Monitorizarea stabilităţii utilajelor cu ştiinţa datelor
Publicat la 16 iulie 2021 în Industry 4.0
Verificarea sănătăţii pentru utilajul dvs.
Cum funcţionează această scanare? Semnalele de la senzori şi (acolo unde este posibil) de la dispozitivele de acţionare vor fi înregistrate la o frecvenţă ridicată, analizate şi legate de procesul utilajului şi de programul de control al acestuia. Făcând acest lucru împreună cu operatorii şi/sau inginerii care se ocupă de utilaj, veţi obţine o perspectivă detaliată şi veţi putea detecta abateri şi inconsecvenţe, cum ar fi nealinierea senzorilor, configurarea greşită şi piesele uzate. Gândiţi-vă să reduceţi micro-opririle sau să descoperiţi cauza principală a unei probleme intermitente şi indistincte.
Monitorizarea utilajului
Cu ajutorul monitorizării constante, sunt posibile detectarea anomaliilor de proces şi de calitate, descoperirea abaterilor de la tendinţe şi oferirea de sfaturi pentru întreţinere predictivă. Devin disponibile durata înlocuirii utilajului şi mai multe date de intrare pentru programul de instruire model. O actualizare regulată a modelelor este necesară pentru a menţine şi a spori acurateţea predicţiei.Punerea la treabă a controlerului Sysmac de la OMRON, cu inteligenţă artificială
Ştiaţi că OMRON are un controler de utilaje cu o bibliotecă Sysmac pentru inteligenţă artificială? Vă putem ajuta cu testarea conceptului şi vă putem asista în timpul implementării pe linia dumneavoastră a controlerului cu inteligenţă artificială. OMRON vă poate oferi, de asemenea, inteligenţa artificială ca serviciu, prin care ne vom ocupa de implementarea completă, de actualizări, de upgrade-uri şi de întreţinere. Chiar şi sistemele de inteligenţă artificială au nevoie de atenţie periodică pentru a se îmbunătăţi şi pentru a se adapta la schimbările detectate în comportamentul utilajului şi/sau în procesul de producţie.
Studiu de caz: OMRON Manufacturing of The Netherlands
Recent a fost realizat un proiect de ştiinţa datelor la fabrica OMRON Manufacturing of The Netherlands (OMN) pe linia de asamblare NX, concentrându-se asupra utilajului de capsat pini, care capsează pini în cutii de plasticUtilajul de capsat pini conţine mai multe motoare şi senzori care generează peste 50 de semnale în paralel. Scopul acestui proiect a fost de a monitoriza toate semnalele în acelaşi timp şi de a descoperi situaţiile anormale. Controlerul cu inteligenţă artificială a capturat semnalele la fiecare 2 milisecunde ca date de eveniment şi le-a stocat în vederea analizării datelor şi a detectării anomaliilor.
Una dintre problemele comune ale utilajului de capsat pini este cauzată de îndoire şi de motoarele de alimentare a bobinei, atunci când utilajul nu deplasează bobina în mod corect. Această problemă necesită o activitate de întreţinere care opreşte întreaga linie de producţie timp de aproape o oră. Cu ajutorul detectării anomaliilor, defecţiunile pot fi detectate din timp, iar inginerilor şi personalului de întreţinere li se trimite o alarmă. În cazul utilajului de capsat pini, alarma este declanşată cu câteva ore înainte de apariţia unei probleme majore. Această alarmă timpurie previne oprirea utilajului, deoarece asigură întreţinerea în timp util şi sugerează o corecţie simplă, fără oprirea semnificativă a utilajului.
În plus, schimbările subtile ale utilajului nu pot fi detectate de oameni. Dacă maşina încetineşte pentru fiecare ciclu de producţie, doar cu câteva milisecunde în fiecare săptămână, acest lucru nu va fi sesizat de operatori sau de ingineri. În timp, utilajul ar putea deveni cu 10% mai lent şi ar putea să producă cu 15% mai puţin într-o singură zi. Cauza principală a acestei probleme a fost găsită prin monitorizarea comportamentului tuturor semnalelor cu ajutorul modelelor de detectare a anomaliilor. Se pot efectua ajustări pentru a menţine performanţa maşinii la un nivel ridicat.
Aţi dori să exploataţi întreaga valoare a datelor dvs. industriale sau aveţi o problemă pentru care credeţi că soluţia este ascunsă în datele dvs.? Descărcaţi cartea albă de mai jos pentru mai multe detalii.
