Оюунлаг химийн инженерчлэлээр бүтээгдэхүүний чанарын тогтвортой байдлыг сайжруулах

Нарийн химийн болон эмийн үйлдвэрлэлд яагаад чанарын тогтворгүй байдал үүсдэг вэ

Нийтлэг химийн болон эмийн үйлдвэрлэлийг гамшиглуулж байгаа чанарын нийцгүй байдал нь хэд хэдэн үндсэн асуудлаас үүдэлтэй. Эхлээд, нийлүүлэгчээс нийлүүлэгчид, багцаас багц руу маш их ялгараx анхдагч материалуудын асуудал байдаг. Бүрдэлд бага зэрэг л ялгаатай байсан ч урвалыг бүрэн алдагдуулж, бүтээгдэхүүнд өөр өөр бохирлогч бодис үүсгэж болно. Дараа нь хорин гаруй алхам бүхий нарийн төвөгтэй үйлдвэрлэлийн явцууд байдаг. Урвалын үеэр температур зохистой байхгүй эсвэл кристалжих камерт чийгшил өөрчлөгдөх зэрэг жижигхэн алдаанууд тогтмол гардаг. Үйлдвэрлэл дууснас хойш хийгддэг уламжлалт чанарын шалгалтууд нь эдгээр жижигхэн алдаануудыг ихэвчлэн олж чаддаггүй бөгөөд ихэвчлэн дахин давтагдах хүртэл илрэхгүй үлддэг. Ихэнх компаниуд одоогоор ч бас урвагч байдлаар ажилладаг бөгөөд багцууд дуусах хүртэл асуудлыг шалгадаггүй. Тэр үед жижигхэн асуудлууд нь аль хэдийн томоохон асуудал болон үржсэн байдаг. Цехийн менежерүүд хэдэн өдрийн дараа лабораторийн үр дүнг хүлээн авах үедээ цаг алдаж, гараар засвар хийхэд хүрч, ихэвчлэн түр зуурын шийдэл гаргадаг. Энэ арга зам нь өнгөрсөн жилийн Ponemon Institute-ийн мэдээллээр дунджаар нэг бүрт нь ойролцоогоор $740,000 зардалтай дахин дуудлагуудад хүргэдэг. Эдгээр бүх сорилтууд нь зохицуулалтын хяналт бүрэн нарийвчлал дээр үндэслэсэн үйлдвэрлэлд илүү чухал болдог. Энэ хутганд ороогүй байдлыг засахын тулд үйлдвэрлэгчдэд одоогийн зогсоо-эхлээ үйл ажиллагааны чанарын хяналтын аргачлалыг бүхнийг бодит цагт тасралтгүй хянах ухаалаг химийн инженерийн арга замаар сольсон шаардлагатай.

Ямар ухаалаг химийн инженерчлэлийн шийдэл нь бодит цагт чанарыг тогтворжуулах боломжийг олгох вэ

Хиймэл оюун, IIoT болон Дижитал Хувилбарын хаалттай интеграц

Хаалттай системүүд нь үйлдвэрлэлийн чанарыг шууд тогтвортой байлгахын тулд хиймэл оюун, IIoT сенсорууд болон дижитал зөрчлөгчийн технологийг нэгтгэдэг. IIoT сенсорууд урвалжийн температур, даралтын түвшин, химийн бүрэлдэхүүн гэх мэт зүйлсийг хянах бөгөөд минутанд мянга мянган өгөгдлийн цэгийг cloud сервер эсвэл орон нутгийн боловсруулах төхөөрөмж рүү илгээдэг. Дараа нь эдгээр дижитал хослууд физик шинж чанар дээр үндэслэсэн загварчлал явуулж, бүтээгдэхүүний цэвэршилтийн болон гарцын асуудлыг тэдгээр нь зөвшөөрөгдөх хязгаараас хэтэрсэнээс өмнө л олж хардаг. Хиймэл оюун юу нэгэн зүйлсийг, жишээ нь катализаторын удаан хугацаанд задрахыг олвол, түүхий эдийн орцуудын хурд эсвэл хөргөлтийн тохиргоог гарааны талаархан хагас секундын дотор өөрчилж чаддаг. Ийм шуурхай урвал нь молекулууд тогтвортой байдлаа хадгалж, хэн нэгэн олж засахаас өмнө партийг алдаст болохоос сэргийлдэг. Эмийн компаниудын хувьд энэхүү нэгтгэл маш их ялгааг гаргадаг. Тэд гарын авлагаар хийгддэг чанарын шалгалтыг ойролцоогоор гуравны хоёроор бууруулж, тоног төхөөрөмж буруу ажилласны дараа засварт орох нөхцлүүдээс тавны нэгийг ойролцоогоор зогсоож чаддаг.

