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Criblage de santé pour les machines industrielles

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Les chercheurs examinent la possibilité de machines d'entretien automatique avec la surveillance en ligne en temps réel.

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l'Allemagne ? les objectifs initiatiques de l'industrie 4.0 de s pour développer l'outillage industriel avec l'intelligence intégrée basée sur l'autocontrôle futée fonctionne. Les chercheurs sont maintenant venus une étape plus près de l'idéal d'une machine de individu-maintien. Une technologie développée en tant qu'élément du projet d'iMAIN fournit la surveillance en ligne en temps réel de la qualité sans précédent.

Le métal formant des machines doivent résister aux forces considérables mais rester en fonction pendant longtemps. Quand le formage à froid pièce pour des automobiles, machines à laver, réfrigérateurs et semblable, la pression exercée peut facilement s'élever à plusieurs mille tonnes métriques. Cette opération doit être des centaines répétées de milliers de périodes dans la vie complète d'une machine. Si la machine échoue, elle peut endommager substantiel. Plus mauvais toujours, parce que la machine est habituellement intégrée dans une série d'étapes de production, l'échec peut faire venir le processus de fabrication entier à un arrêt. Selon l'ampleur des dommages, les réparations ont pu prendre à un mois ? accompagné d'une perte de revenus dans la région de six-chiffre. S'il étaient possible de prévoir de tels échecs, de la machine entière ou d'un composant simple, les compagnies sauraient avec précision quand elles doivent maintenir la machine ou remplacer les éléments spécifiques, de préférence dans la coordination avec le programme de fabrication.

Les sondes virtuelles rendent de vraies sondes presque désuètes

Chercheurs à l'institut de Fraunhofer pour des machines-outils et à la technologie IWU de formation dans le but de Chemnitz pour changer cette situation. À l'avenir, les machines elles-mêmes seront capables de détecter des problèmes et de prévoir des échecs. En tant qu'élément du projet Eu-commandité d'iMAIN (www.imain-project.eu), les scientifiques ont développé un prototype d'un système d'entretien prédictif à base d'informations qui permet à des opérateurs de déterminer quand un composant ou une usine entière est susceptible d'échouer. Le dispositif distinctif de cette technologie est son utilisation des sondes virtuelles. Celles-ci reçoivent l'entrée des modèles simulés par ordinateur de la machine et des vraies sondes qui fournissent des informations sur la contrainte se produisant dans différents composants. ? Utilisant des modèles mathématiques et un minimum de sondes réellement installées et vraies, il est possible de simuler normalement des scénarios de contrainte pour la machine entière en temps réel. Ceci constitue alternativement la base pour une approche entièrement nouvelle et innovatrice à l'entretien prédictif ? dit Markus Wabner de Fraunhofer IWU.

Jusqu'ici, il a été usuel d'effectuer l'entretien d'usine selon un programme fixe ou sur une base ad hoc en réponse aux échecs. Certains fabricants équipent déjà leurs machines (de vraies) sondes, mais les solutions qui se fondent exclusivement sur ces dispositifs ne sont pas idéales : elles sont chères et compliquées pour mettre en application, exiger leur propre système de surveillance d'erreur, et effort et contrainte de mesure seulement aux points où elles sont installées ? et nulle part ailleurs. ? Dans notre option, l'utilisation des sondes virtuelles est la seule manière imaginable et économique d'obtenir une image complète des forces agissant sur le matériel ? dit Wabner. Tandis que les algorithmes, les simulations et les modèles mathématiques peuvent souvent fournir une image raisonnablement bonne de réalité, même les calculs les plus précis sont sujets à des erreurs. C'est pourquoi les chercheurs comparent constamment les données virtuelles à de vraies mesures enregistrées tandis que la machine est en fonction. ? S'il y a une anomalie large entre eux, modifions-nous le modèle en conséquence ? dit Wabner.

Un emplacement de nuage accessible aux utilisateurs internes par l'intermédiaire d'un éventail d'interfaces ? y compris des smartphones, des comprimés et des ordinateurs portables ? servir de stockage d'information sur l'histoire d'effort de différentes usines. ? Plus que nous rassemblons données, plus facile il est de savoir le bon moment de mettre en application des mesures préventives. Nous développons les algorithmes qui permettent à des machines d'apprendre de l'expérience, et décidons du bon moment de remplacer des composants ou de déterminer quand elles ont atteint leur chargement optimum d'effort. Les vraies données sont comparées à un modèle simulé qui peut être employé pour calculer le point d'arrêt du matériel ? explique Wabner.

Le projet Eu-commandité d'iMAIN a été lancé en septembre 2012 et rassemble des fabricants, des utilisateurs industriels, des informaticiens et des ingénieurs dans un effort concerté de développer de nouvelles, de pointe technologies pour l'entretien des machines industrielles. ? Les sondes virtuelles depuis longtemps ont passé l'étape de preuve-de-concept et déjà sont avec succès employées dans des applications réelles. Et la solution privée de nuage pour le partage de données a atteint l'étape d'essai ? rapports Wabner. Une version de prototype du système est employée par un associé de projet en Slovénie - le groupe de Gorenje, qui fabrique les appareils ménagers ? pour la surveillance de condition d'une presse universelle fournie par Litostroj Ravne, un autre associé de projet. Cette usine forme des panels en métal utilisés dans la construction des machines à laver, des réfrigérateurs et d'autres appareils. ? Puisque ce système a été présenté, Gorenje a la meilleure information lui permettant de prévoir les pannes possibles à l'avance, et également facilitent et optimisent des opérations de presse en surveillant l'effort et la contrainte sur les machines. Nous comparons régulièrement les données enregistrées aux résultats des essais effectués à notre dextérité chez Fraunhofer IWU ? dit Wabner. Le but final est de pouvoir établir un système capable de prévoir l'échec soumettre à une contrainte-connexe des composants dans la pratique avant que le projet finisse l'été prochain.