Основные проблемы автоматизации управления линией по производству гипсовых блоков в основном заключаются в плохой адаптации к различным условиям эксплуатации, сильной связанности систем, задержке реагирования на неисправности и недостаточном интеллекте, что влияет на эффективность производства и стабильность качества продукции.
Плохая адаптация к множеству условий эксплуатации. Производственным линиям часто приходится справляться со сложными условиями эксплуатации, такими как различные характеристики продукции, колебания состава сырья (например, изменения чистоты десульфурированного гипса), а также изменения температуры и влажности окружающей среды. Традиционные системы управления имеют фиксированные параметры, что затрудняет динамическую корректировку времени технологического цикла и стратегии управления, что приводит к низкой эффективности переналадки и увеличению количества дефектов.
Сильная связь и распространение возмущений между процессами. Такие процессы, как пакетирование, смешивание, формование и распалубка, тесно взаимосвязаны. Даже незначительные нарушения на любом этапе (например, неравномерная подача материала, отклонения продолжительности вибрации) могут усиливаться из-за сопряжения систем, запуская цепную реакцию, которая приводит к остановке всей линии или дефектам партии.
Недостаточная диагностика неисправностей и возможности реагирования. Хотя система ПЛК имеет базовые функции сигнализации, ей не хватает интеллектуальных возможностей диагностики сложных неисправностей (таких как внутренняя утечка в гидравлической системе и дрейф датчика), поскольку поиск неисправностей осуществляется вручную. Распространенные проблемы, такие как недостаточное давление в пневматической системе и заклинивание механической конструкции, если не устранить их своевременно, могут легко привести к длительному простою.
Отсутствие интеллектуальных возможностей и возможностей само-оптимизации. Большинство производственных линий остаются на стадии «автоматизации», а не на «интеллектуальной» стадии, поскольку отсутствуют возможности -самообучения на основе данных-и оптимизации параметров. Например, они не могут автоматически корректировать соотношение вставки или время выдержки на основе отзывов проверки качества-в режиме реального времени, что препятствует дальнейшему улучшению единообразия продукта.
Высокая сложность взаимодействия человека-машин и обслуживания. Высокоинтегрированные системы требуют высокого уровня профессиональных знаний от операторов и обслуживающего персонала. Применение новых технологий, таких как обслуживание дополненной реальности и интеллектуальные облачные сервисы, пока не получило широкого распространения, что ограничивает эффективность устранения неисправностей-на месте.