Barriles de incubación y vivero

Aplicación de mantenimiento predictivo del Internet de las Cosas (IoT) en la producción de Barriles de Incubación y Vivero
En la producción de cubetas para criaderos y viveros, la aplicación de la tecnología de Internet de las cosas (IoT) se ha convertido en una herramienta importante para mejorar la eficiencia de la producción y la gestión de la calidad. Especialmente en términos de mantenimiento predictivo, la aplicación del Internet de las cosas puede reducir significativamente el riesgo de fallas en los equipos y mejorar la estabilidad y confiabilidad de la línea de producción.

Antecedentes técnicos y descripción general de la aplicación
El proceso de producción de Barriles de incubación y vivero Implica equipos y líneas de producción complejos, cuyo funcionamiento estable es crucial para la calidad del producto. El mantenimiento preventivo tradicional a menudo depende de planes de mantenimiento regulares y no puede abordar eficazmente las interrupciones de la producción y los costos adicionales causados ​​por fallas repentinas de los equipos. La popularización de la tecnología IoT hace posible el mantenimiento predictivo. A través del monitoreo y análisis de datos en tiempo real, se pueden descubrir con anticipación signos de anomalías en los equipos, de modo que se puedan tomar medidas de mantenimiento de manera oportuna para minimizar el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento innecesarios.

Recopilación y análisis de datos en tiempo real.
Cixi Junyi Plastics Co., Ltd., utilizando capacidades confiables y tecnología avanzada, los sensores IoT se utilizan ampliamente en equipos de producción para recopilar parámetros clave como el estado operativo del equipo, la temperatura, la presión, la vibración y otros datos en tiempo real. Estos datos se agregan a través de la plataforma en la nube y se utilizan algoritmos avanzados de análisis de datos para el monitoreo y análisis en tiempo real. Por ejemplo, en la producción de cajas circulares de PE, al monitorear el estado de funcionamiento de la máquina de moldeo y los datos operativos del molde, se puede predecir el desgaste de los componentes del equipo y posibles fallas futuras.

Monitoreo y operación remota
La tecnología IoT hace realidad el monitoreo y operación remota de equipos. Los gerentes de producción pueden acceder de forma remota al estado de los equipos y a los datos en tiempo real a través de dispositivos inteligentes y aplicaciones móviles, y monitorear y operar en cualquier momento y en cualquier lugar. Cuando el equipo presenta anomalías o necesita ajustes, los operadores pueden iniciar de forma remota el proceso de mantenimiento o ajustar los parámetros de producción para garantizar el funcionamiento continuo de la línea de producción y una producción de alta eficiencia.

Mantenimiento predictivo basado en datos
El mantenimiento predictivo basado en datos realizado a través de la tecnología de Internet de las cosas no es solo un monitoreo en tiempo real del estado operativo del equipo, sino también una predicción de fallas y una optimización del mantenimiento basada en datos históricos y modelos de predicción. En el ejemplo de las cajas circulares de rotación de PE, la empresa utiliza modelos de análisis de datos históricos para predecir la vida útil de ciertos componentes clave, como los moldes de moldeo por inyección de material de PE, organizar planes de mantenimiento y reemplazo con anticipación y evitar pérdidas de producción causadas por fallas repentinas del equipo. . Estancamiento y pérdidas innecesarias.

Integración de la cadena de suministro y gestión de la calidad.
La tecnología IoT no se limita a la monitorización de equipos en el proceso de producción, sino que también puede extenderse a la gestión de toda la cadena de suministro. Mediante la aplicación de sensores de IoT en el almacenamiento, transporte y uso de materias primas, se puede lograr el seguimiento y control de calidad de las materias primas en tiempo real. Esta visualización integral de la cadena de suministro y gestión basada en datos ayuda a mejorar la estabilidad de la calidad del producto y la eficiencia de la producción, al tiempo que reduce las tasas de desperdicio y las quejas de calidad.