Transformación digital de los sistemas de instrumentación a nivel de fábrica: factores clave

Con la llegada de la Industria 4.0, las fábricas tienen mayores demandas de automatización e inteligencia en sus procesos de producción. Como componente central de los sistemas de automatización industrial, la instrumentación inteligente está evolucionando rápidamente hacia la creación de redes y la inteligencia. Entonces, ¿cuáles son las expectativas y requisitos de las empresas fabriles en cuanto a la inteligencia de sus sistemas de instrumentación?

1. Adquisición y análisis de datos en tiempo real

Las fábricas esperan que la instrumentación inteligente pueda recopilar en tiempo real varios parámetros del proceso durante la producción y utilizar algoritmos de análisis inteligentes para procesar los datos y brindar soporte optimizado para la toma de decisiones. Esto requiere que los dispositivos de instrumentación tengan capacidades de adquisición de datos de alto rendimiento, computación de borde y comunicación inalámbrica, y que estén profundamente integrados con plataformas industriales de big data de nivel empresarial, logrando inteligencia colaborativa entre el borde y la nube.

2. Predicción de fallas y diagnóstico inteligente

Las empresas esperan que la instrumentación inteligente pueda predecir posibles fallas de los equipos basándose en datos históricos y modelos de aprendizaje automático, y proporcionar diagnóstico inteligente y orientación de mantenimiento. Esto requiere que los dispositivos de instrumentación incorporen algoritmos de IA para realizar una predicción de fallas autónoma y un diagnóstico inteligente, y se integren con el sistema de gestión de activos de la empresa para brindar orientación de mantenimiento remoto.

3. Optimización de dispositivos y gestión de energía

Las fábricas esperan que la instrumentación inteligente pueda ajustar automáticamente los parámetros del proceso de acuerdo con los cambios en las condiciones de producción, optimizar la eficiencia de los equipos y lograr una gestión energética en toda la planta. Esto requiere que los dispositivos de instrumentación cuenten con algoritmos avanzados de control de bucle cerrado y modelos de optimización energética, y que sean capaces de interactuar con los sistemas de gestión de producción en tiempo real para lograr una optimización y gestión energética autónomas.

4. Visualización del proceso

Las empresas esperan que la instrumentación inteligente pueda presentar los datos del proceso desde el sitio de producción de una manera intuitiva, para facilitar el monitoreo y la toma de decisiones en tiempo real por parte de los operadores. Esto requiere que los dispositivos de instrumentación tengan una interfaz hombre-máquina, admitan funciones de visualización y alarma, y sean capaces de intercambiar datos con los sistemas de gestión de producción para lograr una visualización unificada de todos los procesos de la planta.

5. Seguridad y confiabilidad

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En resumen, las empresas fabriles esperan que la instrumentación inteligente logre monitoreo en tiempo real, análisis inteligente y optimización durante todo el proceso de producción, mejorando la eficiencia y la calidad del producto e impulsando la transformación digital de la fábrica. Esto requiere que los proveedores de instrumentos sigan innovando en los campos de adquisición de datos, computación de punta, algoritmos inteligentes, interacción hombre-máquina, etc., y brinden a las empresas soluciones más inteligentes y confiables.

Al mismo tiempo, en el proceso de transformación digital de los sistemas de instrumentación a nivel de fábrica, también es necesario considerar de manera integral factores clave como la compatibilidad, la gestión de datos, las aplicaciones analíticas y la seguridad de la red. Las empresas deben adoptar una implementación paso a paso y una estrategia de optimización continua basada en su situación real, superando gradualmente los puntos débiles, como problemas de compatibilidad de sistemas heredados, problemas de islas de datos, falta de capacidades de aplicaciones analíticas, riesgos de seguridad de la red y altos costos de transformación. y, en última instancia, lograr una transformación exitosa de lo tradicional a lo inteligente.