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使用FESTO传感器改进流程

今天,传感器无处不在。您的智能手机中有接近传感器、加速度计、陀螺仪、磁力计、生物识别设备、红外和温度传感器、湿度设备甚至血氧计(尽管您可能不想依赖基于智能手机的血氧计的准确性)

除了用于提供了解工业过程的窗口的基本四种(流量、液位、压力和温度)传感器之外,您还可以在日常产品中找到无数其他传感设备——从玩具到洗碗机再到汽车。如果您的食品或饮料业务没有广泛使用传感器来监控您的过程,您就不能指望长期保持竞争力——因为正如他们所说,“您无法控制您不测量的东西”,并且如果没有它们,您就无法从流程中获得可操作的数据。

有了一些巧妙的工程和正确的传感设备,没有理由不控制您的过程。如果您没有员工的工程帮助,那么您的系统集成商就可以获得帮助。正如 CHL Systems 的工程师 Mark Leer 所说:“我们不是传感器制造商,而是在我们的设计/建造项目中使用传感器的集成商。” 而且,凭借集成商从他们所做的如此多的项目中获得的经验,他们通常能够提出新颖的解决方案——比如让一个传感器完成多个传感器的工作。“我们能够使用激光距离传感器检测未填充的面团袋,并在 [进入] 包装机械之前相应地剔除多条产品线,”Leer 说。

用于每一个严格目的的传感和控制传感器和控制器制造商拥有用于严格食品/饮料应用的设备。Brooks Instrument 制造流量和压力仪表,并拥有例如质量流量控制器 (MFC) 来获取这些数据并使过程保持目标。“我们的 MFC 专注于食品和饮料制造应用,包括冰淇淋、奶酪、黄油、酸奶、基于细胞的肉类以及啤酒和葡萄酒的发酵,”工业流程专家 Al Harvey 说。他补充说,每个应用程序都需要可测量的、连续数量的空气、二氧化碳或其他气体来完成配方。

Endress+Hauser 提供为我们的行业量身定制的全面测量仪器系列,食品和饮料高级行业经理 Ola Wesstrom 说。这包括用于卫生过程应用以及用于食品加工厂的水、空气、气体、电力和蒸汽公用事业的简单传感器到高级分析仪。

食品和包装销售工程师 Sebastian Balos 表示,有些人可能不会认为 Festo 是一家传感器公司。但是,Festo 提供范围广泛的传感器,包括接近传感器、流量传感器、光学传感器和复杂的机器视觉系统。Festo 的传感器系列涵盖了广泛的应用,从监控过程设备的流量和压力到感测执行器和产品在灌装和包装设备中的位置、跟踪产品和包装代码以及识别产品和包装缺陷。

Rheonics 有限公司/应用工程和市场开发的开发工程师 Manpreet Dash 说,Rheonics 开发、制造和销售密度和粘度传感器以及自动化解决方案,这些传感器用于从食品加工到石化的广泛应用。“我们的传感器用于食品加工的各个阶段,例如涉及牛顿和非牛顿流体的运输、混合和涂层。”

Rheonics 的密度和粘度计被全球机器制造商和制造商广泛用于监测面糊混合和涂层、巧克力精炼和威化涂层、奶油、牛奶、酸奶、蛋黄酱、酱汁制造、动物食品的肠溶涂层、监测酒精和糖葡萄酒和饮料中的含量,以及自动化废水流。

思考具有挑战性的应用

如果你有一台相对较新的洗碗机,它有一个浊度传感器——如果水是清澈的,它实际上可以减少不必要的冲洗,从而节省水和能源。现在在工业环境中应用相同的原理,节省是真实的。

“蒸馏的主要成本之一是冷却水,”ProMach 品牌 Allpax 的软件工程师 David Cohen 说。植物被充电一次以使用水并再次将其送入下水道。“我们的客户一直在寻找一种无需昂贵的过滤系统即可回收直接接触冷却水的方法,”Cohen 说。“我们将浊度计集成到我们的水回收系统中。这些仪表能够检测水的清洁度,因此我们可以在过程开始时排放脏水,并在过程中间和结束时重新捕获干净的水。这使工厂的用水量减少了多达 50%,从而节省了大量资金。”

Brooks Instrument 的 Harvey 说,使用传统传感器的一个具有挑战性的食品应用是制作冰淇淋的过程。“我们的 MFC 将可测量和可重复的空气量注入奶油中,使其达到特定的重量以及光滑和奶油般的外观和质地。结合其他设备,当奶油被注入蛋糕时,我们的 MFC 允许在过程中保持一致性,因此每个蛋糕都有相同数量的奶油。”

