GHI SMART FURNACES stellt auf der Aluminiummesse in Mexiko die Verbesserungen der Industrie 4.0 für Aluminium-Recyclinganlagen vor
GHI hat als Aussteller und Referent an der Messe Alumexico in San Luis de Potosí (Mexiko) teilgenommen, auf der sich die wichtigsten Aluminiumhersteller und Recyclingunternehmen Mexikos versammeln.
Vor zahlreichen Zuhörern hielten die Vertriebsleiterin von GHI Ana Portilla und die Leiterin der Geschäftsentwicklung für Mexiko Adriana Torres einen Vortrag über die „Verbesserung der Ausbeute von Aluminium-Recyclingöfen über die Industrie 4.0 hinaus“.
Auf der Grundlage ihrer Erfahrung und ihrer Kenntnisse über Prozesse und Anlagen hat GHI eine fortgeschrittene Datenanalyseplattform entwickelt, um die Ausbeute von Industrieöfen und Zusatzausstattung in der Aluminiumrecycling-Industrie zu optimieren.
Ziele dieser von uns „Beyond 4.0“ getauften Plattform sind die Erkennung von Anomalien im Betrieb, die Identifizierung von ineffizientem Anlagengebrauch, die Sicherstellung der Ausbeute und der Leistungen der Öfen und die Rückverfolgbarkeit des Prozesses und seiner Qualitätsindikatoren.
Diese von spezialisierten Ingenieuren von GHI analysierten Daten werden dazu verwendet, den Ofen an den Kundenbedarf und die Wartung an die Abnutzung der Ausstattung anzupassen und Richtlinien und Verfahren zum Energiesparen zu erstellen.
Außerdem ermöglicht Beyond 4.0 den Aluminiumrecycling-Unternehmen, datenbasierte Maßnahmen zu ergreifen und für ihre Prozesse fortgeschrittene Dienstleistungen wie intelligente Produktionsunterstützung und intelligente vorbeugende / vorausschauende Wartung zu nutzen.
In einem zunehmend wettbewerbsintensiven Umfeld benötigen Aluminiumrecycling-Unternehmen effiziente, nachhaltige und rentable Fertigungsanlagen. In diesem Zusammenhang optimiert GHI laufend das Design ihrer Anlagen, entwickelt neue Technologien und bietet innovative Dienste für die Sekundäraluminium-Industrie. Auf dem Weg zur vierten industriellen Revolution hat GHI ihre eigene Analyseplattform Beyond 4.0 entwickelt, um relevante Daten industrieller Prozesse zu erfassen und zu verarbeiten und daraus tiefergehende Ingenieurskenntnisse zu gewinnen.