Noticias

🌐 Introducción

Este proyecto se centra en implementar una solución de automatización robusta para una instalación de producción de cigarros utilizando Siemens S7-200SMART PLCs. El sistema está diseñado para monitorear y controlar varios parámetros ambientales, como la temperatura y la humedad, dentro de cada pila de cigarros para garantizar condiciones óptimas de curado.

🔧 Descripción general del sistema

El corazón del sistema es el Siemens S7-200SMART PLC, que sirve como la unidad de control central. Sensores inalámbricos de temperatura y humedad están estratégicamente ubicados dentro de cada pila de cigarros para recopilar datos en tiempo real. Se emplea un controlador MODBUS RTU para agregar datos de todos los sensores y transmitirlos al PLC.

🌡 Control PID para precisión

Para mantener niveles precisos de temperatura y humedad, se implementa un algoritmo de control PID. Al monitorear continuamente las condiciones reales y compararlas con los puntos de ajuste deseados, el controlador PID ajusta la salida de los elementos calefactores para garantizar condiciones de curado óptimas. Este nivel de precisión es crucial para lograr el sabor y la apariencia deseados de los puros terminados.

🌐 Gestión de datos basada en la nube

Para facilitar el seguimiento y el análisis remotos, los datos recopilados de los PLC se transmiten a un servidor basado en la nube. Este repositorio de datos centralizado permite a los operadores acceder a datos de procesos en tiempo real desde cualquier lugar con una conexión a Internet. Además, el sistema basado en la nube permite el análisis de datos históricos, que se pueden utilizar para identificar tendencias, optimizar los procesos de producción y mejorar la calidad del producto.

📊 Visualización y análisis de datos

Para que las grandes cantidades de datos recopilados por el sistema sean más significativas, se implementa una solución integral de visualización y análisis de datos. Al integrar los datos con una base de datos y Excel, los operadores pueden identificar fácilmente anomalías, tendencias y patrones. Esta capacidad permite una intervención oportuna y previene posibles problemas de calidad.

🔧 Retos y soluciones únicos

Uno de los principales desafíos de este proyecto fue manejar el gran volumen de datos generados por los numerosos sensores. Para abordar esto, se empleó una combinación de técnicas de compresión de datos y un diseño eficiente de bases de datos. Además, el uso de recursos informáticos basados ​​en la nube permitió el almacenamiento y procesamiento de datos escalables.

🌟 Mejoras futuras

Las mejoras futuras al sistema podrían incluir la integración de algoritmos de aprendizaje automático para permitir el mantenimiento predictivo y el control de calidad. Además, la exploración de técnicas avanzadas de análisis de datos, como el análisis de series temporales y la detección de anomalías, podría proporcionar información adicional sobre el proceso de producción.