当您有意或无意地将空气注入产品中时,测量其质量流量一直存在问题。Endress+Hauser 的 Wesstrom 解释说:“由于牛奶、搅打产品或粘性液体等许多食品中夹带空气,科里奥利质量流技术过去一直难以提供准确的测量。通过一种新方法,Endress+Hauser 在 Promass Q 科里奥利流量计中使用多频技术解决了这个问题,以至于它被用于[用于]确定搅打产品中的气体空隙率(溢出测量)。”

为什么不尽可能简化流程?Festo 的 Balos 解释说: 最近,一位客户寻求 Festo 的帮助,为一种独特的应用设计工艺解决方案,在这种应用中,水被用来沿着“懒惰的河流”般的环路轻轻地移动水果。在返回回路起点的过程中,需要通过管道对水流进行监测和控制。需要显着平衡流量和压力以保持系统正常流动。

“应用团队使用流量传感器和压力传感器进行监控,”Balos 说。这些信号被发送到 Festo Motion Terminal (VTEM),它在一个单元中包含一个 Festo PLC。VTEM 的智能阀门功能以及传感器为管道中阀门的完全模拟控制创造了一种新的简单方法,而不是传统使用的开关过程阀门。这种设置消除了对八个过程阀传感器的需要,并将传统上八个并排的比例压力调节器减少到少于四个。“由于组件数量的减少,我们实现了面板空间节省以及明显的成本节省,”Balos 说。

假设您有一个容器放置在一个带有称重传感器的平台上,用于在向容器中添加或“定量”添加成分时监控容器的重量,并且您想知道何时停止添加成分。非常简单——只需在容器中的成分达到其皮重时关闭阀门即可。现在,要添加另一种成分,您必须将重量“归零”以获得新的皮重,并对添加的每种成分再次连续执行相同的程序。显然,您可以获得准确剂量的成分,但这需要时间。

控制系统集成商协会 (CSIA) 认证成员 ECS Solutions 的流程专家 John Parraga 认为必须有更好的方法来计量成分——不是按顺序——但同时使用相同的仪器已经就位. 他提出了这样一个新颖的想法,题为“并行馈送的系统和方法”(7,660,680)。有关更多信息,请参阅Parraga 的更详细的说明。另请参阅 FE 文章“如何使用单个累加器同时计量多种成分”。

超越具有挑战性的应用 

当今的应用需要复杂且更奇特的传感器来实现包装和工艺相关功能。例如,CHL 的 Leer 描述了使用 3D 智能传感器动态捕获糖果托盘轮廓,以每分钟 20 个托盘的速度将位置数据反馈给真空拾取机器人。

Allpax 的许多客户加工商使用易碎容器(袋子、杯子、碗)向客户销售产品。Cohen 说,容器需要精确的压力控制,以确保它们在灭菌过程中不会破裂。过去,处理器必须将测试容器发送到第三方测试设施才能映射压力曲线。每当容器或成分发生变化时,他们都必须发送新的包裹进行测试和映射。这可能是一个昂贵且耗时的过程。

Cohen 说,通过集成压力剖面仪系统,处理器现在可以执行这些测试并创建自己的压力剖面图,从而节省时间和金钱。轮廓仪传感器连接到容器并放置在脱水缸中。随着蒸馏器加热,容器开始由于增加的内部压力而偏转。压力分析仪系统检测偏转并相应地自动增加内部蒸馏压力以补偿和减少偏转。挠度测量和蒸馏压力补偿在整个灭菌过程中持续进行,为容器创造的压力曲线。

Balos 说,在酸奶杯灌装应用中,处理器需要能够满足 IP69K 冲洗等级环境的智能 IO-Link 距离传感器。Festo 的 SOOE 光屏障传感器系列能够满足这些要求。IP69K 要求是食品行业的一个增长趋势,这反映在对 Festo 的 IP69K 等级阀门的需求上。通过耐受恶劣环境,从不锈钢 NEMA 4x 型外壳中取出传统组件也被证明是非常具有成本效益的,并且具有提高效率的积极副作用,因为组件或系统现在更接近应用,这可以提高机器性能.

FESTO工艺应用要求更高

Brooks Instrument 的 Harvey 表示,在流程方面,使用更复杂传感器的具有挑战性的食品和饮料应用包括基于细胞的肉类的生产以及啤酒和葡萄酒的发酵。对于基于细胞的肉类,MFC 提供精确数量的空气、氧气、氮气和二氧化碳,用于闭环控制生物反应器中的 pH 值和溶解氧,以便细胞生长。比容和流量对这一过程至关重要。如果气体控制出现不利情况,可能会导致批次损坏、资金浪费和生产损失。

为了加快啤酒和葡萄酒的发酵过程,MFC 允许通过受控和自动化的过程来激活酵母,以制作更多配方并最大限度地提高产量。氧气传感器用于向 MFC 提供反馈,以控制峰值水平的氧气流量。

