റബ്ബർ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ AI, IoT സംയോജനം

By മൈക്ക് ചെൻ, പ്രൊഡക്ഷൻ ഡയറക്ടർ | റബ്ബർ നിർമ്മാണത്തിൽ 12+ വർഷങ്ങൾ |ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ

• ഒരു XCJ-G600 ബാരൽ ഓരോ 20–40 സെക്കൻഡിലും 15 കിലോഗ്രാം ബാച്ച് സൈക്കിൾ ചെയ്യുന്നു - 8 മണിക്കൂർ ഷിഫ്റ്റിൽ 1,300-ലധികം ഡാറ്റ-സമ്പന്നമായ സൈക്കിളുകൾ IoT ക്യാപ്‌ചറിനായി ഇതിനകം ലഭ്യമാണ്.
• ക്രയോജനിക് ഡീഫ്ലാഷിംഗ് യൂണിറ്റുകൾ −150 °C വരെ താഴ്ന്ന താപനിലയിൽ 20–70 RPM റോളർ വേഗതയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, കൂടാതെ രണ്ട് വേരിയബിളുകളും ലോഗിംഗ് ചെയ്യുന്നത് നൈട്രജൻ മാലിന്യത്തെയും ഇൻസുലേഷൻ ഡ്രിഫ്റ്റിനെയും നേരിട്ട് തുറന്നുകാട്ടുന്നു.
• കണക്റ്റുചെയ്‌ത മെഷീനുകൾ പ്രോസസ്സ് ഡ്രിഫ്റ്റ് നേരത്തെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നതിനാൽ, പ്രവചനാത്മക അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ സാധാരണയായി ആസൂത്രണം ചെയ്യാത്ത സ്റ്റോപ്പേജുകളെ 30 മിനിറ്റിൽ താഴെയുള്ള ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത ഇടപെടലുകളാക്കി മാറ്റുന്നു (ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ).
• റിട്രോഫിറ്റിംഗ് ബീറ്റുകൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ: 7.5 kW XCJ-G600 പോലുള്ള ഇൻവെർട്ടർ-ഡ്രൈവ് ഉപകരണങ്ങൾ സാധാരണയായി പുതിയത് വാങ്ങുന്നതിനുപകരം സെൻസറുകളുമായും എഡ്ജ് ഗേറ്റ്‌വേയുമായും ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മിക്ക നിർമ്മാതാക്കളുടെയും കൈവശം മെഷീൻ തലത്തിൽ ബുദ്ധിപരവും ഫാക്ടറി തലത്തിൽ പൂർണ്ണമായും നിശബ്ദവുമായ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് ഉപകരണങ്ങൾ ഉണ്ട്. കൺട്രോളറിന് റോളർ വേഗത അറിയാം; ഓപ്പറേറ്റർക്ക് ബാച്ച് ഭാരം അറിയാം; ഗുണനിലവാര ടീമിന് നിരസിക്കൽ നിരക്ക് അറിയാം - എന്നാൽ ആരും മൂന്നിനെയും ബന്ധിപ്പിക്കുന്നില്ല. ആ വിച്ഛേദിക്കൽ തന്നെയാണ് AI, IoT പ്രോജക്ടുകൾ പരിഹരിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

ഒരു പ്രതിസന്ധി ഘട്ടത്തിൽ സംയോജനം യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, ഏതൊക്കെ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളാണ് ആദ്യം ബന്ധിപ്പിക്കേണ്ടത്, ഹൈപ്പർസ്കെയിൽ സ്മാർട്ട് ഫാക്ടറികൾക്ക് പകരം ചെറുകിട, ഇടത്തരം റബ്ബർ പ്ലാന്റുകൾക്ക് വേണ്ടി പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള റോഡ്മാപ്പ് എന്നിവ ഈ ലേഖനം വിശദീകരിക്കുന്നു.

