Kakšne so aplikacije napredne tehnologije v enotah za obdelavo virov?
Pustite sporočilo
1. Avtomatizirani krmilni sistem: Napredni avtomatizirani krmilni sistemi uporabljajo računalniško tehnologijo za doseganje celovitega samodejnega spremljanja in nadzora enot za obdelavo vira. To vključuje procese, kot so šaržanje surovin, mešanje in granulacija, kar izboljšuje natančnost in doslednost proizvodnje.
2. Oddaljeno spremljanje in upravljanje: Z uporabo internetne tehnologije lahko enote za obdelavo virov dosežejo daljinsko spremljanje. Vodje proizvodnje lahko na daljavo dostopajo do podatkov v realnem času in statusu delovanja, da pravočasno razumejo proizvodne pogoje in hitro odzivajo in prilagodijo.
3. Napredne stroje in oprema za pelete: Napredni stroji za pelete uporabljajo visoko učinkovito porabo energije in visoko izhodno tehnologijo. S prilagoditvijo plesni in tlaka je mogoče nadzorovati velikost in obliko peletov, da se izboljša konsistentnost in okusnost krme.
| Model | Sposobnost | Moč | Dimenzija | Teža |
| 125 | 80-100 kg/h | 3kw | 110 * 35 * 70 cm | 95 kg |
| 150 | 120-150 kg/h | 4KW | 115 * 35 * 80 cm | 100 kg |
| 210 | 200-300 kg/h | 7,5kW | 115 * 45 * 95 cm | 300 kg |
| 260 | 500-600 kg/h | 15kW | 138*46*100 cm | 350 kg |
| 300 | 700-800 kg/h | 22KW | 130 * 53 * 105 cm | 600 kg |
| 360 | 900-1000 kg/h | 22KW | 160 * 67 * 150 cm | 800 kg |
| 400 | 1200-1500 kg/h | 30kW | 160 * 68 * 145 cm | 1200 kg |
4. Inteligentni serski sistem: Z inteligentnim serskim sistemom lahko natančno serijo izvedemo v skladu s stopnjo rasti, vzrejo in potrebe po hranjenju živali. Inteligentni serski sistem lahko samodejno prilagodi delež različnih surovin, da ustreza prehranskim potrebam živali.
5. Tehnologija zaznavanja kakovosti na spletu: Med proizvodnim postopkom se sestava, vlažnost, velikost delcev itd. V realnem času spremljajo prek spletnih senzorjev in opreme za zaznavanje. To pomaga izboljšati raven nadzora kakovosti vira.
6. Analiza podatkov in uporaba velikih podatkov: Z zbiranjem in analizo proizvodnih podatkov je mogoče razumeti status delovanja, učinkovitost in kakovost izdelka enote za obdelavo krme. Tehnologija velikih podatkov pomaga proizvajalcem krme bolje optimizirati proizvodni proces in izboljšati učinkovitost proizvodnje.
