I. Mustaqil ta’limni tashkil etishning shakli va mazmuni


Sanoatda mashinani o'rganish


Download 21.09 Kb.
bet2/5
Sana21.01.2023
Hajmi21.09 Kb.
#1106323
1   2   3   4   5
Bog'liq
MO 1-MI

2.Sanoatda mashinani o'rganish
Ishlab chiqarishni boshqarish, ishlamay qolish va baxtsiz hodisalarni minimallashtirish Ishlab chiqarishdagi uzilishlarni minimallashtirish. Buzilishlar, nosozliklar yoki xom ashyoning etishmasligi tufayli ishlamay qolish zavodga millionlab dollarga tushishi mumkin. Mashinani o'rganish ularning oldini olishga yordam beradi. Buning uchun ular uskunadagi sensorlardan ma'lumotlarni to'plashadi va keyin qaysi ko'rsatkichlarda nosozliklar paydo bo'lishini ko'rishadi. Kelajakda ushbu ma'lumot yordamida oddiy narsa qachon va nima uchun sodir bo'lishini, undan qanday qochish kerakligini taxmin qilish mumkin.
Masalan, ustaxonadagi uskunalar buzilishidan oldin harorat har doim ko'tarilishi mumkin. Keyin, harorat ko'tarilganda, tizim muhandislarni xabardor qiladi va ular muammoni o'z vaqtida oldini oladi.
Tog ' - kon ishlarida to'xtab qolmaslik uchun Ge Oil&Gas neft va gaz uskunalari ishlab chiqaruvchisi sanoat interneti va mashinalarni o'rganishdan foydalanadi. Kompaniyaning platformasi neft qazib olish holati to'g'risidagi ma'lumotlarni to'playdi, so'ngra diagnostika tekshiruvlari jadvalini tuzadi va nosozliklar paydo bo'lishidan oldin ularni aniqlashga yordam beradi. Xuddi shu platforma Kuvayt neft kompaniyasiga gaz ishlab chiqarishni 2-5 foizga, Malayziyada joylashgan Petronas neft kompaniyasiga texnik xizmat ko'rsatish xarajatlarini 10 foizga kamaytirishga yordam berdi.
Ishlab chiqarishni boshqarish tizimini yaratish. Datchiklar va mashinalarni o'rganish yordamida nafaqat buzilishlarning oldini olish kabi tor vazifalarni bajarish, balki butun ishlab chiqarishni boshqarish ham mumkin:

  • nuqsonli qismlarning foizini kamaytirish: nikoh nima uchun sodir bo'lishini va undan qanday qochish kerakligini tahlil qilish;

  • shaxsiy bosqichlarni optimallashtiring, shunda ular kamroq vaqt talab etadi;

  • ishlab chiqarish uchun kamroq materiallardan foydalaning, ya'ni xarajatlarni kamaytiring;

  • uskunaning holatini kuzatib boring, uning samaradorligi va ish yukini qayd eting;

  • ishlab chiqarishning individual bosqichlarini avtomatlashtirish.

Mikrokontroller ishlab chiqaruvchisi Simatic IoT va mashinani o'rganishga asoslangan platformadan foydalanadi. Bu Real vaqtda uskunadagi sensorlardan ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilishga yordam beradi. Bu minglab turdagi mahsulotlarni ishlab chiqarishni 75 foizga avtomatlashtirishga, bir xil maydon va xodimlar bilan ishlab chiqarish hajmini 9 baravar oshirishga va nikohni deyarli 100 foizga kamaytirishga yordam berdi.
Shunga o'xshash IoT platformasini vk Cloud-ga ulash mumkin (masalan. MCS). Bu sizga millionlab har qanday qurilmalardan ma'lumotlarni to'plash, qayta ishlash va tahlil qilish, uskunaning ishlashini va boshqa vazifalarni bashorat qilish uchun mashinani o'rganishdan foydalanish imkonini beradi.
Xavfsizlik tahdidlarini aniqlash. Mashinani o'rganish ishlab chiqarishni xavfsizroq qilishga yordam beradi: uskunaning ishlashidagi kichik o'zgarishlarni aniqlash va mumkin bo'lgan falokat to'g'risida o'z vaqtida xabar berish.
Masalan, Shell energetika kompaniyasi xavfsizlik tahdidlarini avtomatik ravishda aniqlash va xodimlarni ogohlantirish uchun mashinani o'rganish, neyron tarmoqlari va IoT-dan foydalanadi. Shunday qilib, ular falokat yuz berishidan oldin ham muammoga javob berishga muvaffaq bo'lishdi. Aytgancha, Shell shuningdek, ishlab chiqarish va qazib olishni optimallashtirish uchun machine learning-dan foydalanadi.
Yangi konlarni qidirish. Neft va gaz va tog ' — kon sanoatining asosiy muammolaridan biri bu yangi konlarni kashf etishdagi qiyinchilikdir.
Mashinani o'rganish bu jarayonni tezlashtirishga yordam beradi. O'tgan konlar haqidagi ma'lumotlarga asoslanib, sun'iy intellekt yangi gaz yoki ruda konlarini qaerdan qidirishni yuqori aniqlik bilan bashorat qiladigan modellarni yaratadi.
"Gazprom "kompaniyasi" raqamli yadro " loyihasiga ega. Bu raqamli laboratoriya bo'lib, u erda qatlam namunalari mashinani o'rganish texnologiyalari yordamida tahlil qilinadi. Algoritmlar namuna olingan sharoitlarni simulyatsiya qiladi va maydonning raqamli egizagini yaratishga yordam beradi. Uning yordami bilan minerallar zaxiralari baholanadi va rivojlanishga individual yondashuv tanlanadi. Bu sizga ma'lum bir kondan foydali qazilmalarni qazib olishni 1,5-2 baravar ko'paytirish, shuningdek yangilarini qidirish imkonini beradi.

Download 21.09 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling