Hệ thống quản lý năng lượng MiSeeR ESG

Xu hướng xanh đang lan rộng toàn cầu. Phù hợp với chính sách phát thải ròng bằng 0 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 là carbon cao và tiêu tốn nhiều năng lượng, phải phản ứng càng sớm càng tốt. Hầu hết các hệ thống quản lý năng lượng thương mại hiện chỉ kết nối với đồng hồ đo kỹ thuật số để ghi lại mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị. Với sự trợ giúp của hệ thống quản lý, khách hàng có thể xem trực quan dữ liệu tiêu thụ năng lượng của từng thiết bị để xác định những 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 thiểu carbon. Tuy nhiên, thông tin như hoạt động của máy móc và công suất sản xuất chủ yếu được thu thập từ việc đo lường và nhập liệu thủ công, không chỉ không chính xác mà còn có nguy cơ xảy ra lỗi của con người, khiến thông tin do hệ thống quản lý năng lượng cung cấp trở nên không đáng tin cậy.

Hệ thống quản lý năng lượng MiSeeR ESG phân tích trạng thái vận hành thiết bị thông qua đo rung động 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 suất rung động và các dữ liệu IoT quan trọng khác thông qua thuật toán AI, hệ thống có thể đánh giá thời điểm của từng quy trình, chẳng hạn như điều chỉnh máy, hiệu chuẩn khuôn, thay đổi vật liệu và bảo trì, nhằm cải thiện hiệu suất máy móc, tăng hiệu suất đầu ra, đảm bảo chất lượng công việc và giảm thiểu lãng phí tài nguyên, từ đó đạt được hiệu quả các mục tiêu phát triển bền vững ESG. Thông qua công nghệ học sâu AI, hệ thống có thể ước tính đường cơ sở năng lượng (EnB) và chỉ số hiệu suất năng lượng (EnPI), cung cấp dữ liệu hiệu quả để đánh giá hiệu suất của kế hoạch tiết kiệm năng lượng và giảm thiểu carbon tổng thể.

Tính năng sản phẩm

Tính năng 1

Công nghệ chẩn đoán và dự đoán AI

Bằng cách thu thập tần số rung của máy 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 các đặc điểm rung động, cung cấp cho các nhà quản lý nhà máy cơ sở ra quyết định kỹ thuật số chính xác và hiệu quả.

Tính năng thứ tư

Dữ liệu chỉ số ISO50001

Bằng cách sử dụng công nghệ học sâu AI và dựa trên số liệu thống kê về mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị, sản xuất và chế biến thu được từ Internet công nghiệp vạn vật, chỉ số hiệu suất năng lượng (EnPI) và mức năng lượng cơ sở (EnB) được ước tính, cung cấp dữ liệu hiệu quả để 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 các đặc điểm rung động, có thể thêm các dữ liệu quan trọng cần thiết khác để tích hợp và phân tích AI theo các yêu cầu thiết bị khác nhau, điều này có thể cải thiện 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 đánh giá trạng thái thiết bị.

Tính năng thứ năm

Hệ thống quản lý chủ động

Một 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 trạng thái hoạt động của nhà máy và đưa ra các quyết định xử lý phù hợp.

Tính năng thứ ba

Giám sát và quản lý tiêu thụ năng lượng

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 vận hành và thời gian thực hiện của từng quy trình như điều chỉnh máy, hiệu chuẩn khuôn, thay đổi vật liệu và bảo trì thông qua việc so sánh tương tác tần số rung và đặc tính dòng điện, từ đó đánh giá hiệu suất nhân sự. Thông qua ba dữ liệu về công suất máy, năng suất sản phẩm và mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị, có thể phân tích sâu hơn các thông số xử lý tối ưu của quá trình vận hành máy để tối ưu hóa hiệu suất vận hành máy.

Các lĩnh vực ứng dụng

Sản xuất, nhà máy chế biến kim loại khác nhau, v.v.

Thành phần hệ thống

• Hệ thống đo lường khả
  dụng thu thập tần số rung của máy trong quá trình vận hành thông qua bộ cảm biến rung động 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 sẵn sàng của thiết bị, sản lượng và hiệu suất thiết bị, năng suất sản phẩm và hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) từ các đặc tính rung động. Ngoài ra, hệ thống có thể dự đoán thời điểm hoàn thành đơn hàng và mức tồn kho giảm xuống ngưỡng 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. Nó không chỉ có thể tính toán mức tiêu thụ năng lượng thực tế của thiết bị mà còn có thể đánh giá thời gian vận hành và thời gian thực hiện của từng quy