Техники и обслуживающий персонал уклоняются, как святая вода: внезапные простои машин в производстве. Поскольку чем дольше длится ошибка, тем дороже она становится в итоге. «В основном причиной являются относительно небольшие дефекты или признаки износа», - объясняет Ульрих Мозер, менеджер по маркетингу IEF-Werner GmbH из Фуртванген в Шварцвальде. «Если они не распознаются вовремя, степень износа увеличивается, и машина или компонент перестают работать точно. В какой-то момент это потерпит неудачу полностью.
Самоконтроль и оптимизация
Но что, если машины или компоненты самостоятельно контролируют свое состояние, выявляют проблемы и недостатки и своевременно информируют ответственных сотрудников? Или могли бы они сами устранить последствия проблем или связаться с другими компонентами?
Картинная галерея
«Мы занимались этой темой в рамках исследовательского проекта Selsus, финансируемого ЕС на сумму почти 5,4 миллиона евро, который возглавлял Институт технологии машиностроения и автоматизации им. Фраунгофера в Штутгарте», - объясняет Ульрих Мозер. Проект «Мониторинг работоспособности и управление возможностями на протяжении всей жизни для автономных производственных систем» описывает способность машин и компонентов контролировать и оптимизировать себя и, таким образом, поддерживать производство. С этой целью ученые IPA работали вместе с партнерами из промышленности и науки над технологией, которая использует интеллектуальное программное обеспечение и сенсорные сети для выявления слабых мест и признаков износа на ранней стадии и, таким образом, для прогнозирования отказов.
Автономные системы
«Благодаря возможности оптимизации, компоненты в производственных линиях больше не выполняют изолированную задачу. Скорее, они являются динамичным, универсальным и специализированным компонентом структуры интеллектуальных рабочих ячеек », - говорит Ульрих Мозер. В рамках проекта эти логические единицы называются Selcomps: Selcomps собирает, сохраняет и анализирует данные процесса. Как автономные системы, они могут оценивать свое состояние и производительность и распознавать степень износа без внешнего воздействия.
Как можно построить такие компоненты? «Чтобы выяснить это, мы разработали наш собственный Selcomp с оси зубчатого ремня и установили его в демонстраторе», - сообщает Ульрих Мозер. IEF-Werner сознательно выбрал линейную единицу, потому что она зарекомендовала себя в многочисленных задачах обработки. Управляемый серводвигателем, он работает эффективно и недорого, в зависимости от производителя. Интегрированная направляющая может также использоваться в слегка загрязненной среде, и элементы направляющей работают почти без технического обслуживания до 10 000 километров. Благодаря этому компоненту зубчатый ремень обеспечивает высокие ускорения и скорости за короткое время цикла.
Богато оснащен датчиками
Для настройки демонстратора для совместной работы ось была смонтирована на устойчивой раме, в которую встроен интеллектуальный сварочный агрегат от партнера HWH. HWH-Selcomp состоит из сварочного контроля и пистолета - с датчиками для измерения температуры, тока, напряжения и силы. Сценарий, сконструированный таким образом в качестве примера, представляет собой широко распространенное применение движущегося компонента в сотрудничестве с производственным процессом.
«Данные, предоставленные производителем о сроке службы машинного компонента, обычно являются лишь рекомендациями, которые могут значительно варьироваться в течение их использования», - объясняет Ульрих Мозер. Различные нагрузки, например, вызванные быстрым пуском и остановкой, могут привести к абразивному, адгезивному или усталостному износу на контактных поверхностях направляющих и направляющих или в подшипниках привода. Точность продолжает снижаться, а риск отказа увеличивается. Чтобы ось всегда работала в оптимальном состоянии, важно было точно определить точки, в которых происходит износ. Разработчики изначально установили дополнительные датчики. «Это позволило нам определить критические точки в подшипниках двигателя и направляющей каретки», - говорит Мозер.
Определить информацию косвенно
После обширных испытаний технические специалисты IEF обнаружили, что требуемую информацию нельзя собирать только с помощью дополнительных датчиков. Это делается проще и, прежде всего, более рентабельным благодаря косвенному определению на основе известных данных, таких как ток двигателя.
Задача теперь заключалась в разработке мощной модели, которая рассчитывает практический срок службы оси зубчатого ремня на основе постоянно собираемых данных. «Программирования нескольких алгоритмов здесь было недостаточно», - подчеркивает Ульрих Мозер. «Чтобы решить эту задачу, мы тесно сотрудничали с поставщиком ИКТ Hugin Expert». Датская компания специализируется на байесовских сетях - математическом процессе, который можно использовать для расчета вероятности определенного события. или возникнет условие. Этот метод включает в себя несколько переменных и связанные с ними возможности, например, собирается ли какой-то сильно используемый кабель сломаться.
Чтобы безопасно обработать связанный поток данных, IEF-Werner отправил данные в облако Selsus в рамках проекта. «Значения, которые наш Selcomp рассчитывает с помощью этой модели, с точностью до ± 10%», - говорит Ульрих Мозер. Если эта технология интегрирована в ось зубчатого ремня, дисплей на элементе управления показывает пользователю срок службы компонента и предлагает следующую дату технического обслуживания.
моделирование
Как симуляция помогает оптимизировать вибрации привода
Содержание статьи:
- Страница 1: Интеллектуальная ось зубчатого ремня контролирует себя
- Страница 2: Все данные в облаке
Следующая страница