• head_banner_01

вести

Пут до паметних фабрика веша у Кини: Три кључне фазе за изградњу интелигентних фабрика (2. део)

У процесу изградње дигиталне и интелигентне фабрике веша, уз комбинацију тренутног развојног напреткаопрема за прање вешатехнологије у Кини и тренутне тржишне ситуације у индустрији, Kingstar Automation верује да дигитална и интелигентна надоградњафабрике за прање вешаи даље треба да прође кроз три кључна чвора, да би се на крају постигао беспилотни рад у радионици. Овај чланак представља друга два кључна чвора.

Дигитални оперативни систем

Након завршетка интеграције процеса и трансформације аутоматизације, иако је фабрика веша постигла релативно високу оперативну ефикасност, она је и даље на нивоу аутоматизоване производње. У овом тренутку, постепено ће се појавити нови проблем. Опрема ради, али подаци нису ефикасно коришћени. Процес је глатки, али менаџмент се и даље ослања на искуство.

Оно што треба да урадимо јесте да сву опрему, процесе и особље повежемо на интернет, како бисмо прикупљали, бележили и анализирали податке. Другим речима, ова фаза је заправо трансформација из аутоматизоване фабрике у фабрику вођену подацима.

● Опрема за веш и интернет ствари

Сва основна опрема нису само алати за обављање радњи, већ терминали за прикупљање података и системски чворови. Тунелске машине за прање веша, сушаре, линије за пеглање, системи за висеће вреће и друга основна опрема треба да имају могућност прикупљања и преноса података у реалном времену.

- Радни статус опреме
повратне информације у реалном времену о раду, стању приправности, гашењу, квару…

- Подаци о потрошњи енергије

кључни индикатори као што су потрошња воде, струје и паре

- Параметри процеса

температура, време, брзина, избор програма…

Континуираним прикупљањем података о раду опреме могу се остварити следеће могућности:

- Квантитативна анализа искоришћења опреме

- Префињено управљање потрошњом енергије

- Рано упозорење у реалном времену о абнормалном раду

- Обезбедите базу података за накнадну интелигентну оптимизацију

● Информатизација пословних процеса

ERP систем управљања је попут мозга дигиталног пословања. Он мора да интегрише, управља и отпрема све пословне податке.

- Систем за идентификацију и праћење постељине

Постељина се обележава РФИД ознакама или КР кодовима када уђе у систем. Ово омогућава да једна ставка има један код. Ова ознака се провлачи кроз цео животни циклус постељине.

- Систем за заказивање производње

Људи интелигентно додељују производне задатке према типу купца, хитности и статусу опреме како би оптимизовали ефикасност производне траке.

- Систем управљања складиштем

Систематски механизам управљања за улаз, излаз и управљање залихама постељине је изграђен како би се реализовало аутоматско бројање залиха и подешавања упозорења о залихама по принципу „први улази, први излази“.

- Систем следљивости квалитета

Резултати контроле квалитета прања сваке серије постељине се бележе, тако да се проблеми могу брзо пратити до одређених купаца, тимова, опреме и серија прања.

- Финансијски и систем поравнања

Аутоматски броји количину прања и врсте услуга, аутоматски генерише рачуне и повезује се са системима за кориснике како би побољшао ефикасност и тачност обрачуна.

● Дигитално управљање особљем

То је од управљања искуством до управљања подацима. У дигиталној фабрици, особље више није само извршилац, већ део система.

- Опремите запослене iPDA-ом или мобилним апликацијама како би остварили:

Скенирајте етикете за постељину, примајте радне задатке, пријављујте неуобичајене ситуације, бележите податке о радном времену…

- Додајте систем контролне табле учинка како бисте приказали ефикасност рада и процену проласка сваке особе у реалном времену путем података, како бисте остварили:

транспарентно управљање, процена заснована на подацима и континуирана оптимизација запошљавања

Интелигентно управљање и аутономно доношење одлука у систему

Након што фабрика заврши прва два чвора, већ има два кључна услова: могућност потпуног аутоматизовања процеса рада и комплетан систем за прикупљање података. На основу тога, фабрика ће ући у праву интелигентну фазу. Систем врши анализу, предвиђање и доношење одлука на основу података.

● Интелигенција производног процеса

- Интелигентно сортирање

Праонице користе РФИД и технологију препознавања слика како би аутоматски идентификовале врсте постељине (чаршави, навлаке за јоргане, пешкири, јастучнице...) и врсте мрља, и водиле роботе или запослене ка сортирању. Ово побољшава тачност и ефикасност сортирања.

- Оптимизација процеса прања помоћу вештачке интелигенције

Систем аутоматски препоручује или бира оптималан програм прања (температуру воде, дозу детерџента, време) у складу са нивоом запрљаности, врстом и историјским подацима о постељини.

- Хранење без надзора

Аутоматски додаје постељину, јорганске прекриваче, јастучнице и пешкире.

- Интелигентна линија за пеглање

Користи машински вид и технологију аутоматизације за аутоматско раширивање, пеглање, савијање и слагање постељине и аутоматски разликује купце.

 систем за висеће торбе

● Интелигенција логистике и складиштења

- AGV/AMR (Аутоматски вођено возило/Аутономни мобилни робот)

Аутоматски транспортује колица за постељину у фабрици. Повезује све везе, као што су пријем и отпрема постељине, прање, завршна обрада и складиштење, како би се формирала беспилотна логистичка линија.

- Детаљна примена РФИД технологије

Замењује QR кодове како би се остварило серијско, далекосежно и брзо очитавање. Експоненцијално побољшава ефикасност уласка, изласка и бројања залиха постељине.
● Интелигенција управљања и дизајна

- Систем за анализу података/BI

Интегрише, анализира и визуелно приказује податке свих веза (поруџбине, производња, квалитет, опрема, потрошња енергије и радна снага).

- Прогноза потражње

Може да предвиди обим поруџбина на основу података о историји поруџбина, сезона и трендова раста броја купаца.

- Интелигентно заказивање производње

Може аутоматски направити најбоље планове производње узимајући у обзир поруџбину, опрему, испоруку и енергију.

- Потрошња енергије

Може да прати и анализира потрошњу енергије у реалном времену. Такође, може да идентификује абнормалну потрошњу енергије и тачке расипња и да обезбеди оптимизацију уштеде енергије.


Време објаве: 08.04.2026.