تحسين العمليات: مراقبة CNC وإدارة السوائل

في بيئات تشغيل CNC، تجمع أجهزة DT بيانات في الوقت الفعلي عن درجة الحرارة، الاهتزاز، سرعة المغزل، حمل الأداة، وظروف السوائل. وهذا يمكّن من التنبؤ الدقيق بارتداء الأداة، وعمر السوائل، والاحتمالات المحتملة للعمليات الشاذة، مما يضمن جودة السطح ويطيل عمر الآلة والسوائل.

جدولة ذكية وكفاءة الطاقة

مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي مثل LSTM أو التعلم العميق، تقوم أنظمة اتخاذ القرار بتحسين جدولة الوظائف واستخدام الآلات وتنشيط مضخات التبريد بشكل ديناميكي. وهذا يقلل من استخدام الطاقة في حالة الخمول ويدعم تقليل الكربون، بينما يحسن أيضًا استراتيجيات إدارة موارد التشحيم.

سلامة وكفاءة المشغل: الذكاء الاصطناعي يلتقي بالهندسة البشرية

التعرض الطويل للآلات والسوائل يشكل مخاطر. تتبع تقنيات DTs، مع أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء والتعرف على وضعية الجسم بواسطة الذكاء الاصطناعي، حركات المشغلين والتعب، مما يوفر إرشادات لتعديل المهام ويقلل من مخاطر الإصابات. ينطبق هذا أيضًا على إجراءات إعادة تعبئة السوائل وتنظيف الخزانات.

نحو نظام بيئي لعملية قطع رقمية ومستدامة

التوائم الرقمية تتجاوز التصور - فهي أساس معالجة المعادن الذكية، واستخدام سوائل القطع بكفاءة، وإدارة دورة حياة النفط المستدامة. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، والبلوك تشين، و5G، يمكن أن تمكّن التوائم الرقمية المصانع المستقبلية من أن تكون أكثر أمانًا وذكاءً واستدامة.

◆ المصدر: MDPI

◆ المرجع: https://doi.org/10.3390/electronics14040646