Monitorování stability stroje pomocí datové vědy
Zveřejněno Industry 4.0 v 16. červenec 2021
Kontrola stavu vašeho stroje
Jak taková kontrola dat funguje? Signály ze senzorů a (kde to je možné) z akčních členů jsou zaznamenány na vysoké frekvenci, analyzovány a propojeny s procesem stroje a řídicím programem. Pokud do tohoto procesu zahrnete i obsluhu strojů a techniky, získáte podrobný přehled, který vám umožní odhalit odchylky a nekonzistence, jako je chybné nastavení senzorů, špatná konfigurace nebo opotřebené součástky. Zamyslete se nad omezením drobných prostojů nebo zjistěte primární příčiny nesouvislých či nepatrných problémů.
Monitorování stroje
Konstantním monitorováním je možné detekovat procesní a kvalitativní výkyvy, odhalit trendové odchylky a vytvářet doporučení pro prediktivní údržbu. Zpřístupní se doba výměny stroje a více vstupních dat k zaškolení u specifických modelů. Pravidelná aktualizace modelů je nezbytná k udržení a zlepšování přesnosti predikce.Uvedení řídicí jednotky Sysmac AI společnosti OMRON do provozu
Věděli jste, že společnost OMRON má řídicí jednotku s knihovnou Sysmac pro umělou inteligenci? Můžeme vám pomoci s ověřením konceptu a asistovat při implementaci řídicí jednotky s umělou inteligencí do vaší linky. Společnost OMRON také nabízí koncept „umělá inteligence jako služba“, kde se postaráme o kompletní implementaci, aktualizace, vylepšení a údržbu. Také systémy umělé inteligence vyžadují pravidelnou pozornost, aby se mohly zlepšovat a přizpůsobovat změnám detekovaným v chování strojů nebo výrobních procesech.
Případová studie: OMRON Manufacturing of The Netherlands
Ve výrobním závodu OMRON Manufacturing of The Netherlands se nedávno na montážní lince NX uskutečnil datový vědecký projekt, který se soustředil na stroj montující nýty na plastová pouzdra.Tento stroj obsahuje několik motorů a senzorů, které souběžně generují více než 50 signálů. Účelem projektu bylo monitorování všech signálů současně a odhalování abnormálních situací. Řídicí jednotka s umělou inteligencí zaznamenávala signály každé 2 milisekundy jako data událostí a ukládala je v rámci datové analýzy a detekce odchylek.
Jeden z častých problémů, které se u tohoto stroje vyskytují, je způsoben ohyby a motory pro podávání cívek, konkrétně když stroj přemístí cívku nesprávným způsobem. Tento problém vyžaduje údržbu, která na necelou hodinu zastaví celou výrobní linku. Detekce odchylek umožňuje zachytit chyby včas a zalarmuje techniky a údržbu. V případě tohoto stroje dojde ke spuštění alarmu několik hodin předtím, než by mohlo dojít k vážnému problému. Tento předčasný alarm zabrání zastavení provozu stroje, jelikož zajistí včasnou údržbu a navrhne jednoduchou korekci, která nevyžaduje výraznější omezení provozu stroje.
Člověk navíc nedokáže zaznamenat drobné změny v provozu stroje. Pokud se chod stroje zpomalí během každého výrobního cyklu o pár milisekund týdně, obsluha ani technici nebudou schopni toto zpoždění zaznamenat. Postupem času může stroj pracovat o 10 % pomaleji a vyrobit za den o 15 % méně. Primární příčina tohoto problému byla nalezena pomocí modelů detekce odchylek, které monitorovaly chování všech signálů. Je možné podniknout patřičné úpravy, aby se výkonnost stroje udržela na vysoké úrovni.
Chtěli byste naplno využít hodnoty vašich průmyslových dat nebo jste přesvědčeni, že máte problém, jehož řešení se skrývá v datech? Pro více informací si stáhněte níže uvedený dokument.