API Нийлэгт Адаптив ML Хянал: Хортой хольцоос 73% буурах

Эмийн бүтээгдэхүүн үйлдвэрлэхэд зориулсан ML контроллерууд нь процессийн параметрүүдийг тасралтгүй тохируулж байх тусам идэвхит бодисын нийлэгшүүлэлийг сайжруулах чадвараараа сайжирч байна. Талстжуулах алхамд эдгээр оюунлаг системүүд уусгагчийн харьцаа, тухайн талстуудын өмнөх үеийн бохирдуулагчийн өгөгдөлтэй харьцуулах хэв маягийг судална. Хэрэв хүсээгүй талстны хэлбэрүүд гарах аюултай бол анти-усгагчийн хийх хэмжээг тохируулна. Энэ нь хэр үр дүнтэйг нь харуулах нэгэн жишээ нь: гурван бөөн үйлдвэрлэлтийн явцад зохицуулагч машин сургалтыг нэвтрүүлснээр нэг үйлдвэрт тетрагидрофураны уусгагчийн хэмжээ бараг гуравны хоёроор буурсан байна. Үйлдвэрт байдаг хяналтын системүүд жижиг хэсгүүдийн хэмжээг бодит цагт мониторлох датчикуудаас ирэх мэдээлэл дээр үндэслэн материалыг талстжуулагчид ямар хугацаанд байлгахыг шийдвэрлэдэгт л түлхүүргийн алгоритмын амжилттай ажиллах шалтгаан нь оршдог. Ийм нарийн хяналт нь USP <467> шаардлага зэрэг эмийн зүйлийн маш хатуу шаардлагад нийцэж, дахин боловсруулах зардал ихтэй ажиллагааг шаарддаггүй найдвартай бүтээгдэхүүн гаргаж авах боломжийг олгодог. Их даралт бууруулах эм үйлдвэрлэдэг компаниуд энэ илүү оюунлаг процессын тусламжтайгаар буруутсан бөөнүүдийн хэмжээг хагасаас бараг бүгдийг нь хүртэл бууруулсан бөгөөд жил ирэх тусам өөрсдийн хүчин чадлыг хамгийн их байдлаар ашиглах боломжтой болсон.

Урьдчилсан шинжилгээ: Баталгаажин гадуурхан чанарын хянаас урьдчилан сэргийн шаардлагын нийцлийн шилжилт

Химийн үйлдвэрлэлд уламжлалт чанарын хяналт ихэвчлэн урдчилан сэргийн байдлаар ажилладаг. Компниуд бүх зүйл үйлдвэрлэгдсэний дараа л бэлэн бүтээгдэхүүний партийг техникийн шаардлагад нийцүүлэн шалгадаг. Асуудал нь юу? Үйлдвэрлэл болон шалгалтын үр дүнгийн хооронд ихэвчлэн хугацааны задрал үүсдэг. Энэ хооронд үйлдвэрүүд дахин ажиллах шаардлагатай болох, хаягдал материал үүсгэх, зарим тохиолдолд зөрчилтэй байдал болох, зохицуулах шаардлагад нийцэхгүй байх зэрэг зардал ихтэй асуудлуудад тулгамддаг. Харин илүү ухаалгаархан арга нь орчин үеийн химийн инженерийн аргуудаас үйлдвэрлэлд шууд нэвтрүүлсэн урьдчилсан шинжилгээг ашиглах явдал юм. Эдгээр системүүд үйлдвэрлэл явж байхад чухал чанарын хүчин зүйлсийг урьдчилан таамаглах боломжийг олгодог. Жишээ нь, үйлдвэрлэлийн явцад гарах бүтээгдэхүүний хэмжээг, түүний цэвэршилтийн түвшинг, сонгомол байдлыг хүлээлтэй мужид хэвээр нь хадгалж байгаа эсэхийг таамаглах зэрэг бөгөөд эцэст нь хүрэхийг хүлээж байгаагүй.

