Eliminarea timpilor de oprire din producție

Masini-Unelte

de Institutul Fraunhofer

Eliminarea timpilor de oprire din producție

Utilaje care se repară singure. În cadrul proiectului SelSus, finanțat de către UE, oamenii de știință de la Fraunhofer au colaborat într-un consorțiu cu parteneri din cercetare și industrie pentru a dezvolta o tehnologie de mentenanță capabilă să prognozeze timpii de oprire a mașinilor din producție, înainte ca aceasta să aibă loc. Lucrul acesta permite șefilor de secții să corecteze avariile înainte de producerea acestora. Sistemul chiar corectează automat unele defecte.

Avarii neprevăzute ale mașinilor în timpul producției – șefii de secții sunt îngroziți, tehnicienii le detestă, iar managerii oftează și le acceptă.

Asemenea incidente cer reparații disperate, sporesc costurile, afectează negativ siguranța termenului de livrare și, în cele din urmă, reduc competitivitatea companiilor. Dar adesea, problema o reprezintă doar un mic defect sau o uzură normală. Totuși, lăsate nedetectate, acestea pot duce la defecțiuni majore și timpi de oprire din producție.

De ajutor ar fi o procedură de diagnosticare, capabilă să monitorizeze starea tuturor componentelor de pe linia de producție, identificând problemele și punctele slabe și care să-l informeze pe angajatul responsabil în timp util. Pe baza a ceea ce se cunoaște a fi un sistem de asistență pentru decizii, personalul de mentenanță poate ajunge la o decizie și poate lua măsuri clare pentru repararea defecțiunii. Ideal, fără a fi nevoie să întrerupă producția.

Mai exact, aceasta este una dintre ideile de bază, cu toate că nu este singura, din spatele ambițiosului proiect SelSus din cadrul Institutului Fraunhofer pentru Tehnologia producției și Automatizare IPA, care s-a finalizat în august. ,,Scopul nu este doar de a monitoriza starea mașinilor și a componentelor. Folosind programe inteligente și rețele de senzori, planul este de a detecta potențialele puncte slabe sau semnele de uzură destul de timpuriu pentru ca sistemul să poată să prognozeze potențialele defecțiuni,” explică Martin Kasperczyk de la Fraunhofer IPA.

Modelele de diagnosticare dezvoltate asigură și sugestii directe sau re comandări despre cum se poate corecta problema. Electrolux, partenerul de proiect din Pordenone, Italia, folosește un astfel de sistem de asistență pentru decizii. Sistemul este capabil să prognozeze cu o anumită probabilitate potențialele avarii ale unei prese pentru carcasele mașinilor de spălat și să diagnosticheze defecțiuni în curs. Datele necesare monitorizării stării mașinii este parțial asigurat de senzori. Valorile ce pot fi de măsurate sunt: consumul de energie, temperatura, presiunea uleiului, particulele din ulei și vibrațiile. Fraunhofer IPA și consorțiul participant au dovedit că tehnologia funcționează fiabil în practică.

Sistemul se repară singur

Sistemul este capabil chiar să trimită impulsuri de comandă către mașini individuale. O comandă de sudură pe care un senzor a ratat-o, de exemplu, poate continua aproape fără cusur într-un mod sigur, fără niciun incident serios. Capacitatea de a se repara singure și de a susține producția este cea care a și dat numele proiectului.

Denumirea completă a proiectului SelSus este ,,Monitorizarea Bunăstării și Managementul Capacității pe Toată Durata Ciclului de Viață pentru Sistemele de Fabricație Auto-Sustenabile.”

Rețele Bayesiane și date de la senzori

Experții își pun toată încrederea în rețele Bayesiane. O rețea Bayesiană este un model matematic ce poate fi folosit la calcularea probabilităților ca un anumit eveniment sau stare să aibă loc. Modelul reprezintă un set de variabile și dependențele lor condiționale. Cu ajutorul datelor colectate de senzori, programul poate, de exemplu, să calculeze probabilitățile ca un anume cablu, solicitat cu un efort mare, să se rupă în viitorul apropiat, acolo unde este cazul, și să semnaleze că acesta va trebui înlocuit.

Dar programul SelSus se bazează nu doar pe senzori, ci ia în calcul și caracteristicile tehnice ale mașinii și parametrii săi de performanță. Aceste date trebuie înregistrate pe durata instalării și configurării sistemului. Un test complex de încercare va spune sistemului cum se comportă mașina și componentele sale în cazul unei operări continue și sub sarcină. Doar atunci va fi gata de folosire. De asemenea, programul înregistrează date noi, de exemplu ca rezultat al actualizărilor mașinii sau al deteriorării performanței din cauza uzurii, permițând sistemului să învețe.

Politicienii au recunoscut de mult potențialul oferit de tehnologie. SelSus a primit aproape 5,4 milioane de euro din fonduri ale Comisiei Europene. Pe lângă Fraunhofer IPA, consorțiul proiectului include parteneri noi din industrie precum producătorul auto Ford, producătorul de aparatură electrocasnică Electrolux, furnizorul de tehnologie pentru sudură HWH Hamburg și specialistul în automatizări IEF-Werner.

Alți parteneri sunt universități, precum Universitatea Loughborough și Instituto de Sistemas e Robotica, sau furnizori ICT inclusiv HUGIN EXPERT, Advanced Data Processing sau Inotec, pentru a enumera doar câțiva.


Accept cookie

Acest site web utilizează module cookie în scopuri funcţionale, de confort şi statistică.

Dacă sunteţi de acord cu această utilizare a modulelor cookie, faceţi clic pe "Da, sunt de acord". Termeni si conditii

Nu sunt de acord Accept doar cookie functional Da, sunt de acord