Separare inteligentă
Separatoarele învață separarea industrială optimă a materiilor prime
Mult timp, setarea separatoarelor s-a bazat pe intuiția și audierea experților, cercetătorii de la Fraunhofer IEM se bazează acum pe învățarea automată. Imagine: GEA
- Institutul Fraunhofer pentru Proiectare Mecatronică IEM
Inteligență artificială
Sistem de monitorizare a biodiversității ca proiect cu buget redus
Studiu privind utilizarea inteligenței artificiale în companii
Centrifugele pentru separarea mecanică a substanțelor joacă un rol important în producția industrială de alimente precum produsele lactate sau produsele farmaceutice. Până în prezent, experiența operatorului, auzul și intuiția erau necesare pentru setări optime ale mașinii. Cercetătorii de la Fraunhofer IEM au reușit să transfere aceste cunoștințe către un sistem expert care utilizează rețele neuronale. Separatoarele inteligente pot funcționa cu un grad de automatizare semnificativ mai mare în viitor. De asemenea, asigură cea mai bună separare posibilă a produselor.
Uneori profesorii de chimie au o viață ușoară. De exemplu, când vine vorba de experimente care se ocupă de separatoare sau centrifuge: în experimentele dvs., eprubetele sunt umplute cu nămol sau un amestec de amidon-apă pentru ca - după pornirea aparatului - să separe din nou lichidul și solidele. Atât de simplu, atât de nespectaculos, atât de ușor de gestionat. În schimb, arată foarte diferit în practica industrială. De exemplu, în industria chimică, cum ar fi în industria farmaceutică sau în prelucrarea uleiurilor minerale. Sau în sectorul alimentar la lactate sau fabrici de bere. Zeci de mii de litri sunt procesate aici în fiecare oră. Iar separarea este, de asemenea, mult mai complicată decât separarea solidului și lichidului unul de celălalt cu ajutorul unei forțe centrifuge maxime reglabile.
»Există de obicei mai multe faze de separare aici. La prelucrarea laptelui crud, de exemplu, laptele ușor, smântâna și diferitele solide trebuie separate separat - fără ca laptele să piardă calitatea sau crema lichidă să-și schimbe consistența ”, explică Sebastian von Enzberg de la Institutul Fraunhofer pentru Proiectare Mecatronică IEM. Dacă separatoarele nu sunt setate exact (și reglate din nou și din nou în timpul procedurii), pot apărea stări de proces care afectează calitatea produsului sau chiar deteriorează produsul. De exemplu, includerea bulelor de aer este posibilă sau există riscul de poluare excesivă a produsului din cauza unor accelerații prea puternice sau prea bruște. Există întotdeauna posibilitatea unui flux neregulat, deoarece golirea substanțelor grase secretate duce la pierderea presiunii. Deoarece centrifugele sunt în funcțiune continuă: umplerea și drenarea elementelor separate au loc în timpul procesului de centrifugare. Dar chiar și atunci, proprietățile constante ale produsului trebuie garantate.
Sentimentul potrivit pentru proces
„Scopul procesării inteligente a datelor este de a simula percepția și evaluarea unui operator uman”, subliniază von Enzberg. Prin urmare, cercetătorii de la Fraunhofer IEM se bazează pe învățarea automată. »Am folosit rețele neuronale și nenumăratele date pe care le obținusem din experimente și operațiuni din lumea reală pentru a antrena un sistem pe care l-am programat. A învățat să recunoască stările de eroare și să dezvolte strategii pentru adaptarea parametrilor mașinii, cum ar fi viteza de rotație sau condițiile de imprimare, cu care rezultatele dorite pot fi obținute în cel mai bun mod posibil, „spune von Enzberg. Programul a fost apoi completat în așa fel încât să interpreteze datele obținute în timp real în conformitate cu ceea ce a fost deja învățat și apoi a reglat fin aparatul în timpul funcționării și în fracțiuni de secundă.
Externalizarea cunoștințelor de specialitate
„În cele din urmă, am transferat experiența complexă și de zeci de ani a producătorului de centrifuge și intuiția unui operator de mașini cu o ureche fin antrenată în sistemul nostru expert”, rezumă von Enzberg. Aceste cunoștințe pot acum - după o scurtă perioadă de instruire în fiecare caz - să fie transferate la manipularea diferitelor centrifuge și sarcini. Cu toate acestea, o condiție prealabilă este ca dispozitivele să fie echipate cu senzorii corespunzători și ca baza de date să fie suficient de mare. „Poate dura câteva luni pentru ca un nou sistem să învețe din stările de eroare și să capteze corect soluțiile”, spune von Enzberg. Dar odată ce acest proces de învățare a fost finalizat, centrifugele pot funcționa și în mod autonom și monitorizate de la distanță.
Împreună cu partenerul de proiect GEA, care produce tehnologie de proces și componente pentru industria alimentară, printre altele, cercetătorii Fraunhofer au dezvoltat deja un prototip pentru a testa live utilizarea sistemului expert. Rezultatele sunt atât de promițătoare încât este deja planificată o implementare industrială a centrifugei inteligente. (baterie)