Гарц, цэвэршилт, сонгомжийн урьдчилсан таамаглалд зориулсан гибрид Физик-мэдлэгийн суурьтай машинийн сургалтын загварууд

Компаниуд урвалын хурд, энерги өөрчлөгдөх зэрэг химийн зарчмыг оюунлаг компьютерийн загваруудтай хослуулахад технологийн үйл явцад хэтэрч болох зүйлийг урьдчилан таамаглах чадвартай виртуал загвар бий болдог. Зарим үйлдвэрийн газар энэ ажлыг хэрхэн практикт хэрэгжүүлж байгааг авч үзье. Тэд систем доторх материалын урсгалын үндсэн математик мэдлэг, температур, даралт, хүчиллэгийг хянах сенсорын бодит цагийн өгөгдлүүд, өмнө нь илрүүлсэн бохирдлын түүхэн бичлэгүүдийг нэгтгэдэг. Энэ бүх мэдээллийг хамтад нь ашиглах нь эмийн цэвэршилтийн асуудал эсвэл каталаз бутарсан зүйлийг хуучин аргаасаа хамаагүй хурдан, ихэвчлэн 15-20 минутын дотор илрүүлэх боломжийг олгодог. Энэ нь бүтээгдэхүүн чанарын стандартад нийцэхгүй болохоос өмнө асуудлыг шийдвэрлэх зөөлөн дохиог үйлчилгээ үзүүлэгчдэд өгдөг. Ийм аргачлалыг хэрэгжүүлсэн үйлдвэрүүдийн дугаартай бүтээгдэхүүний тоо ойролцоогоор 40 хувиар буурсан бөгөөд сүүлийн үеийн аж үйлдвэрийн статистикоор бараг ямар ч бүтээгдэхүүн чанарын шаардлага хангахгүйгээс татгалзагдахгүй байна. Эдгээр арга барилаас ердийн хиймэл оюуны системүүдийг ялгаж буй зүйл бол гаргасан шийдвэрүүдийн талаар тодорхой бичлэг үлдээдэгт оршдог. Энэ нь FDA, EMA зэрэг регуляторуудад дүгнэлт хэрхэн гаргасныг яг л харуулах шаардлагатай тул маш чухал.

Хэрэглээний Саатлыг Даван Тэтгэх: Хэмжээгээр Өргөжсөн Дижитал Хослууд ба Ирмэгт Байршуулсан Процессын Хяналт

Дижитал хоёртууд нь зүйлсийг өөрчлөхөд томоохон боломжтой боловч химийн болон эмийн үйлдвэрт нэвтрүүлэх нь хялбар биш юм. Нэг том асуудал нь олон үйлдвэрийн газар одоо ч ашигладаг хуучин тоног төхөөрөмжтэй нийцүүлэх явдал юм. 2025 оны Gartner-ийн сүүлийн тайлангийн мэдээлснээр, ойролцоогоор 60-65% нь шинээрхэн хоёрт технологитой нийцүүлэхийн тулд одоогийн системийг хэрхэн ашиглахаа бодож байгаа бөгөөд энэ нь нийцэдгүй байдалд хүргэдэг. Хэрэглэгчдийн хэрэгцээнд нийцүүлэхэд хэрэглэгдэж буй cloud computing-ийн хэрэглээ нь бодит цагт реакторыг удирдахад хэтэрхий удаан хариу өгөх бололцоогүйгээр хязгаарлагддаг. Мөн тэдгээр гайхалтай загварчлалын загварууд маш их боловсруулах чадал шаарддаг тул ихэнх үйлдвэрийн газруудад байгаа чадлыг хэтэрхий ачаалдаг. Эндээс л ирж байгаа нь edge computing юм. Бүх зүйлийг cloud руу илгээхийн оронд өгөгдлийг эх үүсвэр дээр нь боловсруулахад хариу өгөх хугацаа нь хялбархан хялбар бага болдог. Энэхүү байр дээрх боловсруулалт нь bandwidth-ийн асуудлыг багасгадаг ч гэсэн илүү татвар болох нь компаниуд одоогийн системийг бүхэлд нь солих шаардлагагүйгээр эхлэх боломжтой. Тэд жижигхэнээс эхэлж шаардлагатай бүрэн томоохон болгох боломжтой тул жижигхэн үйлдвэрлэгчид ч илүү сайн процессийн зохицуулалтад хангалттай зардалгүй хандах боломжтой.