ഒരു ഡീഫ്ലാഷിംഗ് സാഹചര്യത്തിൽ AI ഉം IoT ഉം യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്?

വ്യാവസായിക ഉപകരണങ്ങളെ ഒരു നെറ്റ്‌വർക്കിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന രീതിയാണ് ഇന്റർനെറ്റ് ഓഫ് തിംഗ്സ് (IoT); അതിന്റെ പ്രവർത്തന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനും സംഭരിക്കാനും അവലോകനം ചെയ്യാനും കഴിയും; ആ ഡാറ്റയിലെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തി തീരുമാനങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുകയോ നടപ്പിലാക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പാളിയാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI).ഡീഫ്ലാഷിംഗിൽ, രണ്ടും ഒരു ജോഡിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു: IoT അസംസ്കൃത സിഗ്നൽ നൽകുന്നു, AI സിഗ്നലിനെ പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു - ഒരു റോളർ മന്ദഗതിയിലാക്കുക, തേഞ്ഞ ബെൽറ്റ് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക, അല്ലെങ്കിൽ സംശയാസ്പദമായ ഒരു ബാച്ച് അയയ്ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ക്വാറന്റൈൻ ചെയ്യുക.

ഒരു ഡീഫ്ലാഷിംഗ് മെഷീനിനെ ആദ്യം ഒരു ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സായും രണ്ടാമത്തേത് ഡീബർറിംഗ് ഉപകരണമായും പരിഗണിക്കുന്നത് ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഓരോ മെക്കാനിക്കൽ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് സൈക്കിളും −120 °C ന് താഴെയുള്ള ഓരോ ക്രയോജനിക് റണ്ണും വേഗത, സമയം, താപനില, ലോഡ് എന്നിവയുടെ ഒരു കണ്ടെത്താവുന്ന വിരലടയാളം ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു. ആ വിരലടയാളങ്ങൾ സൂക്ഷിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ഒരു പൂർണ്ണ ഷിഫ്റ്റിനായി ബാരലിൽ നിൽക്കുന്ന ഒരു പ്രോസസ് എഞ്ചിനീയർ ആവശ്യപ്പെടുന്ന ചോദ്യങ്ങൾ - "സൈക്കിൾ സമയങ്ങൾ എപ്പോഴാണ് ഇഴഞ്ഞു നീങ്ങാൻ തുടങ്ങിയത്?" - പത്ത് സെക്കൻഡ് ദൈർഘ്യമുള്ള ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡ് അന്വേഷണമായി മാറുന്നു.

ഏത് ഡീഫ്ലാഷിംഗ് ഡാറ്റ പോയിന്റുകളാണ് ആദ്യം ബന്ധിപ്പിക്കേണ്ടത്?

ഡീഫ്ലാഷിംഗ് ഗുണനിലവാരം ഇതിനകം തന്നെ നിർണ്ണയിക്കുന്ന നാല് വേരിയബിളുകളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക: സൈക്കിൾ സമയം, റോളർ വേഗത, പ്രോസസ്സ് താപനില, ബാച്ച് ലോഡ്.അവ എല്ലാ മെഷീനിലും ഉണ്ട്, എന്തെങ്കിലും തെറ്റ് സംഭവിക്കുമ്പോൾ അവ മാറുന്നു, കൂടാതെ ഉൽപ്പന്ന ഫലങ്ങളിലേക്ക് നേരിട്ട് മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു. താഴെയുള്ള പട്ടിക ഓരോ വേരിയബിളിനെയും യഥാർത്ഥ ഉപകരണ മൂല്യങ്ങളുമായും അത് അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്ന ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുമായും ജോടിയാക്കുന്നു.

ഉപകരണ മൂല്യങ്ങൾ ഇതിൽ നിന്ന് എടുത്തത്XCJ-G600 ഉൽപ്പന്ന പേജ്കൂടാതെലിക്വിഡ് നൈട്രജൻ ക്രയോജനിക് ഡീഫ്ലാഷിംഗ് മെഷീൻ സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ.

