top of page
čiiip.png

Umělá inteligence mění průmysl. Optimalizovaná recyklační technologie: 

Od roku 2025 budou naše mobilní recyklační linky řízeny umělou inteligencí, přinášející revoluční změny ve způsobu zpracování odpadu.

Digitální dvojče jako klíč k inovacím

Součástí nově navržených recyklačních linek bude digitální dvojče. Tento pokročilý nástroj nejen pomůže při návrhu a školení obsluhy, ale umožní také nasazení inovativních algoritmů řízení využívajících umělou inteligenci, strojové učení a model-based control (MBC). Digitální dvojče bude získávat data z běžící linky i z globálního cloudového systému propojeného s ostatními instalacemi recyklačních linek. Díky tomu budou řídicí algoritmy optimálně nastavené a adaptivně přizpůsobené různým variacím odpadu, což zajistí konstantní kvalitu výstupního produktu.

Výhody datového propojení

Tento systém umožní sdílení dat a znalostí získaných z různých linek, což povede k lepší efektivitě a optimalizaci procesů. Algoritmus prediktivní údržby bude monitorovat celý systém, identifikovat potenciální poruchy na základě dat z ostatních instalací a upozorňovat na ně, čímž se zvýší spolehlivost a bezpečnost celého řešení.

Naše nové řešení přinese nejen technologický pokrok, ale také zvýší efektivitu a udržitelnost recyklačních procesů. Těšíme se na společnou budoucnost řízenou umělou inteligencí.

_edb109a2-c897-4721-967c-eca7509c48d1_ed

Řízení technologie a automatizace

  • Dekompozice fází procesu: Implementace PLC řídícího systému, rozvaděčů, frekvenčních měničů a senzorů.

  • Sběr procesních dat: Získávání údajů o granulaci, vlhkosti, množství a kvalitě vstupního a výstupního materiálu, technologických hodnotách (např. otáčky mlýnů, rychlost motorů) a spotřebě energie.

  • Optimalizace parametrů: Neustálé zlepšování procesních parametrů pro maximální efektivitu.

Zpracování a prezentace dat

  • Sběr dat: Industrial Internet of Things (IIoT) umožní kontinuální získávání a archivaci dat.

  • Vyhodnocování efektivity: Statická analýza procesních dat a energetická bilance poskytne přehled o výkonu systému.

  • Cloudové řešení: Zajištění správy dat a poskytování služeb prostřednictvím cloudových platforem.

Moderní metody a simulace

  • Simulace procesů: Simulace mletí a separace pro lepší pochopení a optimalizaci procesů.

  • Modelování: Využití matematických nástrojů, strojového učení a umělé inteligence pro modelování založené na datech.

  • Optimalizace: Prediktivní řízení technologie na základě vlastností vstupní suroviny a optimalizace výsledného granulátu.

Vyhodnocení a integrace

  • Vyhodnocení limitů technologie: Identifikace možností a omezení řízení technologie.

  • Statistické vyhodnocení: Použití pokročilých matematických nástrojů pro analýzu a optimalizaci.

  • Integrace: Přenos dat mezi službami, příprava dat pro strojové zpracování a integrace výsledků do PLC systémů.

rubber line_white background.jpg
bottom of page