仪表组揭露了Skala Solo

华盛顿州普尔曼 -

闭环干燥解决方案利用机器学习和人工智能将自动化的自优化控制带入批处理烤箱，连续线和工业过程系统；新软件反映了收购后集成

仪表组今天介绍了新的Skala Solo自动式化的AI自动化干燥，以获取批处理烤箱，连续线路和工业过程系统。Skala Solo反映了Drying Technology，Inc。的Delta T传感器技术和专利算法的整合到Meter Group的投资组合中。

仪表组于2021年3月获得了干燥技术，以帮助处理器准确预测何时将批次干燥至正确的水分水平。无论是用于烘焙，烘焙，脱水，固化还是其他行业场景，Skala Solo都会以最少的能量和精力提供高质量的一致输出。

Skala Solo由人工智能，自动化，机器学习和自我优化的干燥提供动力，解锁了预测能力，可通过减少高达30％的水分差异来最大化产量。除了消除系统“停机时间”外，工业流程控制系统运营商每年都会实现高达10％的能源节省。

“有了Skala Solo，运营商不必猜测食物何时完成，” Meter Group博士Susan Newman说。“ Skala软件位于设备PLC内部，自动化测量以及对水分控制的调整，以确保产品一致性，质量和最佳过程，从而使每批都能完美地使用最小的废物。“能源消耗之所以降低，是因为该系统正在以最佳的水分水平生产产品（不是过度干燥），没有返工，停机时间减少，并且系统使用有意优化能源消耗的参数控制了Skala Solo。透明

在使用现有流程数据链接设备和培训Skala Solo的高级机器学习算法之后，食品公司受益于自我优化的闭环。在每次干燥过程中，Skala的AI都可以预测过程中的水分水平，并自动调整干燥机控件以生产完美的成品。技术人员将独立测量水分水平，并将其输入Skala，然后使用这些次要数据点测试并完善其预测模型，并抵消季节性波动。

这通常会导致每年从干燥损失中节省下来的100,000至720万美元的收益率，这取决于每年产生的数量和每磅产品成本。

“闭环控制使每个人类操作员都能达到相同的质量结果。系统调整后，操作员确保设备清洁，所有维护都完成，并且将正确的产品加载到系统中。操作员进行定期验证读数以进食闭环系统以验证模型。这为运营商创造了一种平静的氛围，因为精益制造业只能专注于过程成功至关重要的事物。”纽曼补充说。

智能自动化通过消除人为错误的风险来解决产品生产的不一致；Skala Solo会根据数据自动做出决策，从而使操作员在每批运行时都能产生最佳结果。

纽曼说：“ Skala Solo消除了季节性和环境条件引起的产品质量的波动。”“一段时间后，操作员将享受一种脱颖而出的方法，以防止由于需要多次通过干燥的材料运行未经干燥的材料而导致的不必要的资源消耗。”

重要的是要注意的是，与许多过于复杂的，人手不足的行业4.0解决方案不同，部署Skala Solo通常不需要停机时间。该解决方案设计为安装和激活，没有任何复杂的配置或昂贵的专业服务培训。如果需要安装其他传感器，则停机时间很小。同样，由于Skala Solo消除了运营商等待产品从干衣机出来以测试水分水平的需求，公司可以增加生产量，而无需技术人员不得不反复调整温度和设定点。

Solo不需要互联网连接即可运行，可以在没有网络风险，硬件投资或“改变”整个工厂的风险的情况下提供智能工厂福利。