Monitoraggio della stabilità delle macchine con la scienza dei dati | OMRON, Svizzera

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Industry 4.0
automation blog

Monitoraggio della stabilità delle macchine con la scienza dei dati

Pubblicato il 2021-07-16 09:53:19 UTC a Industry 4.0

Hai una macchina che non presenta problemi? Probabilmente stai già raccogliendo i dati di produzione e della macchina, ma non li stai utilizzando. Con una rapida scansione dei dati, è possibile valutare l'usabilità e la qualità dei dati e iniziare ad utilizzare il valore all'interno dei dati stessi. Ciò ti permetterà di definire il primo o il prossimo passo verso un'organizzazione "data enabled".

Controllo di integrità della macchina

Come funziona questa scansione? I segnali provenienti dai sensori e (ove possibile) dagli attuatori vengono registrati ad alta frequenza, analizzati e collegati al processo della macchina e al programma di controllo. In questo modo, insieme agli operatori della macchina e/o agli ingegneri, è possibile ottenere informazioni dettagliate e individuare deviazioni e incoerenze, come ad esempio il disallineamento del sensore, una configurazione errata e parti usurate. È così possibile ridurre le piccole interruzioni o individuare le cause all'origine di un problema intermittente e indistinto.

Monitoraggio della macchina

Grazie al monitoraggio costante, è possibile rilevare anomalie di processo e qualità, individuare eventuali deviazioni nella tendenza e dare consigli per la manutenzione predittiva. Sono possibili cambi di produzione della macchina e altri dati di input per il training di modelli. È necessario aggiornare regolarmente i modelli per mantenere e migliorare l'accuratezza delle previsioni.

Utilizzo del controllore AI Sysmac di OMRON

Sapevi che OMRON offre un machine controller con una Sysmac Library per l'intelligenza artificiale? Possiamo fornire supporto per mezzo della prototipazione, e assistere durante l'implementazione del controllore AI nella tua linea. OMRON può anche offrire l'intelligenza artificiale come servizio, in cui ci occupiamo dell'implementazione completa, di aggiornamenti, upgrade e manutenzione. Anche i sistemi di intelligenza artificiale richiedono un'attenzione costante per migliorare e adattarsi ai cambiamenti rilevati nel comportamento delle macchine e/o nel processo di produzione.

Case study: OMRON Manufacturing of The Netherlands

Recentemente, è stato condotto un progetto di scienza dei dati presso lo stabilimento di OMRON Manufacturing of The Netherlands (OMN) sulla linea di assemblaggio NX, concentrandosi sulla macchina per la cucitura dei perni nei contenitori di plastica

La macchina per la cucitura dei perni contiene diversi motori e sensori che generano oltre 50 segnali in parallelo. L'obiettivo di questo progetto era quello di monitorare tutti i segnali contemporaneamente e individuare situazioni anomale. Il controllore AI ha acquisito segnali ogni 2 millisecondi come dati di eventi, e li ha memorizzati per l'analisi dei dati e il rilevamento delle anomalie.

Uno dei problemi più comuni nella macchina per la cucitura dei perni è causato dai motori di piegatura e di alimentazione della bobina quando la macchina non sposta correttamente la bobina. Questo problema richiede un intervento di manutenzione che arresta l'intera linea di produzione per quasi un'ora. Con il rilevamento delle anomalie, i guasti possono essere rilevati in anticipo e viene inviato un allarme ai tecnici e agli addetti alla manutenzione. Nel caso della macchina per la cucitura dei perni, l'allarme viene attivato alcune ore prima che si verifichi un problema più grave. Questo allarme precoce impedisce il fermo della macchina, poiché garantisce un intervento di manutenzione tempestivo e suggerisce una correzione semplice senza significativi arresti della macchina.

Inoltre, gli esseri umani non sono in grado di rilevare variazioni minime nella macchina. Se la macchina rallenta per ogni ciclo di produzione solo di pochi millisecondi ogni settimana, questo non sarà rilevato dagli operatori o dai tecnici. Col passare del tempo, la macchina potrebbe rallentare del 10% e produrre il 15% in meno in un giorno. La causa all'origine di questo problema è stata individuata monitorando il comportamento di tutti i segnali utilizzando modelli per il rilevamento delle anomalie. È possibile effettuare regolazioni per mantenere le prestazioni della macchina a un alto livello.

Desideri sfruttare al massimo il valore dei tuoi dati industriali, o hai un problema per il quale riteni che la soluzione sia nascosta nei tuoi dati? Scarica il white paper in basso per maggiori dettagli.

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  • Tim Foreman

    Tim Foreman

    The quote on the desk of Tim Foreman in his office at the European R&D headquarters reads: "If you want to go fast go alone, if you want to go far go together".