أخبار

🌐 المقدمة

يركز هذا المشروع على تنفيذ حل أتمتة قوي لمرافق إنتاج السيجار باستخدام Siemens S7-200SMART PLCs. تم تصميم النظام لمراقبة والتحكم في مختلف المعايير البيئية، مثل درجة الحرارة والرطوبة، داخل كل كومة من السيجار لضمان ظروف التجفيف المثلى.

🔧 نظرة عامة على النظام

قلب النظام هو سيمنز S7-200SMART PLC، الذي يعمل كوحدة التحكم المركزية. تم وضع مستشعرات الحرارة والرطوبة اللاسلكية بشكل استراتيجي داخل كل كومة من السيجار لجمع البيانات في الوقت الحقيقي. يتم استخدام وحدة تحكم MODBUS RTU لتجميع البيانات من جميع المستشعرات ونقلها إلى PLC.

🌡 تحكم PID للدقة

للحفاظ على مستويات دقيقة لدرجة الحرارة والرطوبة، يتم تطبيق خوارزمية التحكم PID. من خلال المراقبة المستمرة للظروف الفعلية ومقارنتها بنقاط الضبط المطلوبة، تقوم وحدة التحكم PID بضبط مخرجات عناصر التسخين لضمان ظروف المعالجة المثالية. يعد هذا المستوى من الدقة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق المذاق والمظهر المطلوب للسيجار النهائي.

🌐 إدارة البيانات السحابية

لتسهيل المراقبة والتحليل عن بعد، يتم نقل البيانات التي تم جمعها من PLCs إلى خادم قائم على السحابة. يمكّن مستودع البيانات المركزي هذا المشغلين من الوصول إلى بيانات العملية في الوقت الفعلي من أي مكان متصل بالإنترنت. بالإضافة إلى ذلك، يسمح النظام القائم على السحابة بتحليل البيانات التاريخية، والتي يمكن استخدامها لتحديد الاتجاهات وتحسين عمليات الإنتاج وتحسين جودة المنتج.

📊 تصور البيانات وتحليلها

ولجعل الكميات الهائلة من البيانات التي يجمعها النظام أكثر فائدة، تم تنفيذ حل شامل لتصور البيانات وتحليلها. ومن خلال دمج البيانات مع قاعدة البيانات وبرنامج Excel، يمكن للمشغلين تحديد الحالات الشاذة والاتجاهات والأنماط بسهولة. تتيح هذه الإمكانية التدخل في الوقت المناسب وتمنع مشكلات الجودة المحتملة.

🔧 تحديات وحلول فريدة

كان أحد التحديات الأساسية في هذا المشروع هو التعامل مع الحجم الكبير من البيانات الناتجة عن أجهزة الاستشعار العديدة. ولمعالجة هذه المشكلة، تم استخدام مجموعة من تقنيات ضغط البيانات وتصميم قاعدة بيانات فعالة. بالإضافة إلى ذلك، أدى استخدام موارد الحوسبة السحابية إلى تمكين تخزين البيانات ومعالجتها بشكل قابل للتطوير.

🌟 التحسينات المستقبلية

يمكن أن تشمل التحسينات المستقبلية للنظام تكامل خوارزميات التعلم الآلي لتمكين الصيانة التنبؤية ومراقبة الجودة. علاوة على ذلك، فإن استكشاف تقنيات تحليل البيانات المتقدمة، مثل تحليل السلاسل الزمنية والكشف عن الحالات الشاذة، يمكن أن يوفر رؤى إضافية حول عملية الإنتاج.