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Control de la salud para las máquinas industriales

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Los investigadores miran en la posibilidad de las máquinas del self-maintenance con la supervisión en línea en tiempo real.

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¿Alemania? las punterías preliminares de la industria 4.0 de s para desarrollar la maquinaria industrial con la inteligencia incorporada basada en autocontrol elegante funcionan. Los investigadores ahora han venido un paso más cercano al ideal de una máquina uno mismo-que mantenía. Una tecnología se convirtió como parte del proyecto del iMAIN proporciona la supervisión en línea en tiempo real de la calidad sin precedente.

El metal que forma las máquinas tiene que soportar considerables fuerzas pero seguir siendo en funcionamiento durante mucho tiempo. Cuando la formación en frío pieza para los automóviles, lavadoras, refrigeradores y similares, la presión ejercida puede ascender fácilmente a vario mil toneladas métricas. Esta operación tiene que ser centenares repetidos de millares de épocas en el curso de la vida completo de una máquina. Si la máquina falla, puede causar daño substancial. Peor aún, porque la máquina es generalmente integrada en una serie de pasos de la producción, la falta puede hacer el proceso de producción entero venir a una parada. ¿Dependiendo del grado del daño, las reparaciones podían tomar hasta un mes? acompañado por una pérdida de réditos en la región del seis-dígito. Si fuera posible predecir tales faltas, de la máquina entera o de un solo componente, las compañías sabrían exacto cuándo deben mantener la máquina o substituir componentes específicos, preferiblemente en la coordinación con el plan de fabricación.

Los sensores virtuales dejan los sensores verdaderos casi obsoletos

Investigadores en el instituto de Fraunhofer para las máquinas de herramientas y la tecnología IWU de la formación en la puntería de Chemnitz para cambiar esta situación. En el futuro, las máquinas ellos mismos serán capaces de detectar problemas y de predecir faltas. Como parte del proyecto EU-patrocinado del iMAIN (www.imain-project.eu), los científicos han desarrollado un prototipo de un sistema de mantenimiento profético basado en información que permite a operadores determinar cuando un componente o una planta entera es probable fallar. La característica distintiva de esta tecnología es su uso de sensores virtuales. Éstos reciben la entrada de los modelos computer-simulated de la máquina y de los sensores verdaderos que proporcionan la información en la tensión que ocurre en componentes individuales. ¿? Usando modelos matemáticos y un mínimo de sensores realmente instalados, verdaderos, es posible simular realista los panoramas de la tensión para la máquina entera en tiempo real. ¿Esto alternadamente proporciona la base para enteramente un nuevo e innovador acercamiento al mantenimiento profético? dice a Markus Wabner de Fraunhofer IWU.

Hasta ahora, ha sido acostumbrado realizar mantenimiento de planta según un horario fijo o sobre una base ad hoc en respuesta a faltas. Ciertos fabricantes equipan ya sus máquinas de los sensores (verdaderos), pero las soluciones que confían exclusivamente en estos dispositivos no son ideales: ¿son costosas y complicadas ejecutar, requerir su propio sistema de vigilancia del error, y tensión y tensión de la medida solamente en los puntos donde están instaladas? y en ninguna otra parte. ¿? ¿En nuestra opción, el uso de sensores virtuales es la única manera concebible y económica de obtener un cuadro completo de las fuerzas que actúan en el material? dice Wabner. Mientras que los algoritmos, las simulaciones y los modelos matemáticos pueden proporcionar a menudo una imagen razonablemente buena de la realidad, incluso los cálculos más exactos están conforme a errores. Esta es la razón por la cual los investigadores comparan constantemente los datos virtuales con las medidas verdaderas registradas mientras que la máquina es en funcionamiento. ¿? ¿Si hay una discrepancia amplia entre ellos, modificamos el modelo por consiguiente? dice Wabner.

¿Un sitio de la nube accesible a los usuarios internos vía una amplia gama de interfaces? ¿incluyendo smartphones, tabletas y ordenadores portátiles? servicios como almacenaje de la información sobre la historia de tensión de diversas fábricas. ¿? Cuanto más datos que recogemos, más fácil es saber el momento adecuado de ejecutar medidas preventivas. Desarrollamos los algoritmos que permiten a las máquinas aprender de experiencia, y decidimos sobre el momento adecuado de substituir componentes o de determinar cuando han alcanzado su cargamento óptimo de la tensión. ¿Los datos verdaderos se comparan con un modelo simulado que se pueda utilizar para calcular el punto de desempate del material? explica Wabner.

El proyecto EU-patrocinado del iMAIN fue puesto en marcha en septiembre de 2012 y reúne fabricantes, usuarios industriales, informáticos y a ingenieros en un esfuerzo concertado para desarrollar las nuevas, avanzadas tecnologías para el mantenimiento de máquinas industriales. ¿? Los sensores virtuales hace mucho tiempo han pasado la etapa del prueba-de-concepto y se están utilizando ya con éxito en usos de la vida real. ¿Y la solución privada de la nube para la distribución de datos ha alcanzado la etapa de la prueba? informes Wabner. ¿Una versión del prototipo del sistema está siendo utilizada por un socio en Eslovenia - el grupo del proyecto de Gorenje, que fabrica los aparatos electrodomésticos? para seguimiento de una prensa universal suministrada por Litostroj Ravne, otro socio del proyecto. Esta fábrica forma los paneles del metal usados en la construcción de lavadoras, de refrigeradores y de otras aplicaciones. ¿? Puesto que este sistema fue introducido, Gorenje tiene mejor información permitiéndole predecir interrupciones posibles por adelantado, y también facilita y optimiza operaciones de la prensa supervisando la tensión y la tensión en las máquinas. ¿Comparamos regularmente los datos registrados con los resultados de las pruebas conducidas en nuestra facilidad en Fraunhofer IWU? dice Wabner. La última puntería es poder producir un sistema capaz de predecir la falta tensionar-relacionada de componentes en la práctica para el momento en que el proyecto termine el verano próximo.