مبتنی بر اینترنت اشیاء امکان جمع‌آوری داده‌های واقعی‌زمانی و تعامل میان دستگاه‌ها را فراهم می‌کند، که این امر در بهبود کارایی و کنترل بهتر سیستم‌ها نقش حیاتی دارد. از سوی دیگر، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به مهندسان کنترل ابزارهای جدیدی ارائه کرده‌اند که می‌توانند به طور هوشمندانه به تغییرات پیچیده در سیستم‌ها پاسخ دهند.

آینده مهندسی کنترل و تکنولوژی‌های نوین: ترکیب مهندسی کنترل با تکنولوژی‌های نوین یک آینده واعظ‌انگیز و پرفراز و نشیب در مقوله بهینه‌سازی و افزایش کارایی سیستم‌ها را به همراه دارد. توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای کنترل و مدیریت سیستم‌ها، امکان بهره‌برداری بهینه از منابع و کاهش هدررفت‌ها را فراهم می‌سازد. از طرف دیگر، بهبود مهندسی کنترل با استفاده از تکنولوژی‌های نوین باعث می‌شود که عملکرد سیستم‌ها با تغییرات متغیرهای محیطی و عوامل مختلف، همچنان به دقت و کارایی حفظ شود.

شیرهای ایمنی فشار (PSV) یا شیرهای کاهش فشار (PRV) ابزار مهمی هستند که برای محافظت از تجهیزات یا مخازن محصور در برابر سناریوهای فشار بیش از حد استفاده می شوند. هنگامی که فشار سیستم از حد معینی (فشار تنظیم شده) فراتر رفت، PSV/PRV بالا می آید و سیال تحت فشار بیش از حد را برای کنترل وضعیت فشار بیش از حد خارج می کند. در صنایع نفت و گاز، تولید برق، تولید فولاد، صنایع شیمیایی/پلاستیکی، آب/فاضلاب و صنایع هوافضا/هوایی، سیستم‌های PSV/PRV به طور گسترده برای محافظت از افراد، اموال و فرآیند استفاده می‌شوند. PSV یک حلقه نهایی در زنجیره ایمنی است و اینها باید به درستی برای محافظت از سیستم کار کنند. برای اطمینان از اینکه PSV بدون مشکل کار می کند و در صورت نیاز باز می شود، باید آنها را آزمایش کرد. در ادامه این مقاله، الزامات، رویه ها و استانداردهای تست PSV را بررسی خواهیم کرد.

یک کارخانه کاملاً تقویت شده به متخصصان فرآیند اجازه می دهد تا بر اساس استثناء به جای واکنش مدیریت کنند. به گفته یک شرکت با محصول جایزه انتخاب مهندسین کنترل، هنگامی که شرکت‌ها بتوانند فرآیندها را بر اساس استثنا مدیریت کنند، یک کارخانه هوشمند ایجاد کرده‌اند.

اهداف یادگیری

• نحوه کنترل عملیات را با مشاهده علل ریشه ای درک کنید.
• ببینید چگونه پلنت می تواند توسط داده ها با شکاف های ارتباطی هدایت شوند که پیشرفت ها را کند می کند.
• بیاموزید که چگونه سیستم‌ها را به هم متصل کنید تا بینش‌های عملکرد عملکرد و بهینه‌سازی عمیق‌تری داشته باشید، و یک رویکرد دیجیتالی هوشمندانه‌تر برای ایجاد یک کارخانه تقویت‌شده ایجاد کنید.

تولیدکنندگان فرآیندهای صنعتی سال‌ها است که داده‌های سری زمانی را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را در پایگاه‌های داده ذخیره می‌کنند. در حالی که فرآیند جمع آوری ضروری است، داده های خام برای بهبود عملیات بی معنی است.

سپس این سؤال پیش می‌آید: چگونه می‌توان به پتانسیل کامل داده‌های گرفته شده برای بهبود عملکرد عملیاتی دست یافت؟ شرکت‌هایی که به تازگی سفر دیجیتالی خود را آغاز کرده‌اند، در طول زمان از یک سری پیشرفت‌های فنی عبور می‌کنند. هر مرحله نشان دهنده یک بلوغ دیجیتالی و حتی تحلیلی در حال رشد است.

گیاهان در این سفر از حالت جمع آوری داده ها به تجزیه و تحلیل آن برای بهبود مستمر حرکت می کنند. شرکت‌ها می‌توانند از مدل زیر برای انتقال داده‌ها به یک مرکز کاملاً کارآمد و افزوده استفاده کنند. مدل نشان داده شده در شکل را در نظر بگیرید.

تحت کنترل بدون مشاهده علل ریشه ای
صنایع از سیستم‌های کنترل نظارتی و جمع‌آوری داده‌ها (SCADA) و سیستم‌های کنترل توزیع‌شده (DCS) برای کنترل فرآیندهای تولید پیچیده استفاده می‌کنند که در صورت بروز اختلال به اتاق کنترل سیگنال می‌دهند. این به کارشناسان فرآیند اجازه می دهد تا اقدامات اصلاحی انجام دهند. برای بررسی عمیق تر و یافتن علت اصلی مشکل، مهندسان فرآیند اغلب از یک صفحه گسترده برای جستجوی ناهنجاری ها در داده های تولید شده توسط حسگر استفاده می کنند.

