صرف نظر از صنعت یا فناوری،  بهینه سازی سیستم در هنگام راه اندازی به ندرت انجام می شود. مهندسان طراح با تجربه مطمئناً می توانند زمان چرخه، توان عملیاتی، کیفیت و زمان کار را تخمین بزنند. با این حال، پیچیدگی فرآیندها و کنترل‌های مرتبط، فضای زیادی را برای تنظیم دقیق در طول مهندسی و پس از نصب باقی می‌گذارد. لازم به ذکر است که بهینه سازی با بهبود مستمر یکسان نیست. بهینه سازی، پالایشی است که در فرآیند جاری انجام می شود که در آن بهبود مستمر به طور کلی به تغییرات در فرآیند یا سیستم ها اشاره دارد. اینها را می توان همزمان انجام داد، اما بهتر است ابتدا بهینه سازی شود و سپس روی بهبود مستمر تمرکز شود.

شبیه سازی و مدل سازی

شبیه سازی سیستم پس از طراحی اولیه می تواند به طور کاملا موثر قبل از تکمیل طراحی نهایی در بهینه سازی سیستم مورد استفاده قرار گیرد. زمان و هزینه های شبیه سازی باید در هر زمان ممکن در یک پروژه کار شود زیرا بازپرداخت می تواند بسیار قابل توجه باشد. از این ابزارها می توان برای آزمایش و تایید طرح ها استفاده کرد. شناسایی مسائل بالقوه در مرحله طراحی می تواند خطر اشتباهات پرهزینه ای را که می تواند راه اندازی را به تاخیر بیندازد یا بعد از آن مشکلاتی ایجاد کند، کاهش دهد. شبیه سازی می تواند برای ارزیابی فرآیندهای ماشینکاری و اتوماسیون استفاده شود و به عنوان ابزاری برای تسهیل مکالمات از طریق پروژه عمل کند.

بهینه سازی سیستم

تجزیه و تحلیل فرآیند و نقشه‌برداری: برخی شبیه‌سازی‌ها می‌توانند به اندازه‌ای دقیق باشند که به‌عنوان «دوقلو دیجیتال» سیستم در نظر گرفته شوند. دوقلوهای دیجیتال امکان انجام شبیه‌سازی‌های دقیق‌تر را نیز فراهم می‌کنند. رفتار سیستم را می توان تحت شرایط و ورودی های بسیار خاص ارزیابی کرد که نقشه ای را ایجاد می کند که بهینه سازی و آزمایش مداوم را بدون ایجاد اختلال در عملیات واقعی امکان پذیر می کند. همچنین، یک Digital Twin که به درستی طراحی و به روز شده باشد، می تواند به طور همزمان با یک سیستم واقعی که قابلیت پیش بینی آینده را ارائه می دهد، کار کند.

تجزیه و تحلیل وضعیت فعلی: مدل ها طراحان را تشویق می کنند تا فرآیندهای موجود را به طور کامل تر درک کنند. ایجاد یک مدل دقیق شامل مستندسازی هر مرحله، ورودی، خروجی و منبع مورد استفاده در سیستم است. هدف این است که یک دید کلی روشن و جامع از نحوه عملکرد سیستم داشته باشیم. این به نوبه خود پایه ای را برای شناسایی زمینه های بهبود ایجاد می کند.

هنگامی که فرآیند ترسیم و شبیه سازی شد، طراحان می توانند نقاطی را در فرآیند شناسایی کنند که در آن تاخیر یا ناکارآمدی رخ می دهد. این می تواند به دلیل محدودیت های ماشین، تامین ناکافی مواد، یا عوامل دیگری باشد که روند را کند می کند. با تجسم جریان مواد و اطلاعات از طریق سیستم، طراحان می توانند فرآیندها را بهبود بخشیده و ساده کرده و ضایعات را حذف کنند.

 

نظارت و جمع آوری داده ها

مرحله ای که اغلب در فرآیند بهبود بهینه سازی سیستم نادیده گرفته می شود، نظارت و جمع آوری داده ها است. یک رویکرد منطقی و سیستماتیک با تاکید بر استفاده از ابزار مناسب برای کار مورد نیاز است. اگر داده های خوبی جمع آوری نشود، تجزیه و تحلیل بعدی ناقص خواهد بود. بسیار مهم است که سعی کنید و درک کنید که چه داده هایی مورد نیاز است و این داده ها چقدر باید دقیق باشند. برای مثال، یک سیستم دوربین، که برای استفاده به عنوان جمع آوری تصویر یا تشخیص شکل در نظر گرفته شده است، ممکن است نتواند ویژگی های ابعادی را برای اهداف کیفی اندازه گیری کند.