Хуучин системүүд болон Бодит цагт Реакторын Оновчлолтын хөнгөн Хос Модуль

Одоогийн PLC болон DCS байгууламжид нарийн зохицуулагдсан, хөнгөн жинтэй зориулалттай дижитал хос модулиуд нь хуучин интеграцийн асуудлыг шийдвэрлэх боломжийг бүрдүүлсэн. Эдгээр үр дүнтэй жижиг системүүд ир ажлын төхөөрөмжийн түвшинд шууд аналитик ажиллуулдаг бөгөөд API үйлдвэрлэх явцад температурын өөрчлөлт болон орц материалуудын урсгалын хурд зэрэг чухал хүчин зүйлсийг тасралтгүй тохируулдаг. Өгөгдлийг цуглуулсан газарт нь боловсруулбал, эдгээр системүүд бохирлогчдийг зөвхөн 300 миллисекундэд урвал өгдөг бөгөөд Cloud computing-ийг ашигласан арга байдлаас 73 хувийн хурдан гэж 2025 оны Process Optimization судлалын сэтгүүлээс харж болно. Химийн инженерийн салбарт тэдгээр нь урвалж дотор явж буй зүйлдээ суурилан суралж, өөрчлөгдөх чадвартай тул тэдгээр нь онцгойлон гарч ирдэг, тиймээс эхний материалын хэлбэр ялгаатай ч байсан бүтээгдэхүүний чанар шаардлагын дагуу хадгалагддаг. Энэхүү технологийг ашигладаг үйлдвэрилт нэмэлт зардалтай шинэ тоног төхөөрөмжийг худалдан авах шаардлагагүй, учир нь туршилтаас харахад даралтанд 99,2 хувийн зогсолтгүй ажиллагааг хадгалж чаддаг бөгөөд хуучин тоног төхөөрөмж ч гэсэн бүтээгдэхүүний чанарын тогтмол стандартыг өнөөгийн үед хангаж чадна гэдгийг харуулж байна.

Түгээмэл асуулт

1. Эмийн бүтээгдэхүүний үйлдвэрлэлд яагаад нийцшүйн байдлын зөрчил гарч байна вэ?

Эдийн засгийн болон анхдагч материалд гарч буй өөрчлөлт, нарийн төвөгтэй технологийн явц, мөн цаашид үйлдвэрлэлд хийгдэж буй чанарын шалгалтын арга зэргээс шалтгаалан нийцшүйн байдлын зөрчил үүсдэг.

2. Хиймэл оюун ухаан (AI) болон индустрийн интернет (IIoT) үйлдвэрлэлийн чанарыг хэрхэн сайжруулах вэ?

Хиймэл оюун ухаан ба индустрийн интернет нь бодит цагт хяналт тавих боломжийг олгох бөгөөд үйлдвэрлэлийн процесс руу мөч ирэх бүрт тохируулга хийснээр алдааг багасган, бүтээгдэхүүний чанарыг шууд сайжруулдаг.

3. Машин суралцах нь эмийн үйлчилгээ үзүүлэгч бодис (API) нийлэгжилтийн үед ямар үүрэг гүйцэтгэх вэ?

Машин суралцах алгоритмууд технологийн параметрт тасралтгүй тохируулга хийснээр хольцын хэмжээг бууруулж, бүтээгдэхүүний найдвартай байдлыг сайжруулдаг.

4. Дижитал хослууд процессийг сайжруулахад хэрхэн хувь нэмэр оруулах вэ?

Дижитал хослууд жинхэнэ үйлдвэрлэлийн процессыг имитаци хийж, чанарын асуудал гарах магадлалыг урьдчилан таамаглан таамаглаж, цаашид муу парти багасгах зорилгоор урьдчилсан арга хэмжээ авах боломжийг олгодог.

5. Эдгээр орчин үеийн арга замуудыг хуучин үйлдвэрлэлийн системд масштаблах боломжтой юу?

Тийм, хөнгөн жинтэй хос модуль болон ирмэгийн боловсруулалт нь хуучин системүүдтэй нэгдэж, томоохон техник хангамжийн шинэчлэлт шаардамгүйгээр масштаблах боломжийг санал болгодог.