Intelligens elválasztás
Az elválasztók megtanulják a nyersanyagok optimális ipari elválasztását
A szeparátorok beállítása sokáig a szakértők megérzésén és hallatán alapult; a Fraunhofer IEM kutatói most a gépi tanulásra támaszkodnak. Kép: GEA
- Fraunhofer Mechatronikai Tervező Intézet IEM
Mesterséges intelligencia
A biológiai sokféleség monitoring rendszere alacsony költségvetésű projektként
Tanulmány a mesterséges intelligencia vállalatoknál történő felhasználásáról
Az anyagok mechanikus elválasztására szolgáló centrifugák fontos szerepet játszanak az élelmiszerek, például tejtermékek vagy gyógyszeripari termékek ipari előállításában. Eddig a kezelőnek tapasztalatra, hallásra és intuícióra volt szüksége a gép optimális beállításához. A Fraunhofer IEM kutatóinak sikerült ezeket az ismereteket idegi hálózatok segítségével átadniuk egy szakértői rendszernek. A jövőben az intelligens elválasztók lényegesen magasabb fokú automatizálással képesek működni. A termékek lehető legjobb elkülönítését is biztosítják.
A kémiatanároknak néha könnyű az életük. Például, amikor szeparátorokkal vagy centrifugákkal foglalkozó kísérletekről van szó: Kísérleteik során a kémcsöveket iszappal vagy keményítő-víz keverékkel töltik meg, hogy a folyadékot és a szilárd anyagot a készülék bekapcsolása után ismét elválasszák. Olyan egyszerű, annyira látványos, annyira kezelhető. Ezzel szemben az ipari gyakorlatban nagyon másképp néz ki. Például a vegyiparban, például a gyógyszeriparban vagy az ásványolaj-feldolgozásban. Vagy az élelmiszeriparban tejüzemekben vagy sörfőzdékben. Itt óránként több tízezer litert dolgoznak fel. Az elválasztás sokkal bonyolultabb, mint a szilárd és folyékony elválasztása egymástól egy maximálisan beállítható centrifugális erő segítségével.
»Az elválasztásnak itt általában több fázisa van. A nyerstej feldolgozásakor például a könnyű tejet, a tejszínt és a különféle szilárd anyagokat tisztán el kell választani egymástól - anélkül, hogy a tej minőségét elveszítené, vagy a folyékony krém megváltoztatná állagát ”- magyarázza Sebastian von Enzberg, a Fraunhofer Institute for Mechatronic Design IEM. Ha az elválasztókat nem pontosan állítják be (és az eljárás során újra és újra beállítják), akkor olyan folyamatállapotok léphetnek fel, amelyek ronthatják a termék minőségét, vagy akár károsíthatják a terméket. Például lehetséges a légbuborékok beépítése, vagy fennáll a túlzott vagy túl hirtelen gyorsulások miatt a termék túlzott szennyezésének veszélye. Mindig fennáll a szabálytalan áramlás lehetősége, mert a kiválasztott zsíros anyagok kiürítése nyomásveszteséghez vezet. A centrifugák folyamatosan működnek: a centrifugálási folyamat során külön elemek töltése és ürítése történik. De akkor is garantálni kell a termék állandó tulajdonságait.
A folyamat megfelelő érzése
"Az intelligens adatfeldolgozás célja az emberi operátor észlelésének és értékelésének szimulálása" - hangsúlyozza von Enzberg. A Fraunhofer IEM kutatói tehát a gépi tanulásra támaszkodnak. »Ideghálózatokat és számtalan adatot használtunk fel, amelyeket kísérletekkel és valós műveletekkel nyertünk egy olyan rendszer képzésére, amelyet programoztunk. Megtanulta felismerni a hibaállapotokat és olyan stratégiákat dolgozott ki a gépi paraméterek, mint például a forgási sebesség vagy a nyomtatási körülmények adaptálására, amelyekkel a kívánt eredményeket a lehető legjobb módon lehet elérni "- magyarázza von Enzberg. A programot ezután úgy egészítették ki, hogy a kapott adatokat valós időben értelmezte a már megtanultak szerint, majd ennek megfelelően a gépet másodpercek töredékeiből finomhangolta működés közben.
A szakértői tudás kiszélesítése
"Végül szakértői rendszerünkbe átültettük a centrifuga gyártója összetett és több évtizedes tapasztalatát, valamint egy finoman képzett fülű gépkezelő intuícióját" - összegzi von Enzberg. Ezeket az ismereteket - minden esetben rövid edzés után - át lehet helyezni a különböző centrifugák és feladatok kezelésére. Ennek előfeltétele azonban, hogy az eszközök megfelelő érzékelőkkel legyenek ellátva, és az adatbázis elég nagy legyen. "Néhány hónapba telhet, amíg egy új rendszer megtanulja a hibaállapotokat és helyesen rögzíti a megoldásokat" - mondja von Enzberg. De miután ez a tanulási folyamat befejeződött, a centrifugák önállóan és távfelügyelet mellett is működhetnek.
A FRAunhofer kutatói a GEA projektpartnerrel együtt, amely többek között az élelmiszeripar számára gyárt technológiai technológiát és alkatrészeket, már kidolgoztak egy prototípust a szakértői rendszer használatának élő tesztelésére. Az eredmények annyira ígéretesek, hogy már tervezik az intelligens centrifuga ipari megvalósítását. (akkumulátor)