اگرچه این شرکت گام "کارخانه کنترل شده" مدل خود را آغاز کرده است، صنایع باید روی یک مورخ سرمایه گذاری کنند. داده های ذخیره شده ذخیره شده به کارشناسان فرآیند بینش بیشتری از طریق مشتری روند می دهد. با این حال، برای حجم زیادی از داده ها، مورخان راهی آسان برای تجزیه و تحلیل سریع داده های مفید ندارند.

بر اساس داده‌ها، اما شکاف‌های ارتباطی، پیشرفت‌ها را کند می‌کند
شرکت ها اغلب برای کمک به تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی به یک دانشمند داده مراجعه می کنند. با این حال، شکاف های ارتباطی بین دانشمندان داده و مهندسان این روند را کند می کند. مهندسان احتمالاً زمان قابل توجهی را صرف توضیح این فرآیند خواهند کرد تا یک دانشمند داده بتواند محاسبات را انجام دهد.

امروزه راه های بهتری برای سپردن قدرت تحلیل داده ها به دست متخصصان عملیاتی وجود دارد. این گام بعدی در سفر دیجیتال است.

راه حل های مدرن از قابلیت های علم داده برای پیش بینی علل ریشه ای بالقوه برای ناهنجاری های فرآیند استفاده می کنند. هنگامی که فرآیندها به طور بهینه اجرا می شوند، مهندسان می توانند فرآیند را روی داشبورد تجسم کنند و از پوشش ها برای ایجاد نمایه های اثر انگشت ایده آل استفاده کنند. به نوبه خود، این به کارشناسان عملیاتی اجازه می دهد تا بر عملکرد نظارت کنند و حسگرهای نرم ایجاد کنند. این «کارخانه داده محور» است.

از آنجایی که مهندسان می توانند تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند، می توانند به بهبود اهداف تجاری کمک کنند.

اتصال سیستم ها برای دریافت بینش عملکرد عملیاتی عمیق تر، بهینه سازی
هنگامی که مهندسان از تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی ارزش کسب می کنند، گام بعدی آنها در سفر دیجیتالی کردن، باز کردن قفل سیلوهای داده است. شرکت ها می توانند بینش عمیق تری در مورد عملکرد عملیاتی از داده های موجود در سیستم های شخص ثالث بدست آورند.

مطابق با نام خود و مستقیماً به اصل، این "کارخانه متصل" است.

صنایعی که به دنبال اتصال سیستم ها هستند به کمک بخش فناوری اطلاعات خود نیاز دارند. در طول این مرحله، کارشناسان فناوری اطلاعات (IT) مخازن و یک پلت فرم تجزیه و تحلیل را به هم متصل می کنند. این امکان دسترسی آسان به تمام داده های متنی در آن برنامه ها را فراهم می کند. در حالی که داده‌های سری زمانی به متخصصان فرآیند کمک می‌کند تا دیدگاه گسترده‌تری در مورد عملیات داشته باشند، تجزیه و تحلیل زمینه آنها را قادر می‌سازد تا نگاه عمیق‌تری به عملکرد تولید داشته باشند.

یک کارخانه کاملاً متصل به صنایع کمک می کند تا به اهداف تجاری دست یابند. این شامل کاهش ردپای کربن، کنترل کیفیت محصول و افزایش زمان کار می شود.

یک رویکرد دیجیتالی هوشمندتر، یک کارخانه تقویت شده ایجاد می کند
هدف نهایی سفر دیجیتالی سازی ایجاد یک "کارخانه تقویت شده" است. اگرچه این اصطلاح پیچیده به نظر می رسد، این مدل برای قرن ها برای توضیح سایر فرآیندهای خارج از دنیای تجارت صنعتی مورد استفاده قرار گرفته است.

یک کارخانه تقویت شده را به عنوان بهترین کارخانه هوشمند یا کارخانه ای که به طور کامل صنعت 4.0 را پذیرفته است، در نظر بگیرید.

با در دسترس قرار گرفتن بینش داده ها و روندها، کارشناسان فرآیند می توانند شروع به خودکارسازی وظایف و استفاده از یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI) کنند. افزودن این لایه‌ها به آن‌ها امکان کاهش تکرار، ایجاد مدل‌های تشخیص ناهنجاری و دریافت توصیه‌های تجویزی برای انجام اقدامات اصلاحی را می‌دهد. کارشناسان فرآیند همچنین می توانند از راه حل های متصل برای برنامه ریزی زمان بهینه برای نگهداری استفاده کنند.

یک کارخانه کاملاً تقویت شده به متخصصان فرآیند اجازه می دهد تا بر اساس استثناء به جای واکنش مدیریت کنند. زمانی که شرکت ها بتوانند فرآیندهای خود را به صورت استثنا مدیریت کنند، کارخانه هوشمند واقعی ایجاد کرده اند.

