自2022年以来,几何图形模型一直在Orapa Mine运营。该模型被用作短期和长期计划的计划工具,以识别和管理可治疗性挑战。考虑到最佳矿石混合和混合比例的选择,该计划由几何参数告知。这是在每个星期结束时和每个月的和解过程。基于定量分析的水平,几何囊性模型本身受到限制。鉴于此,Orapa矿已经开发了一个定量模拟模型,以弥合此间隙。模拟模型将能够预测关键过程效率(吞吐量,整体设备效率,功耗),并允许战略规划最大程度地减少无法实现业务目标的可能性。模拟模型已完成,预计将由Q3 2023实施。简介Orapa Mine在2022年实施了几何耐铝模型。由Grills和Lohrentz(2020)开发的模型用作战术计划空间中的预测工具,也用于中长期计划。该模型利用了冶金响应变量(MRV),尤其是矿石硬度,纤维化粘土含量并产量以预测植物中可能的可治疗性挑战,并告知混合策略以最大程度地减少对植物吞吐量的负面影响。该模型的长期应用将提供五年和资源开发计划的意见。几何模型本身具有一定的局限性,因为它在很大程度上是定性的。这也是对企业和长期可持续性项目的关键意见,以告知矿山和流程设计。根据这种定量模拟模型,该模型已整合了植物设备效率和MRV,以增强定量预测:根据这种定量模拟模型,该模型已整合了植物设备效率和MRV,以增强定量预测:
过去几年,自由空间光通信 (FSO) 已成为射频通信的可行替代方案。它提供了一种有前途的高速点对点通信解决方案。然而,大气吸收、散射和湍流会显著降低无线光通信,从而降低设备效率。由于上述大气原因导致的信号衰减是影响设备效率的另一个主要因素。观察到大气湍流条件被实施到不同的 FSO 系统模型中,例如单输入单输出 (SISO)、多输入多输出 (MIMO)、波分复用 MIMO (WDM-MIMO) 和出于各种原因使用 Gamma-Gamma 模型的提议模型双多输入多输出 (DMIMO)。使用 OptiSystem 7.0 软件进行模拟,以研究各种天气条件(晴天、霾天和雾天)如何影响信道的性能。模拟结果表明,为 FSO 系统实施双多输入多输出 (DMIMO) 技术可为各种范围提供高质量因数,同时仍在接收器端实现准确的传输数据。在晴空、霾和雾等大气湍流条件下,信号功率水平、质量因数和链路距离范围的性能改善已得到证实。
存储温度(TA)-20ºC至25ºC最大相对湿度(%)85%非调节CEC符合CEC符合CEC的UL等级干燥和潮湿的文件编号E71446 EMI合规性FCC第15部分A类批准UL列出了工厂和现场安装CSA C222 No.141 Ca T20设备效率数据库
该供应链中最大的FLW体积发生在处理设施。在这项研究中,这代表了进入设施的原始体积的21-38%,这一范围来自不同的测量方法。flw是由于产品不符合规格(例如,黑点),丢弃的果皮,批次失败的质量控制检查,严格的食品安全措施以及运营和设备效率低下。最大的废物类别是“湿”,它是通过烹饪土豆的过程阶段产生的。“冷冻”废物是指冷冻后丢弃的产品,包括包装物品。该设施中近95%的废物作为牛饲料出售。
系/中心/学院名称:管理研究系 科目代码:BMC-513 课程名称:生产与运营管理-2 LTP:3-0-0 学分:1.5 学科领域:PCC 课程大纲:布局设计、产品、流程、蜂窝布局、服务系统中的布局、生产线平衡、位置策略、评估位置替代方案的方法、服务位置策略、JIT 和精益运营、质量管理、质量成本、全面质量管理、质量工具、质量大师的贡献、统计质量管理、六西格玛、验收抽样、项目管理、维护管理、可靠性、TPM、整体设备效率、可持续运营管理、可持续制造、运营管理中的新挑战、IT 在运营管理中的使用。
如果公司采用纯技术方法开发数字战略,那么他们可能会遇到困难。为了帮助解决运营效率低下的问题,通常需要一个技术生态系统;但是,该战略应该由业务主导,并解决运营挑战,例如整体设备效率 (OEE)、资产优化、预测性维护、劳动力管理等。从业务利益开始,然后确定需要哪种技术来实现变革的公司可能比那些将“闪亮的物体”推向运营的公司更成功。在 P&P 行业中,有许多成功案例,其中 SM 战略通过预测性维护提高了 OEE 和质量,避免了资本支出,并减少了计划外停机时间。6
摘要 HVAC(供暖、通风和空调)系统的功耗是迪拜 132 kV 变电站运行的关键因素。本摘要研究了导致 HVAC 系统能耗的各种因素,包括冷却负荷、设备效率和运行时间。该研究还探讨了降低功耗和提高能源效率的策略,例如升级设备、优化系统控制和使用可再生能源。本摘要旨在通过分析迪拜 132 kV 变电站 HVAC 设备的功耗,提供有关如何提高变电站运行能源效率的见解。本报告将说明和展示如何将 DMAIC 流程实施到潜在案例研究中。数据不是实际的,而是估计的,因为报告的数据是机密的,并且旨在展示如何实施 DMAIC 流程。
尽管 Datonis 平台是一个与行业无关的物联网平台,但 Altizon 在汽车和化学品制造商、石油和天然气以及公用事业公司的工业资产监控和相关分析方面拥有成熟的能力。Altizon 并未通过过去在运输和物流子行业的表现展示经验或实力。观察到的和可验证的工业用例包括实时监控制造、公用事业、运输和物流生产环境中运营和业务选区的质量指标数据。具体而言,Altizon 已证明其在整体设备效率 (OEE) 和资产 CBM 方面拥有成熟的能力,可用于优化生产线速度、提高产量、降低能耗、减少质量缺陷以及工具和备件成本。Altizon 还向客户展示了资产运行参数(例如振动、吸入压力和轴承温度)的可见性,以实现预测性故障和备件管理。