Машины, которые ремонтируют себя

Непредвиденные отказы оборудования во время производственного процесса – руководители заводов боятся их, технические специалисты ненавидят их, а менеджеры просто вздыхают и учитывают их. Такие инциденты вызывают безумный ремонт, приводят к увеличению затрат, отрицательно сказываются на надежности доставки и в конечном итоге ослабляют конкурентоспособность компаний.

Однако часто проблема заключается только в небольшом дефекте или обычном износе. Однако, если их не обнаружить, это может привести к серьезным сбоям и простоям производства.

Что было бы полезно, так это диагностическая процедура, способная отслеживать состояние всех компонентов производственной линии, выявлять проблемы и слабые места и своевременно информировать ответственного сотрудника. На основе так называемой системы поддержки принятия решений обслуживающий персонал может принять решение и предпринять целенаправленные действия по устранению дефекта.

Идеально без остановки производства.
Именно это одна из лежащих в основе идей, хотя и не единственная, стоящая за амбициозным проектом SelSus, в рамках которого Институт производственной инженерии и автоматизации им.

Фраунгофера в настоящее время исследует. «Цель состоит не только в том, чтобы контролировать состояние машин и компонентов. План состоит в том, чтобы с помощью интеллектуального программного обеспечения и сенсорных сетей выявлять потенциальные слабые места или признаки износа на достаточно раннем этапе, чтобы система могла предсказать потенциальные сбои », – объясняет Мартин Касперчик из Fraunhofer IPA.

Разработанные диагностические модели также напрямую предоставляют предложения или рекомендации по устранению проблемы. Партнер проекта Electrolux в Порденоне, Италия, использует такую ​​систему поддержки принятия решений. Система способна прогнозировать с определенной вероятностью возможные отказы пресса для облицовки стиральных машин и диагностировать реально возникающие неисправности. Данные, необходимые для контроля состояния машины, частично предоставляются датчиками.

Они измеряют такие параметры, как потребление энергии, температура, давление масла, частицы в масле или вибрации. Fraunhofer IPA и участвующий консорциум также доказали, что технология надежно работает на практике.
Система восстанавливается сама
Система даже может посылать управляющие импульсы на отдельные машины.

Например, система управления сваркой, на которой произошел сбой датчика, может продолжать работать практически без проблем в безопасном режиме без каких-либо серьезных сбоев. Способность к самостоятельному ремонту и поддержанию производства также дала проекту название. Полное название проекта SelSus – «Мониторинг состояния здоровья и управление возможностями на протяжении всей жизни для автономных производственных систем."

Однако сначала необходимо было преодолеть ряд технологических препятствий. Мартин Касперчик говорит: «Одной из самых больших проблем был анализ потока данных.

Ведь мы говорим здесь о прогнозировании неисправностей или поломок машин с высокой степенью надежности. Вы не добьетесь этого, просто запрограммировав пару алгоритмов."

Байесовские сети и данные датчиков
Эксперты верят в байесовские сети. Байесовская сеть – это математическая модель, которую можно использовать для вычисления вероятностей наступления определенного события или состояния.

Модель представляет собой набор переменных и их условных зависимостей. С помощью данных, собранных датчиками, программное обеспечение, например, вычисляет вероятность разрыва конкретного кабеля с высоким напряжением в ближайшем будущем и, где это применимо, сигнализирует о необходимости его замены.

Но программное обеспечение SelSus полагается не только на датчики. Также учитываются технические характеристики машины и ее рабочие параметры. Эти данные должны быть получены во время установки и настройки системы.

Более того, обширный тестовый запуск показывает системе, как машина и ее компоненты ведут себя в непрерывной работе и под нагрузкой. Только тогда он готов к использованию. Программное обеспечение также регистрирует новые данные, например, в результате модернизации машины или снижения производительности из-за износа, позволяя системе обучаться.
Сложность концепции SelSus также очевидна из того факта, что программное обеспечение даже взаимодействует с операторами, анализируя причины потенциальных или существующих сбоев и предлагая соответствующий план действий.

Система с возможностью самовосстановления от Ковентри
Партнер проекта Центр производственных технологий из Ковентри, Великобритания, создал систему с возможностью самовосстановления. На заводе по производству двигателей дозатор прикрепляется к роботизированной руке с помощью вакуума. Если диспенсер встречает сопротивление, вместо того, чтобы сломаться, он гибко реагирует.

Он теряет сцепление, создаваемое под вакуумом, и падает на несколько сантиметров, пока его не остановят пружины. Затем пружины возвращают дозатор в исходное положение.

Последующая калибровка гарантирует, что инструмент находится в правильном положении – и после краткого перерыва рабочий процесс продолжается.

Блог автомобилиста