Кейс «Технологии Индустрии 4.0: как это работает?»

1.

Кейс
«Технологии Индустрии 4.0: как
это работает?»
«Команда Апофеоз»
deniska.zhevakin@gmail.com
+7-952-578-54-06

2.

Команда «Апофеоз»
Ученики МБОУ СОШ №10
Денис Жевакин
Александр Ляшенко
Владислав Пичугов
Александра Кожанова
Капитан, координатор
Программист-аналитик
Анализ информации
ВЕБ-Дизайнер
Координация команды,
сбор информации
Программирование, и
решение проблем
Сбор информации, а также
распределение
Творческая реализация
идей команды
2

3.

Анализ
Важность исправности технологического
оборудования на примере технологии UOP C3 Основываясь на показатели таблиц и
диаграмм можно сделать вывод , что пропилен
Oleflex:
является важной составляющей экономики
СИБУРа .
Следовательно важность исправности
оборудования технологии UOP C3 Oleflex
очень важно т.к. производит пропилен.В
случае аварии на технологии UOP C3 Oleflex
компания «СИБУР» понесет большой ущерб
экономики.
3

4.

Анализ
Проанализировав возникновение неисправности технологического
оборудования, наша команда выявила 3 основные причины:
Неправильное
техническое
обслуживание
Неправильная
эксплуатация
- Несвоевременное
техническое обслуживание
- Ошибки при техническом
обслуживании
- Плохое исполнение
должностных обязанностей
(халатность работника)
- Игнорирование правил
работы
- Ошибки работника
Брак деталей
- На производство
поступают бракованные
детали
Проанализировав технологию Oleflex,
наша команда нашла основные
уязвимые части системы:
1. Клапаны
2. Реактор
3. Насос
4. Печь
5. Депропанизатор
6. Холодильная камера
7. Деэтанизатор
Данная картинка является точной схемой работы
технологии UOP C3 Oleflex
1. В реакторной системе дегидрирования пропана для регулировки
нагревателя используется клапан, во время цикла работы в
сальниковой набивке у клапана скапливается некоторое
количество кокса(углерода) и липкого масла
2. Во время работы на стенках реактора начинает скапливаться кокс(углерод),
что вскоре приводит к понижению эффективности, а далее к полной поломке
реактора.
3. Как уже упоминалось в кейсе во время производства пропилена и этилена
отсутствует система мониторинга температуры и вибрации, что приводит к
остановке блока МТБЭ
4.Поскольку реакция в реактор является эндотермической, то система
постоянно нуждается в большом количестве тепла.Если печь перестает
работать, то процесс производства пропилена останавливается. Более,
приводит к осаждению ненужным веществ внутри реактора. Отсутствует
система подсчёта подачи горючего что приводит к перегреву печи или
повышенному давлению и следовательно поломки печи
5. В случае отказа работы депропанизатора пропан перестает отделятся от смеси
вследствие чего продукт системы получается испорченным.В депропанизаторе под
высоким давлением подгоняется пропан-пропилен поскольку в депропанизаторе
отсутствует датчик измерения давления подключенной к глобальной системе
слежения не удается вовремя вернуть давление в норму
6. В случае остановки работы холодильной камеры в системе перестают разделяться
олефины, что влечет за собой ненужный продукт системы. В результате работы
холодильной камеры внутри образуется конденсат который зависит от температуры
окруж. среды и скорости подачи хладогена поскольку у холодильной камеры
отсутствует датчик температуры и датчик скорости подачи хладогена
неконтролируемый конденсат приводит к поломке
7. Также как с двумя последними проблемами в случае остановки работы
деэтанизатора система перестает разделять смесь что влечет за собой выделение
ненужного продукта системы.В деэтанизаторе под высоким давлением подгоняется
смесь газов поскольку в деэтанизаторе отсутствует датчик измерения давления
подключенной к глобальной системе слежения не удается вовремя вернуть давление в
норму
4

5.