اینترنت اشیاء میتواند مزایای بسیاری را برای شرکت ارائه دهد، اما اجرای آن می‌تواند چالش برانگیز باشد. 

اینترنت اشیا به سازمان‌ها اطلاعات آنلاین و بینش‌های تجاری را ارائه می‌دهد که در صورت عمل کردن، در نهایت می‌تواند آنها را کارآمد کند. مدیران فناوری اطلاعات، معماران، توسعه‌دهندگان و مدیران ارشد فناوری اطلاعات که استقرار اینترنت اشیا را در نظر می‌گیرند، باید درک کاملی از هستی اینترنت اشیا، نحوه عملکرد، کاربردها، الزامات، معاوضه‌ها و نحوه پیاده‌سازی دستگاه‌ها و زیرساخت‌های اینترنت اشیا داشته باشند.

اینترنت اشیا چیست؟

اینترنت اشیا (IoT) شبکه‌ای از دستگاه‌های اختصاصی - به نام چیزها - است که برای جمع‌آوری و تبادل داده‌های دنیای واقعی در سراسر اینترنت یا سایر شبکه‌ها مستقر شده و استفاده می‌شود. نمونه هایی از این فناوری در حال اجرا عبارتند از:

بیماران قلبی بعد از جراحی یک حسگر قلب نصب می کنند که اطلاعات تشخیصی در مورد قلب هر بیمار را به یک پزشک ناظر گزارش می دهد.
خانه‌ها از حسگرها برای کارهایی از جمله امنیت و مدیریت خانه - مانند چراغ‌ها و کنترل لوازم خانگی - با گزارش وضعیت و کنترل از طریق برنامه‌های تلفن هوشمند استفاده می‌کنند.
کشاورزان از حسگرهای رطوبت در سرتاسر مزارع برای هدایت آبیاری در جایی که محصولات کشاورزی به آن نیاز دارند، استفاده می کنند.
دامداران از حسگرهای موقعیت یابی که بر روی هر رأس گاو قرار داده شده است برای شناسایی و مکان یابی گاوها در سراسر مزرعه استفاده می کنند.
کارخانه‌های صنعتی از حسگرها برای نظارت بر وجود مواد خطرناک یا شرایط محیط کار و مدیریت حرکت کارکنان در سرتاسر مرکز استفاده می‌کنند.
شهرها ناوگانی از حسگرها را برای نظارت بر شرایط جاده و ترافیک، تنظیم یک دستگاه کنترل ترافیک به صورت پویا برای مسیریابی و بهینه سازی ترافیک بر اساس موقعیت های غالب، مستقر می کنند.
مفاهیم کلیدی اینترنت اشیا به شرح زیر است:

برای خواندن ادامه مقاله به ادامه نوشته بروید >>> لینک
 

فناوری دوقلو دیجیتال در کارخانه‌های تولیدی در حال تکامل است و بسیاری از شرکت ها از مزایای آن استفاده می‌کنند.

به گفته ریچارد استورت، مدیر معمار راه حل در Rockwell Automation، فناوری دوقلو دیجیتال امروزه به طور گسترده در برنامه های کاربردی مورد استفاده قرار می گیرد - از اثبات اولیه طرح مفهومی گرفته تا آزمایش کنترل ها. او دلایل اصلی بیشتر موارد استفاده را کاهش خطر عنوان کرد. آزمایش و بهبود یک طرح قبل از تعهد به ساخت آن؛ شبیه سازی اجرای پیچیده تولید برای درک عملکرد؛ تست سیستم کنترل در برابر دوقلو دیجیتال برای کاهش زمان راه اندازی در محل. و آموزش روی یک دوقلو دیجیتال زمانی که آموزش روی سیستم واقعی عملی نیست.

استورت گفت: «ساخت یک دوقلو دیجیتال در مراحل اولیه یک پروژه به شما امکان می دهد تا با دقت بیشتری تجسم کنید که سیستم چگونه به نظر می رسد و آن را به ذینفعان مختلف منتقل کنید. این بسیار بیشتر از یک انیمیشن سه بعدی است. برای مثال، سیستمی مانند Emulate3D از Rockwell Automation، از فیزیک دقیق استفاده می کند تا امکان شبیه سازی دقیق را فراهم کند. مثلاً با چه سرعتی می توانید محصول را روی نوار نقاله متحرک قرار دهید قبل از اینکه سقوط کند. می تواند به سوالاتی مانند نحوه تعامل سیستم های پیچیده پاسخ دهد؟ جم در دستگاه بسته بندی با چه سرعتی در سیستم پخش می شود؟ اگر سیستم یک پیکربندی جدید یا بسیار پیچیده باشد، از تقلید سیستم می‌توان چیزهای زیادی به دست آورد.»
 خواندن ادامه مقاله
در ادامه خواهید خواند:

مزایای اجرای دوقلو دیجیتال

دوقلوهای دیجیتال برای سیستم های مجهز به ایمنی 
چگونه دوقلوهای دیجیتال می توانند به سیستم های مجهز به ایمنی کمک کنند
چرا از یک دوقلو دیجیتال استفاده کنیم؟
ماهیت شرکت دیجیتال: سه نوع دوقلو دیجیتال