食品と飲料業界に違いをもたらす
特に製造業全体に共通する同じデータ品質と関連性の問題に苦しんでいるため、データとグラフィカルに対話してデータを探索する機能は、食品および飲料製造業者にとって不可欠です。
解決しようとしている問題が何であれ、サンプルから不良データを削除しながら、関連するものに焦点を当てるためにデータを探索およびフィルタする必要があります。例えば、機器の洗浄に必要な時間を調査している場合は、定置洗浄(CIP)データが関連している可能性がありますが、どの処理変更が必要なCIP洗浄時間を延長しているかを調査している場合、処理データが関連しています。r
解決すべき課題についてのより良いアイデアがあれば、MPCなどのテクノロジをより適切に使用できます。スループットと原料の収量に重点を置くと、ラインの一部で大幅な変更を行なう場合、下流で時間をかけて複数の調整が必要になることがよくあります。 このような状況では、MPCは、変更によって最終製品の品質が適切に維持される時期を予測することで、調整を調整および促進するのに役立ちます。
例えば、データを操作することで、施設内の誰かが、フレンチフライラインのブランチャー、ドライヤー、フライヤー、およびその他のユニットを、MPCの恩恵を受ける問題領域として特定できるようになります。ラインの制約を強制することにより、従業員は、ラインの品質やトリップしたセクションを犠牲にすることなく、工場が可能な限り多くのフライを生産していることを確認できます。
MPCは、ユニット温度などのプラントのセクションを調整して、スループットや生のジャガイモの品質が変化した場合でも、外乱の影響を排除します。他の外乱には、MPCが感知できる蒸気圧や冷媒温度が含まれ、そのモデルを稚魚品質に利用して適切な修正を行なうことができます。
データの探索を開始する場所
データを探索および学習する前に、ユーザは情報をフィルタおよびクリーンアップする必要があります。フィルタを介して無関係な外れ値や異常な状態を取り除くことにより、ユーザは各ラインと課題にとって最も重要なことに集中できます。
これらの機能をすべてバンドルすることで、データ探索とソリューションの探索プロセスが合理化されます。そして今、ロックウェル・オートメーションはそれを行なうためにFactoryTalk® Analytics™ Data Explorerソリューションをリリースしています。
Data Explorerは、2019年3月末近くにリリースされました。テクノロジが運用に期待される価値を提供しています。
