Daftar Isi
- Pengantar Solusi Kecerdasan Digital
- Modul Inti Kecerdasan Digital
- Pameran Peralatan Utama & Proyek
- FAQ
1. Pengantar Solusi Kecerdasan Digital-Transformasi Berbasis IoT untuk Manajemen Produksi Pakan
Pabrik pakan tradisional mengandalkan data terbatas dari ruang kontrol, kurang analisis mendalam. Inspeksi manual mendeteksi kerusakan yang terlihat (misalnya, kebocoran material) tetapi gagal memantau peralatan 24/7 atau menganalisis tren.
1.1 Keunggulan Sistem IoT:
(1)Manajemen Peralatan Cerdas:
Perawatan prediktif mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan sebesar 42%, memangkas biaya O&M sebesar 35%, dan memperpanjang umur peralatan sebesar 15%.
(2)Efisiensi Produksi yang Dioptimalkan:
Penyesuaian parameter dinamis (misalnya, ukuran penggilingan, suhu peletisasi) meningkatkan tingkat kualifikasi produk menjadi 99,6% dan mengurangi konsumsi energi sebesar 8,7% per ton.
(3)Kontrol Energi yang Tepat:
Visualisasi listrik puncak/non-puncak dan penjadwalan cerdas menghemat 870.000 kWh/tahun, mengurangi konsumsi uap sebesar 13%, dan memberikan penghematan energi tahunan sebesar ¥1,6 juta.
1.2 Fitur:
² Pemantauan multi-terminal waktu nyata (telepon/PC/TV) untuk laporan data, kurva energi, dan peringatan (misalnya, kelebihan beban motor, suhu bantalan).
² Pembuatan otomatis pemanfaatan peralatan, analisis produksi, dan laporan standar (akurasi data 99,98%).
² Arsitektur edge-to-cloud dengan pengumpulan data tingkat milidetik melalui gateway IoT industri.
1.3 Modul Utama:
Ø Sensor arus, suhu, dan getaran untuk pencegahan kerusakan (misalnya, korsleting motor).
Ø Pemantauan sistem pendingin untuk mencegah kerusakan akibat kondensasi.
Ø Pengenalan visual untuk meteran non-komunikatif (misalnya, deteksi kelembaban).
2. Modul Inti Kecerdasan Digital
Sistem IoT Peralatan Host:Manajemen efisiensi energi, pemantauan status waktu nyata, peringatan anomali, dan analisis produksi.
Manajemen Energi A
Manajemen Energi B
|
Analisis distribusi konsumsi energi harian
|
Konsumsi energi harian dari setiap peralatan secara otomatis dibaca dan dihitung
|
Manajemen efisiensi peralatan
|
Pemantauan status aktif perangkat secara real-time
|
Dapatkan visibilitas real-time ke dalam tingkat waktu aktif bulanan dari setiap perangkat
|
Manajemen status perangkat
|
Grafik 24 jam memudahkan untuk melihat status perangkat. Pada saat yang sama, ada juga data historis, yang bisa berupa data historis bulan sebelumnya dan data historis tahun sebelumnya.
|
Grafik mandiri, yang dapat mencerminkan: 1. Waktu dan efisiensi penggantian formula; 2. Apakah host menganggur; 3. Apakah ada peralatan yang menganggur; 4. Apakah tidak efisien untuk memulai; 5. Bandingkan efisiensi produksi host
|
Manajemen anomali peralatan
Ia dapat memantau motor peralatan untuk mencegah motor terbakar karena korsleting antar lilitan. Ketika arus bagian tinggi atau menganggur selama lebih dari waktu tertentu, situs akan mengeluarkan peringatan dini, dan ketika situs tidak diproses, peringatan dini akan masuk ke laporan abnormal.
|
|
Peringatan di tempat
|
Laporan kapasitas
Termasuk laporan konsumsi daya per ton peralatan host atau lini produksi, termasuk keluaran per jam peralatan host atau lini produksi, dll., termasuk konsumsi uap per ton peralatan host atau lini produksi, dll
|
Modul kontrol pulverizer
|
Modul kontrol selisih suhu pendingin
|
|
Modul meteran material real-time radar
Kedalaman material di silo, silo curah bahan baku, silo curah produk jadi, silo pencampuran, silo penghancur, dan silo produk jadi dikumpulkan
|
Modul komunikasi
untuk uap, kompresor udara, air, timbangan curah aliran, timbangan minyak, dll. (opsional) Ada modul komunikasi untuk uap, tekanan udara, air, timbangan curah aliran, timbangan minyak, dan jembatan timbang, yang dapat dikumpulkan secara otomatis
|
Modul pengenalan visual instrumen. Modul deteksi kelembaban online
Beberapa instrumen tidak dapat dikumpulkan melalui komunikasi, tetapi dapat dikumpulkan melalui penglihatan Deteksi kelembaban pendingin dan kelembaban produk jadi
3. Studi Kasus
Kasus 1: Mengurangi waktu idle dari 360 jam (Mei) menjadi 85 jam/bulan, menghemat $1.857/bulan dalam listrik (berdasarkan nilai tukar: 1 USD ≈ 7 CNY).
Kasus 2: Memotong waktu aktif peralatan tambahan sebesar 50%, menghindari pemborosan energi.
Kasus 3: Mengurangi waktu henti yang tidak direncanakan dari 30 menjadi 2-3 jam/bulan melalui perawatan prediktif.
Manfaat: Sebelum menggunakan modul, pabrik pakan di Putian mengalami pemadaman yang tidak direncanakan sekitar 30 jam per bulan, dan sekarang waktu henti yang tidak direncanakan per bulan sekitar 2-3 jam. Aplikasi untuk perawatan preventif akan memiliki kode QR di lokasi, dan mekanik perlu memindainya setiap hari untuk perawatan preventif
Kasus 4: Meningkatkan efisiensi peletizer dan ekstruder sebesar 4%, menghemat biaya $1.428+/bulan.
|
- Parameter real-time host, laju beban
- Kesehatan peralatan tambahan
- OEE
- Peringatan beban bawah real-time
- analisis jumlah shutdown
- Waktu konversi varietas
- Output Produksi, Ton daya
- Laporan Konsumsi
|
|
Kasus 5: Manfaat: Batch 2 mixer, melalui upaya organisasi, dari 9P/H menjadi 10P/H, efisiensi organisasi telah meningkat pesat.
|
- Tingkatkan efisiensi tim personel
- Batch mixer
- Perbandingan tim
- Perbandingan Kurva Startup
- Grafik
|
|
Kasus 6: Mengalihkan penggunaan listrik puncak sebesar 15% ke jam non-puncak, menghemat $428/bulan dalam biaya listrik.
3. Lokasi instalasi proyek
4. FAQ
Q1: Apa yang dilakukan sistem?
A: Mendigitalkan operasi peralatan untuk optimalisasi produksi berbasis data, penghematan energi, dan efisiensi.
Q2: Kompatibilitas dengan peralatan yang ada?
A: Pemasangan non-invasif melalui sensor dan perangkat lunak; tidak ada modifikasi perangkat keras yang diperlukan.
Q3: Garis waktu pengiriman?
A: 45–60 hari, tergantung pada skala proyek.
Q4: Proses instalasi?
A: Perangkat keras modular; membutuhkan keterampilan listrik dasar.
Q5: Layanan purna jual?
A: Dukungan seumur hidup dengan layanan gratis 3 tahun; biaya tahunan minimal setelahnya.
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!