ОПТИМИЗАЦИЯ РАБОТЫ ЛИНТЕРНЫХ МАШИН С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЦИФРОВОГО КОНТРОЛЯ

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается процесс оптимизации работы Линтерных машин с применением цифрового контроля и современных технологий. Внедрение систем IoT, SCADA и программируемых логических контроллеров (PLC) позволяет осуществлять удалённый мониторинг, автоматическое управление и диагностику неисправностей в реальном времени. Особое внимание уделено использованию искусственного интеллекта для предсказания возможных поломок и планирования технического обслуживания. Также рассматриваются экономические и экологические выгоды от внедрения цифровых технологий, включая снижение энергозатрат и улучшение качества продукции. Применение цифровых решений способствует повышению эффективности и долговечности Линтерных машин.

ABSTRACT

The article discusses the process of optimizing the operation of Linter machines using digital control and modern technologies. The implementation of IoT, SCADA and programmable logic controllers (PLC) systems allows for remote monitoring, automatic control and fault diagnostics in real time. Particular attention is paid to the use of artificial intelligence to predict possible breakdowns and plan maintenance. The economic and environmental benefits of implementing digital technologies are also considered, including reducing energy costs and improving product quality. The use of digital solutions helps to increase the efficiency and durability of Linter machines.

Ключевые слова: Линтерные машины, цифровой контроль, IoT, SCADA, программируемые логические контроллеры (PLC), удалённый мониторинг, искусственный интеллект, предсказательная диагностика, автоматизация, энергосбережение, повышение эффективности, оптимизация, техническое обслуживание, качество продукции, экологические выгоды.

Keywords: Linter machines, digital control, IoT, SCADA, programmable logic controllers (PLC), remote monitoring, artificial intelligence, predictive diagnostics, automation, energy saving, efficiency improvement, optimization, maintenance, product quality, environmental benefits.

Введение. Современные промышленные технологии требуют постоянного внедрения инновационных решений для повышения эффективности производства и качества продукции. Для того чтобы обеспечить её стабильную и высокоэффективную работу, необходимо использовать современные цифровые технологии, такие как IoT, SCADA и PLC. Эти системы позволяют внедрить удалённый мониторинг, автоматическое управление и диагностику неисправностей в реальном времени. Внедрение таких решений даёт возможность не только повысить производительность и уменьшить затраты на обслуживание, но и улучшить экологическую составляющую производства за счёт оптимизации энергозатрат. Искусственный интеллект, в свою очередь, играет ключевую роль в предсказательной аналитике, позволяя прогнозировать возможные поломки и устранять их до возникновения. Применение цифрового контроля в Линтерных машинах также способствует улучшению качества продукции, снижению числа дефектов и повышению общей стабильности работы.

Материалы и методы. В процессе исследования и оптимизации работы Линтерных машин с использованием цифрового контроля были использованы современные технологии и инструменты автоматизации. Основными элементами экспериментальной среды стали: программируемые логические контроллеры (PLC Siemens S7-1200), система диспетчерского управления и сбора данных (SCADA Wonderware InTouch), а также IoT-модули на базе Arduino и ESP32 для сбора данных о параметрах работы оборудования.

Для предсказательной диагностики применялись алгоритмы машинного обучения, реализованные в среде Python с использованием библиотек Scikit-learn и TensorFlow. На основе накопленных данных были построены модели для прогнозирования неисправностей, классификации сбоев и оценки износа компонентов.

Экспериментальная часть проводилась на производственной площадке текстильного предприятия, где были внедрены автоматизированные модули управления и мониторинга. В ходе испытаний сравнивались показатели работы оборудования до и после внедрения цифровых решений. Оценка проводилась по критериям: производительность, количество поломок, энергопотребление, стабильность качества продукции и затраты на обслуживание.

Результаты и обсуждение. В результате внедрения цифровых технологий в управление и мониторинг Линтерных машин были получены значительные улучшения по ряду ключевых показателей производственного процесса. Анализ данных, собранных в течение 6 месяцев до и после цифровизации, подтвердил эффективность предложенного подхода.

1. Повышение производительности. Применение систем удалённого мониторинга на базе SCADA и автоматического управления с помощью PLC-контроллеров позволило достичь стабильной работы оборудования с минимальными простоями. Производительность Линтерных машин увеличилась в среднем на 20%, что связано с исключением человеческого фактора при настройке и своевременным реагированием на отклонения в параметрах работы.

