Veri bilimi ile makine kararlılığını izleyin
16 Temmuz 2021, Cuma, Endüstri 4.0 tarihinde yayınlandı
Makineniz için tutarlılık kontrolü
Bu tarama nasıl çalışır? Sensörlerden ve (mümkünse) aktüatörlerden gelen sinyaller yüksek frekansta kaydedilir, analiz edilir ve makine süreci ve kontrol programıyla ilişkilendirilir. Bunu makine operatörleri ve/veya mühendisleriyle birlikte yaparak ayrıntılı bilgi edinebilir, sensörün yanlış hizalanması, yanlış yapılandırma, yıpranmış parçalar gibi sapmaları ve tutarsızlıkları tespit edebilirsiniz. Bu sayede örneğin mikro durmaları azaltabilir veya aralıklı ve belirsiz bir sorunun temel nedenini bulabilirsiniz.
Makine izleme
Sürekli izleme ile süreç ve kalite anormalliklerini tespit etmek, trend sapmalarını keşfetmek ve kestirimci bakım önerileri sunmak mümkündür. Makineniz zamanla değişir ve model eğitimi için daha fazla giriş verisi kullanılabilir hale gelir. Tahmin doğruluğunu korumak ve artırmak için modellerin düzenli olarak güncellenmesi gerekir.OMRON'UN Sysmac Yapay Zekalı Kontrolörünü çalıştırma
OMRON'un yapay zeka için Sysmac kütüphanesine sahip bir makine kontrolörü olduğunu biliyor muydunuz? Yapay Zekalı Kontrolörü hattınızda devreye sokma aşamasında Konsept Doğrulama ile destek ve yardım sağlayabiliriz. OMRON ayrıca hizmet olarak yapay zeka sunmaktadır; bu hizmetle eksiksiz uygulamaya koyma, güncelleme, yükseltme ve bakım işlerini üstleniyoruz. Yapay Zeka sistemlerinin bile makine davranışında ve/veya üretim sürecinde tespit edilen değişikliklere uyum sağlaması ve ilerleme kaydetmesi için düzenli olarak onlarla ilgilenmek gerekir.
Örnek olay incelemesi: OMRON Manufacturing of the Netherlands
Yakın zamanda, NX montaj hattında Omron Manufacturing of the Netherlands (OMN) fabrikasında, pimleri plastik çantalara diken pim dikme makinesine odaklanan bir Veri Bilimi projesi gerçekleştirildiPim dikme makinesi, paralel olarak 50'den fazla sinyal üreten çeşitli motorlar ve sensörler içerir. Bu projenin amacı, tüm sinyalleri aynı anda izlemek ve anormal durumları ortaya çıkarmaktı. Yapay Zeka Kontrolörü, sinyalleri her 2 milisaniyede bir olay verisi olarak yakalayıp veri analizi ve anormallik tespiti için depoladı.
Pim dikme makinesindeki yaygın sorunlardan birinin nedeni, makine makarayı doğru şekilde hareket ettirmediğinde bükmesi ve makara besleme motorlarıdır. Bu sorun, tüm üretim hattını neredeyse bir saatliğine durduran bir bakım işlemi gerektirir. Anormallik tespiti ile arızalar erken tespit edilebilir ve mühendislere ve bakım görevlilerine bir alarm sinyali gönderilir. Pim dikme makinesi için alarm, önemli bir sorun oluşmadan birkaç saat önce çalmaya başlar. Bu erken alarm, bakım işlemlerinin zamanında yapılmasını sağladığı ve makineyi fazla bekletmeden basit bir düzeltme sunduğu için makinenin tamamen durmasını önler.
Ayrıca, insanlar makinedeki küçük değişiklikleri algılayamaz. Makine her üretim döngüsünde haftada birkaç milisaniye yavaşlasa operatörler veya mühendisler bu durumu fark edemez. Zaman geçtikçe, makine %10 yavaşlayabilir ve bir günde %15 daha az üretim yapabilir. Bu sorunun temel nedeni, anormallik tespit modelleri vasıtasıyla tüm sinyallerin davranışı izlenerek bulunmuştur. Makine performansını yüksek seviyede tutmak için ayarlamalar yapılabilir.
Endüstriyel verilerinizin değerinin tamamından yararlanmak ister misiniz ya da çözümünün verilerinizde gizli olduğunu düşündüğünüz bir sorununuz mu var? Daha fazla ayrıntı için aşağıdaki raporu indirin.