对于酿造过程,Rahr Eagle Brewery 希望更好地控制其发酵过程。该啤酒厂一直在使用可变面积流量计来测量机械压缩空气喷射,以增加氧气含量。然而,啤酒厂想要使用纯氧来激活酵母——在这种情况下,需要精确的传感和控制。该啤酒厂在 William E. Young 公司的帮助下安装了带有 NMA4X/IP66 外壳的 Brooks Instrument SLAMf 质量流量控制器,以精确控制和自动化纯氧水平。

Endress+Hauser 的 Wesstrom 说,粘度是一个常见的质量控制参数,主要在实验室离线进行,随之而来的延迟和成本。通过使用带有粘度输出的 Promass I 科里奥利质量流量计,可以进行在线粘度测量,大大减少与质量检查步骤相关的生产停机时间,并在某些情况下实现闭环控制。

说到粘度,Rheonics 的一位瑞士客户需要制造的巧克力威化棒,然而,瓶颈在于巧克力和奶油层的一致性,需要以准确的厚度涂抹以确保正确的最终厚度Dash 说,为他们的客户提供的脆饼。

巧克力制造商在其生产线上安装了 Rheonics 在线粘度计 SRV,以监控巧克力和奶油混合物,以确保将混合物的粘度控制在严格的限制范围内,以保证涂层的一致性。巧克力-奶油-坚果混合物是一种带有空气的复杂流体,在使用 SRV 之前,客户没有找到任何能够提供可靠和可重复测量的仪器。

未来的FESTO传感器

“我们相信视觉系统和传感器将变得更便宜、更易于使用,并且可能会被用于比现在更多的应用,”Festo 的 Balos 说。视觉、X 射线和金属检测形式的传感将提供捕获大量数据的能力,这将使加工商能够以减少召回和更安全食品的方式对其进行处理。Balos 补充说,这是成功实施跟踪和追踪所必需的数据库信息类型。关于食品安全,Balos 表示,我们将在不久的将来看到对有害食物病原体的快速感知。

“我们将看到颜色、浊度等光学技术的发展——但最重要的进步将是拉曼光谱适用于蛋白质、脂肪、糖类型和其他参数的在线或在线测量,”韦斯特罗姆说. 其他较新的技术包括用于浓度测量的表面声学和用于固体水分测量的微波。

“由于生产技术的进步和大规模生产传感器的采用(例如,想想汽车中用于自动巡航控制的雷达),我们将看到更简单的传感器涌入不太关键的应用程序,支持数字化转型战略,”补充道韦斯特罗姆。应该记住,许多这些简单的传感器不适合也不会适用于泡沫、蒸汽、搅拌等非常动态的应用,因此将来会出现简单和更先进的测量仪器的组合。

Dash 说,粘度是一种在分子水平上受到影响的特性,并且具有关于该过程的大量信息,但很难用现有仪器进行可靠的量化。粘度提供了对食品中最重要的特性(质地和稠度)的见解。这些特性会影响消费者对口味、香气、风味和口感以及产品成败的接受程度。

 在食品工业中采用粘度计的主要制约因素有两个:首先,缺乏稳健、在线、可重复的粘度计,其次,缺乏能够在整体控制策略中充分利用粘度信息的集成工厂控制系统. 人们一直认为,尽管食品流变学很重要,但它是一个难以可靠监测的课题。

软件在FESTO传感器中的未来角色

 毫无疑问——软件在当今的传感系统中扮演着重要的角色,它的应用将以不同的方式应用。“我认为我们会看到混合;一些仪器仍然需要复杂的软件才能工作,而对于某些仪器来说,获取原始信号就足够了,”韦斯特罗姆说。作为仅提供原始信号的示例,Endress+Hauser 现在提供“发射器”,它是传感器电缆的一部分。“我们已经开始研究 pH、电导率和其他一些液体分析产品——但 CM82 变送器可以用于其他测量参数,以降低仪器成本,”Wesstrom 说。

Wesstrom 说,基于云的资产健康监控和可追溯性能验证服务正在迅速被食品行业采用,这对性能和安全记录有更大的需求。这方面的一个例子是 Endress+Hauser 的心跳技术,它结合了用于过程优化的诊断、验证和监控功能。

Harvey 说,软件已经在用于预测性维护的更高级诊断功能中发挥作用,维护工程师可以使用软件来执行系统检查。例如,Brooks Instrument 在其“智能”设备上的板载高级诊断有助于预测性维护和故障排除。一种诊断可确保正确连续流向生物反应器。如果入口压力受限于 MFC,则会向操作员发送受限流量警报。另一种诊断是回流警报,当生物过程液体或气体意外回流到 MFC 时,它会通知操作员。第二个功能是 Brooks BEST 软件,它允许客户在现场对 MFC 进行故障排除和校准。“另一个辅助功能是我们的门户网站,它允许客户查看 MFC 设置、控制设备、

软件将在FESTO传感器的未来发挥关键作用,它将在获取和分析过程数据、检测需要干预的事件、优化过程和收集有关工厂过程的见解方面为工厂工程师提供无限的可能性。 Rheonics 的 Dash 表示,短期和长期影响都有。

Dash 说,食品行业有一系列应用,重要的是要了解每个应用在过程目标、规范和法规、产品转换和工厂工程师的经验、常见的工厂车间实践和专业知识方面都是不错的的。 .

工厂内的用户与传感器数据交互的方式将在很大程度上取决于软件和部署的数据处理算法如何最好地满足该应用程序的需求。因此,与传感器捆绑在一起的软件需要根据特定应用/行业从测量变量中监控计算出的过程变量。这得到了智能传感器的支持,例如来自 Rheonics 的传感器,它结合使用边缘和云技术来实现传统传感器无法实现的深度过程知识。

Dash 补充说,直观的软件可确保工厂经理、操作员和工程师更轻松地学习曲线,以便与软件顺利交互并获得工业 4.0 和自动化技术的全部好处。

人工智能将有助于简化软件 

“软件将继续简化,”Festo 的 Balos 说。人工智能和机器学习将迅速发展,并使处理器更容易为复杂任务设置设备。此外,人工智能和机器学习依赖于传感器获取的大数据。例如,在水果行业,需要检查软水果上是否有瘀伤。瘀伤可以是各种形状和颜色。人工智能将有能力学习(基于视觉传感器数据)要寻找什么。人工智能系统将自学寻找损坏产品的模式。而且,这一切都始于传感器和传感器数据的采集。

但我问巴洛斯,想要一些“不好”的组合来创造“手工制作”的外观怎么样?例如,您不希望巧克力曲奇饼干始终在中心和 12 点钟、3 点钟、6 点钟和 9 点钟位置显示薯片,对吗?

“如果制造商需要,视觉和人工智能肯定会让他们拥有这种选择,”巴洛斯说。“它将允许传球的不同窗口,并且无法扩展、学习和适应千篇一律的模式。听起来这项技术在食品制造领域有点遥不可及,但事实是,这项技术比人们想象的要普遍。

“想想你的智能手机和 Face ID,”Balos 补充道。“每次您查看智能手机时,都会执行通过或失败以允许您访问。您的发型和颜色、面部毛发、化妆、太阳镜的开启或关闭等的变化最初从未预先编程过;它们是通过手机上的传感器和人工智能技术学习和适应的。无论我长什么样,我仍然是可以访问我的手机的人。将其应用于食品制造当然是可行的。也许目前缺少的只是一些实施创意。”

由于它们在您能想象到的几乎任何应用(消费、医疗或工业)中无处不在,因此传感器的成本比以前低;总的来说,它们变得更小,无线功能提供了一些以前不可用的用例。借助 AI 软件和内置资产检查功能,如今的传感器对于加工厂而言变得更容易安装和使用;运营商和管理层能够从他们的流程中获取关键数据,让他们在竞争中脱颖而出。问题不是“你能负担得起安装传感器”,而是“你能负担得起不使用它们以及它们可以提供的可操作数据吗?”

无线选项:扩展FESTO传感器的范围

无线传感器已经存在一段时间了,但您是否应该为关键应用部署它们?“无线选项取决于应用,”Brooks Instrument 的 Harvey 说。在食品实验室或其他研发应用中,无线很可能是未来的发展方向。如果无线信号出现故障,实验室不会因为测试环境中使用的体积小而损失数万美元。然而,在工厂生产环境中,硬连线是 PLC 与 MFC 实时有效通信以获得更高可靠性的必要条件。

“随着 5G 等先进技术的上线,传感器和设备的通信将变得越来越无线,”Balos 说。“然而,在工厂中以无线方式为组件供电仍然是一个需要解决的问题。”

Wesstrom 说,功率清除技术(振动、光等)已经在使用中,随着电池技术的快速改进,以及更快、更可靠的无线网络,许多测量都在朝着这个方向发展。无线今天主要用于缓慢的过程,并作为远程配置和故障排除的工具。展望未来,我们将看到更多采用资产健康监控作为预测性维护和流程优化的推动因素。

Dash 说,根据应用,从振动、热量、流动或太阳能中获取动力可能是可行的选择。迄今为止,能量收集技术更广泛使用的最大瓶颈是收集器的低功率输出和传感器的高功率要求。目前正在开发的先进低功率传感器正在从起搏器和助听器中汲取专业知识,以减少它们的功率预算,这使得自供电成为中期的可能性。

Dash 表示,无线和自供电传感器的一项主要优势是显着降低了传感器的安装成本。今天,传感器项目预算的 70-80% 用于安装,因此拔掉电线可以显着减少这种情况,并成为行业需要采用普适传感的游戏规则改变者。

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