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减少变异性以提高产能和产品质量

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减少变异性以提高产能和产品质量 hero image

所有制造过程都存在可变性。

您如何处理可变性可以让您更轻松地实现目标 – 从提高产能和产品质量到减少废品和停机时间。

减少关键过程参数的可变性,使您能够推动工厂的处理约束和规范极限。有很多方法可以减少可变性 — 我发现其中一种高效且经济实用的方法是通过模型预测控制 (MPC) 解决方案。

MPC 使您的过程更加稳定 – 可预测 – 因此您可以始终尽可能接近您的目标并保持最佳控制。

有四种可扩展的分析类型:

  1. 描述性:发生了什么?
  2. 诊断性:为什么会发生?
  3. 预测性:会发生什么以及何时发生?
  4. 规范性:我应该怎么做?

MPC 是规范性分析的一个例子,在过程干扰影响产品质量之前进行纠正。

通过 MPC,您可以构建一个基于稳态和动态关系的数学定义的多变量模型。利用多变量模型的过程控制能够预测未来的过程值,并协调设定点变化,以在拒绝干扰的同时实现最佳性能。

随着技术的不断发展,讨论的重点已经从如何收集数据转移到了如何利用数据;因此,一些分析公司正在进入这一领域,而其他公司 — 像我们 — 已经在制造车间提供了20年以上高水平的数据分析服务。

历史记录为何重要

大多数公司,尤其是食品和饮料行业,面临着在降低成本和废品率的同时提高产量的更大压力。因此,与一个了解MPC和工艺流程的合作伙伴一起开启这段数据之旅至关重要,这个合作伙伴不仅在分析方面有着良好的记录,而且在制造分析方面也有着良好的业绩。

通过MPC创造价值

MPC已被证明是解决常见制造挑战的最佳方法之一,在油气等行业广泛应用。这是有充分理由的:通过MPC,可以相当容易地快速展示ROI并建立业务案例。

食品和饮料行业的典型MPC优势包括:

  • 提高产量高达9%
  • 降低每单位产品能耗高达9%
  • 减少不合格产品高达75%
  • 提高产量高达1%
  • 减少产品质量波动高达60%

因此,如果您生产威士忌,您可以从相同数量的谷物中获得更高的产量,并且一致性更高。如果您生产炸薯条,您可以在现有资产上获得更高的产能,同时生产出产品质量更一致的产品。

最终,这就是每个人想要的——为消费者提供一致的产品质量,为制造业带来可预测且盈利的过程。

发布时间 2018年7月9日

主题: Food & Beverage

Kirk Aubertine
Kirk Aubertine
Technical Consultant, Rockwell Automation
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