ക്രയോജനിക് എംബ്രിറ്റിൽമെന്റ് താപനിലയ്ക്കും സമയത്തിനും ഇടയിലുള്ള ഒരു ഓട്ടമായതിനാൽ, ലോഗ്ഡ് കൂളിംഗ് കർവുകൾ ഒരു ക്രയോജനിക് ലൈനിലെ ഏറ്റവും മൂല്യവത്തായ ഒറ്റ ഡാറ്റാസെറ്റാണ്.8 മിനിറ്റിനു പകരം 5 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ലക്ഷ്യത്തിലെത്തുന്ന ഒരു ഓട്ടം അതിന്റെ സൈക്കിളിന്റെ 37% ലാഭിച്ചു - ഒരു സ്റ്റോപ്പ് വാച്ചിൽ അദൃശ്യമാണെങ്കിലും ഡാറ്റയിൽ വ്യക്തമായ ഒരു ലാഭം.

പ്രവചനാത്മക പരിപാലനം ഡിഫ്ലാഷിംഗ് ഇക്കണോമിക്സിനെ എങ്ങനെ മാറ്റുന്നു?

ഒരു ഘടകം പരാജയപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് സേവനം ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുന്നതിന്, പ്രവചന അറ്റകുറ്റപ്പണികൾ ട്രെൻഡ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നു - വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സൈക്കിൾ സമയങ്ങൾ, മോട്ടോർ കറന്റ് ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ, താപനില അസ്ഥിരത - അതിനുശേഷം എന്നതിന് പകരം.സാമ്പത്തിക വ്യത്യാസം വ്യക്തമാണ്: ഡ്രൈവ് മോട്ടോർ മിഡ്-ഷിഫ്റ്റ് തകരാറിലായാൽ ലൈൻ നിർത്തുകയും ഷെഡ്യൂൾ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും ഒരു പൂർണ്ണ ഇൻ-പ്രോസസ് ബാച്ച് സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയുകയും ചെയ്യും, അതേസമയം രണ്ടാഴ്ച മുമ്പ് തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഒരു ആസൂത്രിത സ്വാപ്പ് ഷിഫ്റ്റുകൾക്കിടയിൽ സംഭവിക്കുന്നു.

ഉപഭോക്തൃ പ്ലാന്റുകളിലെ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് ലൈനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന ഞങ്ങളുടെ അനുഭവത്തിൽ, കണക്റ്റഡ് മോണിറ്ററിംഗ് സാധാരണയായി ഒരു മെഷീനിൽ ഒരു പാദത്തിൽ മൂന്ന് മുതൽ അഞ്ച് വരെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ പ്രോസസ് ഡ്രിഫ്റ്റുകൾ ഉപരിതലത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു - സാധാരണയായി ക്രമേണ സൈക്കിൾ-സമയ വിപുലീകരണവും പൊരുത്തമില്ലാത്ത ക്രയോജനിക് കൂൾഡൗണും - കൂടാതെ ഓരോന്നും 30 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത വിൻഡോയിൽ പരിഹരിക്കാവുന്നതാണ് (ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്തൃ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള സാധാരണ മൂല്യങ്ങൾ; കോമ്പൗണ്ട് മിക്‌സും ഷിഫ്റ്റ് പാറ്റേണും അനുസരിച്ച് കൃത്യമായ കണക്കുകൾ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു).XCJ-G600 പോലുള്ള ഒരു മെഷീനിലെ 7.5 kW ഇൻവെർട്ടർ മോട്ടോർ ലോഡ് ഡിജിറ്റലായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, ഈ ലെവൽ മോണിറ്ററിങ്ങിനുള്ള പ്രവേശന ചെലവ് പുതിയ ഹാർഡ്‌വെയറല്ല, ഗേറ്റ്‌വേയും കോൺഫിഗറേഷനുമാണ്.

അനുസരണ കോണും ഉണ്ട്. സസ്യങ്ങൾക്ക് സാക്ഷ്യപ്പെടുത്തിയത്ഐ‌എസ്ഒ 9001തുടർച്ചയായ പുരോഗതി പ്രകടിപ്പിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു; ഓരോ ബാച്ചിലും മെഷീൻ പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഡാറ്റാ ട്രെയിൽ ഒരു ഓഡിറ്റർ സ്വീകരിക്കുന്ന ഏറ്റവും ശുദ്ധമായ തെളിവുകളിൽ ഒന്നാണ്.

ഗുണനിലവാര ലൂപ്പിൽ മെഷീൻ വിഷൻ എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത്?

സെൻസർ ഡാറ്റ മാത്രം തുറന്നിടുന്ന ലൂപ്പ് മെഷീൻ വിഷൻ അടയ്ക്കുന്നു: ക്യാമറകൾ ഡീഫ്ലാഷ് ചെയ്ത ഭാഗങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു, കൂടാതെ AI ലെയർ നിരസിക്കപ്പെട്ട ഓരോ ഭാഗത്തെയും അത് ഉൽ‌പാദിപ്പിച്ച കൃത്യമായ ചക്രം, വേഗത, താപനില എന്നിവയിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുവരുന്നു.ഇത് ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തെ ഒരു റിയർ-വ്യൂ പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് ഒരു സ്റ്റിയറിംഗ് ഇൻപുട്ടാക്കി മാറ്റുന്നു.

പ്രായോഗിക ശൃംഖല ഇതുപോലെയാണ് കാണപ്പെടുന്നത്: ഭാഗങ്ങൾ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് ബാരലിൽ നിന്ന് പുറത്തുകടന്ന്, അവശിഷ്ട ഫ്ലാഷ് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്ന ഒരു വിഷൻ പരിശോധനയിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു, കൂടാതെ വൃത്തിയുള്ള ഭാഗങ്ങൾ ഒരുറബ്ബർ വേർതിരിക്കൽ യന്ത്രംട്രിം ചെയ്ത മാലിന്യത്തിൽ നിന്ന് നല്ല ഉൽപ്പന്നം തരംതിരിക്കുന്ന രീതിയാണിത്. വിഷൻ സിസ്റ്റം ഒരു റിജക്ഷൻ ക്ലസ്റ്റർ രേഖപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, AI ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളെ ബാരൽ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യം ചെയ്ത് പ്രധാനപ്പെട്ട ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു: ഇതൊരു മോശം സംയുക്തമാണോ, തെറ്റായ റോളർ വേഗതയാണോ, അതോ സ്പെക്കിൽ 2 കിലോഗ്രാം കൂടുതലുള്ള ഒരു ബാച്ചാണോ?

ഈ ജോടിയാക്കലിൽ നിന്നാണ് ക്രയോജനിക് ലൈനുകൾക്ക് ഏറ്റവും കൂടുതൽ നേട്ടമുണ്ടാകുന്നത്. പാരാമീറ്ററുകൾ സ്ഥിരതയുള്ളതായിരിക്കുമ്പോൾ ക്രയോജനിക് ഡിഫ്ലാഷിംഗ് 98%-ൽ കൂടുതൽ ഫിനിഷ്ഡ്-പ്രൊഡക്റ്റ് പാസ് നിരക്കുകൾ കൈവരിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഒരു ചെറിയ ലോഗ്ഡ് ഡീവിയേഷൻ പോലും - ബേസ്‌ലൈനിനേക്കാൾ 10 °C കൂടുതൽ ചൂടുള്ള ഒരു കൂളിംഗ് കർവ് - മൂന്ന് പോയിന്റ് വിളവ് നഷ്ടപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് കണ്ടെത്തുന്നത് മൂല്യവത്താണ്.

ഒരു റിയലിസ്റ്റിക് ഇന്റഗ്രേഷൻ റോഡ്മാപ്പ് എങ്ങനെയിരിക്കും?

മിക്ക റബ്ബർ പ്ലാന്റുകളിലും പ്രായോഗികമായ സമീപനം മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളാണ്: ബന്ധിപ്പിക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക, തുടർന്ന് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക - ആ ക്രമത്തിൽ, മുഴുവൻ ലൈനിനും മുമ്പായി ഒരു മെഷീനിൽ.ഡാറ്റ നിലനിൽക്കുന്നതിന് മുമ്പ് തീരുമാനങ്ങൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നതാണ് ഇൻഡസ്ട്രി 4.0 പ്രോജക്റ്റുകളിൽ നാം കാണുന്ന ഏറ്റവും സാധാരണമായ പരാജയ രീതി.

1. ഒരു മെഷീൻ ബന്ധിപ്പിച്ച് അടിസ്ഥാനരേഖ നിർവചിക്കുക.ഏറ്റവും പുതിയതും ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഇൻവെർട്ടർ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നതുമായ ഒരു ഡീഫ്ലാഷിംഗ് യൂണിറ്റിൽ ഒരു എഡ്ജ് ഗേറ്റ്‌വേ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക, കൂടാതെ സൈക്കിൾ സമയം, വേഗത, താപനില, ലോഡ് എന്നിവ 60 ദിവസത്തേക്ക് ഒന്നും മാറ്റാതെ ലോഗ് ചെയ്യുക, അങ്ങനെ "സാധാരണ" എന്ന് കരുതുന്നതിനുപകരം അളക്കുന്നു.
2. ഗുണനിലവാര ഫലങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുക.പരിശോധനയിൽ നിന്നുള്ള നിരസിക്കൽ രേഖകളുമായി മെഷീൻ ഡാറ്റ ലയിപ്പിക്കുക, കൂടാതെ പാരാമീറ്റർ ഡ്രിഫ്റ്റും ഗുണനിലവാര ഇവന്റുകളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പരബന്ധങ്ങൾക്കായി AI ലെയർ (അല്ലെങ്കിൽ സത്യസന്ധമായി ഒരു നല്ല സ്പ്രെഡ്ഷീറ്റ്) തിരയാൻ അനുവദിക്കുക.
3. ക്ലോസ്ഡ്-ലൂപ്പ് അലേർട്ടുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക.ബേസ്‌ലൈനിൽ നിന്ന് അലേർട്ട് ത്രെഷോൾഡുകൾ സജ്ജമാക്കുക, അവയെ ഓപ്പറേറ്റർമാരുടെ ഫോണുകളിലേക്കോ പ്ലാന്റ് ഡാഷ്‌ബോർഡിലേക്കോ റൂട്ട് ചെയ്യുക, അതിനുശേഷം മാത്രമേ ഓട്ടോമാറ്റിക് പാരാമീറ്റർ തിരുത്തൽ പരിഗണിക്കൂ - ഏറ്റവും കൂടുതൽ ഭരണം ആവശ്യമുള്ളതും ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ അടിയന്തിരത ആവശ്യമുള്ളതുമായ ഘട്ടം.

സത്യസന്ധമായ പരിമിതികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

അസ്ഥിരമായ ഒരു പ്രക്രിയ, തേഞ്ഞുപോയ ബാരൽ, അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായി വ്യക്തമാക്കിയ ഒരു പൂപ്പൽ എന്നിവ AI ഉം IoT ഉം പരിഹരിക്കില്ല - അവ ആ പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യും.സംയോജനം നല്ല പ്രക്രിയ നിയന്ത്രണത്തെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു; അത് അതിന് പകരമാവില്ല.

ഞങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റ് അനുഭവത്തിൽ നിന്നുള്ള രണ്ട് മുന്നറിയിപ്പുകൾ കൂടി. ഒന്നാമതായി, ചെറിയ കോമ്പൗണ്ട് റണ്ണുകൾ നേർത്ത ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കുന്നു: ഒരു O-റിംഗ് വലുപ്പമുള്ള 300 സൈക്കിളുകളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു AI മോഡൽ 40 ഹ്രസ്വകാല ഭാഗങ്ങളുടെ ഒരു കുടുംബത്തിലേക്ക് വൃത്തിയായി കൈമാറ്റം ചെയ്യില്ല, അതിനാൽ ഓരോ ഉൽപ്പന്ന മിശ്രിതത്തിനും പ്രതീക്ഷകൾ സജ്ജീകരിക്കണം. രണ്ടാമതായി, കണക്റ്റിവിറ്റിക്ക് ഒരു സുരക്ഷാ ഉപരിതലമുണ്ട് - പ്രസിദ്ധീകരിച്ച നിർമ്മാണ സൈബർ സുരക്ഷാ ഉറവിടങ്ങൾ പോലുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾഎൻഐഎസ്ടിഒരു ഗേറ്റ്‌വേ ലൈവ് ആകുന്നതിന് മുമ്പ് വായിക്കേണ്ടതാണ്.ഒരു ഡീഫ്ലാഷിംഗ് സെൽ ഡിസൈൻ പ്രകാരം അപൂർവ്വമായി ഇന്റർനെറ്റ് അഭിമുഖീകരിക്കുന്നതിനാൽ, ശരിയായി വിഭജിച്ച ഫാക്ടറി നെറ്റ്‌വർക്ക് അധിക അപകടസാധ്യത മിതമായി നിലനിർത്തുന്നു, എന്നാൽ "മിതത്വം" "പൂജ്യം" അല്ല, അത് ബജറ്റ് ചെയ്യണം.

ഉപസംഹാരം: നിങ്ങളുടെ കൈവശമുള്ള ഡാറ്റ ബന്ധിപ്പിക്കുക.

റബ്ബർ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് അസാധാരണമാംവിധം AI, IoT സംയോജനത്തിന് അനുയോജ്യമാണ്, ഒരു ലളിതമായ കാരണം: മെഷീനുകൾ ഇതിനകം തന്നെ കൃത്യമായി നിയന്ത്രിതവും അളക്കാവുന്നതുമായ വേരിയബിളുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. 15 കിലോഗ്രാം ബാച്ച്, 20–40 സെക്കൻഡ് സൈക്കിൾ, −150 °C സീലിംഗ്, 20–70 RPM റോളർ ശ്രേണി - ഇവ ശേഖരിക്കാൻ കാത്തിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ പോയിന്റുകളാണ്, അവയിൽ ഓരോന്നും ഗുണനിലവാരമുള്ള വിവരങ്ങൾ വഹിക്കുന്നു.

നിങ്ങൾ അടുത്ത ഉപകരണ നിക്ഷേപം ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ആ ഡാറ്റ വ്യക്തമായി വെളിപ്പെടുത്തുന്ന കൺട്രോളറുകളുള്ള മെഷീനുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകപൂർണ്ണ റബ്ബർ ഡീഫ്ലാഷിംഗ് മെഷീൻ ശ്രേണിXiamen Xingchangjia-യിൽ നിന്ന്, അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങളുടെ പാർട്ട് ഡ്രോയിംഗുകളും ടാർഗെറ്റ് ഔട്ട്‌പുട്ടും ഞങ്ങൾക്ക് അയയ്ക്കുക — നിങ്ങളുടെ പ്ലാന്റിന്റെ ഓട്ടോമേഷൻ നിലവാരവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന കണക്റ്റിവിറ്റി ഓപ്ഷനുകളുള്ള ഒരു ഡിഫ്ലാഷിംഗ് കോൺഫിഗറേഷൻ ഞങ്ങളുടെ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ടീം നിർദ്ദേശിക്കും.