2. Снижение частоты поломок. Система предсказательной диагностики, основанная на анализе вибрации, температуры и других параметров с использованием алгоритмов машинного обучения (например, Random Forest и SVM), позволила снизить количество аварийных остановок на 25–30%. Уведомления о потенциальных неисправностях, формируемые заранее, обеспечили своевременное техническое обслуживание.

3. Снижение затрат на техническое обслуживание. Цифровизация процессов позволила сократить прямые затраты на обслуживание оборудования в среднем на 35%. Это обусловлено снижением числа внеплановых ремонтов и оптимизацией графика профилактических работ.

4. Энергосбережение. Внедрение интеллектуальных алгоритмов регулирования скорости вращения валов и температурного контроля позволило добиться экономии электроэнергии на уровне 15–25%. Устройства отключались или переходили в спящий режим при отсутствии нагрузки, что снизило общее энергопотребление.

5. Улучшение качества продукции. Стабильность работы машин и сокращение числа технических сбоев способствовали уменьшению уровня производственного брака. Удельный вес дефектной продукции снизился на 10–15%, что напрямую отразилось на увеличении выхода годной продукции.

Таблица 1.

Сравнительная таблица ключевых показателей

Описанные результаты демонстрируют высокую эффективность интеграции цифровых технологий в управление Линтерными машинами. Обоснованные статистическими показателями улучшения подтверждают актуальность и практическую ценность предлагаемых решений.

Заключение. Проведённое исследование показало, что внедрение цифровых технологий в управление и обслуживание Линтерных машин оказывает существенное положительное влияние на все ключевые показатели производственного процесса. Использование IoT-устройств, SCADA-систем и программируемых логических контроллеров (PLC) позволило не только повысить производительность оборудования, но и обеспечить его устойчивую и безопасную эксплуатацию.

Интеграция предсказательной диагностики на основе искусственного интеллекта обеспечила снижение количества внеплановых поломок, тем самым улучшив надёжность оборудования и минимизировав простои. Это позволило предприятиям сократить затраты на техническое обслуживание до 35%, а также увеличить срок службы оборудования без существенного увеличения эксплуатационных расходов. Оптимизация режимов работы машин с учётом текущих параметров и энергозатрат обеспечила энергосбережение до 25%, что также снизило углеродный след производства и улучшило экологическую устойчивость предприятия. Повышение стабильности работы машин повлекло за собой улучшение качества продукции, снижение уровня дефектов и повышение конкурентоспособности. Таким образом, цифровизация Линтерных машин с использованием современных средств автоматизации и интеллектуальных систем управления является эффективным направлением повышения эффективности текстильного производства.

Список литературы:

1. Каюмов А. М. Определение параметров испытаний в зависимости от типа трикотажного полотна //Universum: технические науки. – 2025. – Т. 3. – №. 3 (132). – С. 30-32.
2. Шарибаев Н. Ю., Каюмов А. М. Численная оценка формосохраняющих свойств тканей посредством анализа изображений //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 4. – №. 3 (120). – С. 33-36.
3. Зулунов Р. М., Каюмов А. М. Идентификация и сортировка текстиля для автоматизированной обработки с помощью ближней инфракрасной спектроскопии //Universum: технические науки. – 2024. – Т. 1. – №. 3 (120). – С. 38-41.
4. Kayumov A., Sobirov M., Musayev K. Methods of fabric defect detection using expert systems-a systematic literature review //E3S web of conferences. – EDP Sciences, 2024. – Т. 538. – С. 04015.
5. Zulunov R. et al. Detecting mobile objects with ai using edge detection and background subtraction techniques //E3S Web of Conferences. – EDP Sciences, 2024. – Т. 508. – С. 03004.
6. Rajput, R.K. (2021). Industrial automation and control. S. Chand Publishing.
7. Ahror K., Shohjahon U. Analysis of a program that provides additional services for visitors to resorts //Miasto Przyszłości. – 2024. – Т. 48. – С. 264-269.
8. Yusubjanovich S. N., Muminjonovich K. A. Trikotaj to ‘qimalarining shakl saqlash xususiyatlarini raqamli baholash usullari //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2024. – Т. 1. – №. 1. – С. 57-61.
9. Эрматова З. К. Актуальность преподавания языка программирования c++ в высших учебных заведениях //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 237-241.