الگوریتم‌های مدرن یادگیری هوش مصنوعی اکنون می‌توانند به طور پیشگیرانه خرابی‌های احتمالی تجهیزات را پیش از وقوع پیش‌بینی کنند و زمان خرابی را به حداقل برسانند و حتی طول عمر ماشین‌آلات را افزایش دهند. برای مثال، نظارت بر عملکرد موتور مفصل ربات می تواند برای راه اندازی یک فعالیت تعمیر و نگهداری پیشگیرانه قبل از اینکه یک مشکل منجر به خرابی قابل توجهی شود، استفاده شود.

 

سیستم های PLC

بهینه سازی سیستم

 

اتوماسیون و بهینه سازی رباتیک

بهینه سازی مسیر: مهم است که ایجاد مسیر توسط متخصصان انجام شود. با این حال، در بسیاری از سیستم‌های رباتیک، هنوز جای پیشرفت وجود خواهد داشت. بهینه سازی مسیرهای حرکت می تواند زمان چرخه و مصرف انرژی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. این شامل برنامه‌ریزی روبات‌ها برای پیمودن کارآمدترین مسیرها است. استفاده از حرکات مشترک می تواند سریعتر از محاسبه مسیرهای خطی یا منحنی باشد. با این حال، ایجاد نقاط میانی گاهی اوقات می تواند یک ربات را مجبور به رفتار کمتر نامنظم کند.

کاهش زمان چرخه: ساده کردن عملیات برای کاهش زمان صرف شده برای هر چرخه عملیات، توان عملیاتی کلی را افزایش می دهد. این می تواند شامل بهینه سازی تغییرات ابزار، کاهش زمان راه اندازی و حذف مراحل اضافی باشد. هدف به حداقل رساندن حرکات غیرضروری و زمان‌های ماندگاری برای کاهش حرکت غیر ارزش افزوده است.

 

بهبود مستمر و روش درست

بسیاری از شرکت ها از تکنیک های خاصی برای اصلاح فرآیندها پیروی می کنند. صرف نظر از روش بکار گرفته شده، بیشتر آنها می توانند هم برای بهینه سازی و هم برای بهبود مستمر استفاده شوند. لازم به ذکر است که اینها تنها ابزاری برای ایجاد تغییرات مثبت موثر هستند اما تخصص خاصی در روش خاص ضروری است. فرهنگ بهبود یک مزیت فوق العاده است و نباید آن را نادیده گرفت. چند نمونه عبارتند از:

کایزن: اجرای فرهنگ بهبود مستمر، معروف به کایزن، ارزیابی منظم و بهبود فرآیندها را تشویق می کند. این رویکرد بر ایجاد تغییرات کوچک و تدریجی تمرکز دارد که در مجموع به بهبودهای قابل توجهی منجر می شود. قبل از حرکت به سمت فرصت توسعه بعدی، اجازه داده می شود تا فرآیند تثبیت شود. از آنجایی که این رویکرد یک فرهنگ را نشان می دهد، مهم نیست که هدف کیفیت، تعمیر و نگهداری، زمان چرخه، بهره برداری یا بهبود دیگری باشد.

شش سیگما: استفاده از متدولوژی های شش سیگما به کاهش تنوع فرآیند و رفع نقص کمک می کند. این یک فرآیند متمرکز بر داده است که از یک رویکرد آماری در تصمیم گیری برای بهبود کیفیت و کارایی فرآیند استفاده می کند. اگرچه این روش عمدتاً برای بهبود فرآیندهایی است که بر کیفیت تأثیر می گذارد، تجزیه و تحلیل کامل داده ها می تواند به اکتشافات در بسیاری از زمینه ها منجر شود که می تواند سودمند باشد.

با برنامه ریزی قبلی و اجرای دقیق برخی از این استراتژی ها، سازمان ها می توانند به پیشرفت های قابل توجهی در عملکرد، کارایی و قابلیت اطمینان سیستم های اتوماسیون خود و فرآیندهای مرتبط دست یابند. یک رویکرد جامع، شامل ابزارهای متعدد و پرسنل مختلف می‌تواند بهره‌وری را افزایش داده و ضایعات را به حداقل برساند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *