Hệ thống quản lý năng lượng ESG MiSeeR

Xu hướng xanh đang lan rộng toàn cầu. Phù hợp với các chính sách phát thải ròng bằng không của chính phủ, thuế biên giới carbon quốc tế và các quy định về chuỗi cung ứng xanh, Đài Loan, với các ngành công nghiệp chủ yếu phát thải carbon cao và tiêu thụ nhiều năng lượng, cần phải phản ứng càng sớm càng tốt. Hầu hết các hệ thống quản lý năng lượng thương mại hiện có chỉ kết nối với đồng hồ kỹ thuật số để ghi lại mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị. Với sự hỗ trợ của hệ thống quản lý, khách hàng có thể dễ dàng xem dữ liệu tiêu thụ năng lượng của từng thiết bị để xác định các thiết bị tiêu thụ nhiều năng lượng và thay thế các thiết bị tiêu thụ nhiều năng lượng nhằm đạt được mục tiêu tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải carbon. Tuy nhiên, các thông tin như hoạt động của máy móc và công suất sản xuất chủ yếu được thu thập bằng cách đo lường và nhập liệu thủ công, không chỉ không chính xác mà còn tiềm ẩn rủi ro sai sót của con người, khiến thông tin do hệ thống quản lý năng lượng cung cấp không đáng tin cậy.

Hệ thống quản lý năng lượng MiSeeR ESG phân tích trạng thái hoạt động của thiết bị thông qua đo lường độ rung và ghi lại chính xác thời gian xử lý, đảm bảo độ tin cậy của thông tin tiêu thụ năng lượng tương ứng với công suất thiết bị. Bằng cách so sánh tần số rung và các dữ liệu IoT quan trọng khác thông qua thuật toán AI, hệ thống có thể đánh giá các thời điểm cụ thể của từng quy trình, chẳng hạn như điều chỉnh máy móc, hiệu chuẩn khuôn mẫu, thay đổi vật liệu và bảo trì, để nâng cao hiệu quả tương tác giữa người và máy, tăng hiệu suất sản lượng, đảm bảo chất lượng công việc và giảm lãng phí tài nguyên, từ đó đạt được các mục tiêu bền vững ESG một cách hiệu quả. Thông qua công nghệ học sâu AI, hệ thống có thể ước tính mức năng lượng cơ bản (EnB) và chỉ số hiệu suất năng lượng (EnPI), cung cấp dữ liệu hiệu quả để đánh giá hiệu quả của kế hoạch tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải carbon tổng thể.

Tính năng sản phẩm

Tính năng 1


Công nghệ chẩn đoán và dự đoán bằng trí tuệ nhân tạo

Bằng cách thu thập tần số rung của máy móc trong quá trình vận hành thông qua bộ cảm biến rung không xâm lấn và kết hợp với phân tích học sâu của ShenTong AI, nhiều dữ liệu quan trọng về hoạt động của nhà máy có thể được thu thập chính xác từ đặc tính rung, cung cấp cho các nhà quản lý nhà máy cơ sở ra quyết định kỹ thuật số chính xác và hiệu quả.

Đặc điểm thứ tư


Dữ liệu chỉ số ISO50001

Bằng cách sử dụng công nghệ học sâu AI và dựa trên số liệu thống kê về tiêu thụ năng lượng trong sản xuất, chế biến và thiết bị thu được từ Internet vạn vật công nghiệp (IIoT), mức năng lượng cơ bản (EnB) và chỉ số hiệu suất năng lượng (EnPI) được ước tính, cung cấp dữ liệu hiệu quả cho việc triển khai các giải pháp tiết kiệm năng lượng và làm cơ sở cho chứng nhận nhà máy thông minh ESG.

Tính năng thứ hai


Tích hợp và phân tích dữ liệu IoT

Ngoài việc phân tích đặc tính rung động, các dữ liệu quan trọng cần thiết khác cũng có thể được bổ sung để tích hợp và phân tích bằng AI theo yêu cầu của từng thiết bị, giúp nâng cao độ chính xác của phân tích công suất thiết bị, mức tiêu thụ năng lượng và các dữ liệu khác, cũng như độ tin cậy của việc đánh giá trạng thái thiết bị.

Tính năng thứ năm


Hệ thống quản lý chủ động

Giao diện hệ thống duy nhất tích hợp trạng thái hoạt động hiện tại và số liệu thống kê lịch sử của nhiều thiết bị xử lý trong nhà máy, giúp người quản lý dễ dàng nắm bắt nhanh chóng tình trạng hoạt động của nhà máy và đưa ra các quyết định xử lý phù hợp.

Tính năng thứ ba


Giám sát và quản lý mức tiêu thụ năng lượng

Hệ thống không chỉ có thể phân tích thống kê mức tiêu thụ năng lượng thực tế của thiết bị mà còn có thể đánh giá thời gian và thời lượng của từng quy trình như điều chỉnh máy, hiệu chuẩn khuôn, thay đổi vật liệu và bảo trì thông qua so sánh tương tác tần số rung và đặc tính dòng điện, từ đó đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên. Thông qua ba dữ liệu về công suất máy, năng suất sản phẩm và mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị, hệ thống có thể phân tích sâu hơn các thông số xử lý tối ưu của máy để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của máy.

Những câu chuyện thành công

Công ty gia công kim loại

Các lĩnh vực ứng dụng

Sản xuất, các nhà máy gia công kim loại khác nhau, v.v.

Thành phần hệ thống

  • Hệ thống đo lường khả
    năng hoạt động thu thập tần số rung của máy móc trong quá trình vận hành thông qua một bộ cảm biến rung không xâm lấn. Với sự hỗ trợ của phân tích học sâu AI ShenTong, hệ thống có thể nắm bắt chính xác các dữ liệu quan trọng của hoạt động nhà máy như khả năng hoạt động của thiết bị, sản lượng và hiệu suất thiết bị, năng suất sản phẩm và hiệu quả tổng thể của thiết bị (OEE) từ các đặc điểm rung động. Ngoài ra, hệ thống có thể dự đoán thời điểm hoàn thành đơn hàng và mức tồn kho giảm xuống mức cảnh báo, cung cấp cho các nhà quản lý nhà máy cơ sở ra quyết định kỹ thuật số chính xác và hiệu quả.
  • Hệ thống giám sát tiêu thụ năng lượng
    được trang bị cảm biến rung và đồng hồ đo kỹ thuật số. Hệ thống không chỉ có thể tính toán mức tiêu thụ năng lượng thực tế của thiết bị mà còn đánh giá thời gian và thời lượng hoạt động của từng quy trình như điều chỉnh máy, hiệu chuẩn khuôn, thay đổi vật liệu và bảo trì bằng cách so sánh tần số rung và đặc tính dòng điện. Điều này sẽ giúp đánh giá hiệu suất làm việc của nhân viên. Bằng cách phân tích ba điểm dữ liệu về công suất máy, năng suất sản phẩm và mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị, hệ thống có thể phân tích sâu hơn các thông số xử lý tối ưu của hoạt động máy để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của máy.

© 2022 Copyright - MiTAC Information Technology Corp. All Rights Reserved.
- made by bouncin