Gesundheitssiebung für industrielle Maschinen

Forscher untersuchen die Möglichkeit der Self-maintenancemaschinen mit Realzeiton-line-Überwachung.

Deutschland? die Initiativenziele der s-Industrie 4.0, zum der industriellen Maschinerie mit der eingebauten Intelligenz zu entwickeln, die auf intelligentem Eigenüberwachungs basiert, arbeitet. Forscher sind jetzt ein Schritt näeher an dem Ideal einer Selbst-beibehaltenmaschine gekommen. Eine Technologie entwickelte sich als Teil des iMAIN Projektes liefert Realzeiton-line-Überwachung der beispiellosen Qualität.

Das Metall, das Maschinen bildet, müssen beträchtlichen Kräften widerstehen und doch in Kraft für eine lange Zeit bleiben. Wenn die kalte Formung für Automobile, Waschmaschinen, Kühlräume und dergleichen zerteilt, kann der ausgeübte Druck auf einiges tausend metrische Tonnen leicht sich belaufen. Dieser Betrieb muss wiederholte Hunderte Tausenden Zeiten in der kompletten Lebenszeit einer Maschine sein. Wenn die Maschine ausfällt, kann sie erheblichen Schaden verursachen. Schlechter noch, weil die Maschine normalerweise in einer Reihe von Produktionsschritten integriert ist, kann der Ausfall den gesamten Produktionsprozeß veranlassen, zu einem Stillstand zu kommen. Abhängig von dem Umfang eines Schadens, konnten die Reparaturen zu einem Monat aufnehmen? begleitet von einem Verlust der Einkommen in der Sechsstelle Region. Wenn es möglich war, solche Ausfälle, entweder der gesamten Maschine oder des einzelnen Bestandteils vorauszusagen, würden Firmen genau, wann sie die Maschine beibehalten oder spezifische Bestandteile, vorzugsweise in der Korrdination mit dem Produktionszeitplan ersetzen sollen wissen.

Virtuelle Sensoren machen reale Sensoren fast überholt

Forscher am Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und an der Formungs-Technologie IWU im Chemnitz-Ziel, um diese Situation zu ändern. Zukünftig sind die Maschinen selbst zur Entdeckung von Problemen und zur Vorhersage von Ausfällen fähig. Als Teil des Eu-geförderten iMAIN Projektes (www.imain-project.eu), haben die Wissenschaftler einen Prototyp eines information-based vorbestimmten Wartungssystems entwickelt, das Operatoren ermöglicht, festzustellen, wann ein Bestandteil oder eine gesamte Anlage wahrscheinlich ist auszufallen. Die Besonderheit dieser Technologie ist sein Gebrauch der virtuellen Sensoren. Diese empfangen Eingang von computer-simulated Modellen der Maschine und von den realen Sensoren, die Informationen auf der Belastung zur Verfügung stellen, die in den einzelnen Bestandteilen auftritt. ? Unter Verwendung der mathematischen Modelle und eines Minimums wirklich angebrachter, realer Sensoren, ist es möglich, Belastungsdrehbücher für die gesamte Maschine in der Realzeit realistisch zu simulieren. Dieses bietet der Reihe nach die Basis für ein völlig neues und erfinderisches Konzept zur vorbestimmten Wartung? sagt Markus Wabner von Fraunhofer IWU.

Bis jetzt ist es üblich gewesen, Betriebswartung entsprechend einem örtlich festgelegten Zeitplan oder auf einer ad hoc Basis in Erwiderung auf Ausfälle durchzuführen. Bestimmte Hersteller rüsten bereits ihre Maschinen mit (realen) Sensoren aus, aber Lösungen, die ausschließlich auf diesen Vorrichtungen beruhen, sind nicht ideal: sie sind teuer und schwierig, ihre eigene StörungsÜberwachungsanlage und Maßdruck und -belastung nur an den Punkten einzuführen, zu erfordern, in denen sie angebracht sind? und nirgendwo anders. ? In unserer Wahl ist der Gebrauch der virtuellen Sensoren die einzige denkbare und ökonomische Weise, eine komplette Abbildung der Kräfte zu erhalten, die nach dem Material handeln? sagt Wabner. Während Algorithmen, Simulationen und mathematische Modelle ein relativ gutes Bild der Wirklichkeit häufig zur Verfügung stellen können, sogar sind die exaktesten Berechnungen abhängig von Störungen. Deshalb vergleichen die Forscher ständig die virtuellen Daten mit den realen Maßen, die notiert werden, während die Maschine in Kraft ist. ? Wenn es eine breite Diskrepanz zwischen ihnen gibt, ändern wir das Modell dementsprechend? sagt Wabner.

Ein Wolkenaufstellungsort zugänglich zu den internen Benutzern über eine große Auswahl der Schnittstellen? einschließlich smartphones, Tabletten und Laptope? Aufschläge als Lagerung der Informationen über die Druckgeschichte der verschiedenen Produktionsanlagen. ? Mehr Daten, die wir sammeln, ist es, den richtigen Zeitpunkt zu kennen, Präventivmaßnahmen durchzuführen das einfacher. Wir entwickeln Algorithmen, die Maschinen ermöglichen, aus Erfahrung zu erlernen, und entscheiden auf dem richtigen Zeitpunkt, Bestandteile zu ersetzen oder festzustellen, wann sie ihr optimales Druckladen erreicht haben. Die realen Daten werden mit einem simulierten Modell, das benutzt werden kann, um den Schnittpunkt des Materials zu berechnen verglichen? erklärt Wabner.

Das Eu-geförderte iMAIN Projekt wurde im September 2012 gestartet und Hersteller, industrielle Benutzer, Informatiker und Ingenieure in einer beratenen Bemühung, die neuen, neuen Technologien für die Wartung der industriellen Maschinen zu entwickeln zusammenbringt. ? Die virtuellen Sensoren haben seit langem das Beweis-vonkonzept Stadium geführt und werden bereits erfolgreich in den aus dem wirklichen Leben Anwendungen verwendet. Und die private Wolkenlösung für das Datenteilen hat das Teststadium erreicht? Reports Wabner. Eine Prototypversion des Systems wird von einem Projektpartner in Slowenien - die Gorenje Gruppe verwendet, die Haushaltsgeräte herstellt? für die Bedingungüberwachung einer Universalpresse geliefert von Litostroj Ravne, ein anderer Projektpartner. Diese Fabrik bildet die Metallverkleidungen, die im Aufbau der Waschmaschinen, der Kühlräume und anderer Geräte benutzt werden. ? Da dieses System eingeführt wurde, hat Gorenje bessere Informationen, ihr ermöglichend, mögliche Störungen im Voraus vorauszusagen, und auch erleichtern und optimieren Pressebetriebe, indem er den Druck und die Belastung auf den Maschinen überwacht. Wir vergleichen regelmäßig die notierten Daten mit den Resultaten der Tests, die an unserer Anlage bei Fraunhofer IWU durchgeführt werden? sagt Wabner. Das entscheidende Ziel ist, in der Lage zu sein, ein System zu produzieren, das zu den betonen-in Verbindung stehenden Ausfall der Bestandteile in der Praxis voraussagen fähig ist, bis das Projekt folgender Sommer ausläuft.