Решение
Интеллектуальный контроллер объединяет 4
направления индустрии 4.0
В качестве решения наша команда решила
использовать симбиоз направлений индустрии 4.0
В решении проблемы нельзя рассматривать ИИ и
машинное обучение как два различных
направления, поскольку машинное обучение
является абсолютным подмножеством ИИ.
Можно сказать, что ИИ не может существовать
без машинного обучения, а машинное обучение
без ИИ не имеет смысла
Цифровой
двойник
ИИ
Big data
Между направлениями индустрии 4.0
существует связь. Максимальную
эффективность из направлений можно
получить при их совмещении
Интеллектуальный
контроллер
Пример
нераздельного
использования
Машинное
обучение
Нельзя молчать и про связь Big data c ИИ,
т.к оно обучает ИИ, делает все более и
более мощным, и то, к чему в конечном
итоге применяются системы ИИ, чтобы
генерировать реальное понимание. Чем
больше данных использует ИИ, тем выше его
понимание процесса.
Например:
Часто в промышленном процессе не хватает полученной информации, потому
базу данных нужно дополнять результатами виртуальных процессов.
Получается, что главный компьютер обрабатывает информацию не только
реальных процессов и также виртуальных, что дает преимущество т.к.
реальных результатов всегда не хватает. В результате обработки двух видов
информации компьютер обучается более качественнее. Параллельно с этим
ИИ может находить закономерности, которые человеческий мозг не видит
5

6.

Решение
1.Решение проблемы с клапанами:
Интеллектуальная система мониторит состояние
клапонов обеспечивает системный подход
выявляются клапаны требующие технологического
обслуживания и можно зараннее спрогнозировать
поломку сбои и неисправности обнаруживаются до
того как возникают проблемы можно просматривать
историю диагностики клапанов которая хранится в
Big data текущее состояние производительность с
анализом ИИ и будущую производительность с
расчетами цифрового двойника
2.В реакторе устанавливается датчик контроля
углерода при повышенной концентрации углерода
поступает сигнал в интеллектуальную систему
мониторинга она дает сигнал и в механизм подачи
вещества после этого в реактор поступает пиролиз
гидроксида оксалата сурьмы который понижает
коксообразование более чем на 90%
3.Интеллектуальная система мониторинга мониторит
состояние насосов а точнее температуру и вибрацию
запоминает информацию находит закономерности и
при отклонении от нормы предупреждает сотрудников
чтобы принять превентивные меры
4.В печи устанавливается датчик который измеряет
количество подачу горючего и регулирует работу
насоса
5.В депропанизаторе устанавливается датчик который
измеряет давление во фракции пропан-пропилен и
регулирует работу насоса по подаче смеси в
депропанизатор
Большие данные накапливают основные
показатели с датчиков
Цифровой двойник
воспроизводит процесс при
различных условиях
Машинное обучение обучает
искусственный интеллект
Искусственный интеллект
принимает большую часть
решений за человека
6.В окруж. Среде рядом с холодильной камерой
устанавливается датчик измерения температуры
и в холодильной камере устанавливается датчик
подачи хладогена который подключен к
интеллектуальному мониторингу который
анализируя регулирует подачу хладогена.
7. В деэтанизаторе устанавливается датчик который измеряет
давление во фракции смесь газов и регулирует работу насоса
по подаче смеси в деэтанизатор
6

7.

Итоги
Социальные:
Сотрудники предприятия будут освобождены от лишней
рутинной работы т.к ее будет выполнять интеллектуальный
контроллер.
Экономические:
В случае верного использования предприятием
интеллектуального контролера оно будет застрахованно от
большинства случайных поломок которые приносят большой
ущерб особенно эффективно система будет работать на основе
технологии Oleflex которая является самой выгодной отраслью в
CИБУР.
Экологические:
Окружающая среда также будет застрахованна от случайны
выбросов веществ приносящих вред экологии.
7

8.

Все отлично , работаем дальше!!
Спасибо за внимание
«Команда Апофеоз»
deniska.zhevakin@gmail.com
+7-952-578-54-06