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智慧传动元件实现精省整合理想
感测器引进轻薄无线科技
[作者 陳念舜]   2021年10月21日 星期四 浏览人次: [1600]

自从约10年前台湾开始推动工业4.0相关政策以来,智慧传动元件上的感测器就被视为智慧制造核心关键,负责搜集机器上各种??转/线性传动元件状态资讯。随着如今人工智慧(AI)+物联网(IoT)等应用不断推陈出新,也开始引进半导体封装、无线传输等科技,使之体积更为轻薄短小,得以整合安装於正确位置,取得可供预测诊断,延长使用寿命等数据。


根据经济部技术处最新出版《产业技术白皮书》统计,现今台湾机械与零组件厂商共超过2,000家,生产超过15,000种零组件,其中与机械传动相关的齿轮、流体机械、阀类、滚珠螺杆、轴承等产品,向来为台湾机械出囗主力产品,在智慧自动化系统设备上有大量应用机会,可广泛导入各式各样产业机械。


其中感测器向来被视为智慧制造的基础元件,可在传动元件上整合识别、无线通讯模组,并附加物联网等智慧化元素,再经过高速传输与大数据分析,提供设备状态、健康诊断、预防保养,以及产线品质监测、制程调控及排程优化、叁数补偿等最根本的数据来源。可用来精进机械性能的高精度、稳定度和延长寿命,提高产品的品质及生产效率,也使得人与机器协作更顺畅,间接推动新一波智慧制造变革。


进而完备智慧化传动元件的状态沟通及服务协商等功能,更方便机械设备业者直接导入应用,导致感测器应用变得更普遍。工研院IEK指出,目前国际大厂已陆续投入设备智慧化,将感测器结合设备,并提供边缘运算(Edge Computing)及多重感测融合(Sensor Fusion)等前瞻功能,藉由导入大量感测器结合AI,能如同人类的感觉神经与大脑协调运作,让终端设备更可靠,并提升附加价值。


其中宽频振动感测器可用於监控马达、泵、旋转机械设备等状态,以即时监测设备运转过程中的振动特性;进行加工过程异常辨识及设备健康预诊断,如主轴故障、刀具磨耗诊断等,提高设备加工良率及稼动率。未来智慧传动元件将不只局限於智慧制造应用上,就连在交通运输设备的车辆变速箱,或是基础建设的供水泵等,都有很庞大市场商机。



图1 : 宽频振动感测器可用於监控马达、泵、旋转机械设备等状态,以即时监测设备运转过程中的振动特性,未来智慧传动元件将不只局限於智慧制造应用。(摄影:陈念舜)
图1 : 宽频振动感测器可用於监控马达、泵、旋转机械设备等状态,以即时监测设备运转过程中的振动特性,未来智慧传动元件将不只局限於智慧制造应用。(摄影:陈念舜)

迎合数位转型浪潮 德商推陈出新软硬体

因应近年来数位转型浪潮之下,西门子公司(Siemens)也持续推广IE2~IE4马达,不断提升能效以完善布局,今(2021)年还新增可涵括范围向下延伸至6/8极、55kW~160kW的SIMOTICS SD超级能效马达机种,同时建构高效能智慧马达、模组,并内建无线与蓝牙模组、资料储存记忆体,搭配SIMOTICS Connect 400智慧无线传输器采用金属支架,得以快速简单地安装於所有新增或既有马达来传输或搜集资料,连结外部自动化监控设备。


进而搭配应用程式SIDRIVE IQ Fleet,可安装於任何行动装置搜集资料,可藉此分析SIMOTICS Connect 400量测数据,用来监控马达连续运转状态资料与增加透明度、健康情况与运转状态、资料管理与自动警报、马达电子铭牌与技术资料,经SIMOTICS Digital APP建立马达身份电子档,自动将即时运转叁数上传MindSphere轻松调试。


让使用者更方便使用行动装置+APP,清楚知道马达位置、设备名称、能耗数据及温度与震动是否在正常范围内,方便保养和维护;进而利用数位化网页工具与应用程式,如网路选型软体,快速引导客户找到最合适产品,包含马达预防性维护和服务,解决过去至少有75%马达故障都归因於线圈、轴承的问题,在今年半导体产业建厂热潮里备受青睐,未来盼结合马达、驱动器等数控系统,组成完整解决方案。


台湾易格斯公司(igus)最新发表的第二代通用开关柜模组i.Sense:modul II,则将原来4个模组合而为一,可大幅节省空间和成本,储存从感测器得到的数据和运行设定。选择执行配置和下载数据的通讯路径非常灵活,异常时可从远端更改数据、重新设定或经SMS/e-mail示警;亦可安装WLAN或无线蓝牙接收器,依推/拉力感知、定位,以移动设备监测运行状态,提供智慧状态监测的许多可能性和应用方案。


进而连接到新一代i.Cee模组,以监测igus自家产品在机器上运行状态,或经过通讯协定连结其他品牌,透过PLC在SCADA/MES操作萤幕上显示所有资料,再上传中央控制系统或云端,与实验室累积的庞大数据比对、分析,预测产品使用寿命并通知提前停机排修,以实现「Zero Downtime」(零意外停机)目标,最终提高客户设备稳定运行的稼动率、妥善率,确保智慧制造生产不中断,目前主要用於工具机、机器人等重工业机械。



图2 : 新一代i.Cee模组可监测igus产品在机器上运行状态,或经过通讯协定连结其他品牌,透过PLC在SCADA/MES操作萤幕上显示所有资料,以实现「Zero Downtime」目标。(source:igus.widen.net)
图2 : 新一代i.Cee模组可监测igus产品在机器上运行状态,或经过通讯协定连结其他品牌,透过PLC在SCADA/MES操作萤幕上显示所有资料,以实现「Zero Downtime」目标。(source:igus.widen.net)

舍弗勒集团(SCHAEFFLER)近年来也与工具机制造、零组件供应商和使用者的密切合作,利用多款新型数位化元件,将现有技术通过感测器、网路上传到云端运算分析,在最大范围内得到更广泛、有效的流程资料,为数位化生产描述了具体的实施步骤,替客户创造显着的附加价值。包括采用传统的振动监测方法,记录机器的运转状态,透过工业物联网让工具机使用者获得轴承、线性传动和直接驱动技术,以及感测器技术的新概念和联网组件,并了解如何将之应用於预诊维护、优化效率及流程。


最新推出的无线状态监测与数位化服务产品OPTIME,即是该公司针对工业设备健康管理需求开发的多用途、易扩展性系统。该设备状态监测解决方案主要由无线的振动感测器、闸道和视觉化结果分析资料的应用组成,整合了舍弗勒对於轴承、旋转机械系统的专家领域知识,同时应用为机器学习专门开发的演算法和云服务等技术,进行自动化资料分析,适用於转速为120rpm~5,000rpm 的旋转机械。


同时具有即??、即用、即测的创新设计与应用,与操作便捷等特点,可在工业现场实现快速安装、低成本部署,从而获得2021年度智慧产品、工业设计两项红点设计大奖。让使用者得以在没有任何状态监测专业知识的情况下,安装和执行初始操作,并且在一天时间内轻松设置数百个测量点。


相较於使用手持设备进行每月离线测量,OPTIME约可节省约50%成本;藉其复杂的分析演算,与大多数无线CMS系统相比,提供了品质更高的监测,非常适合大批量机器设备的状态监测。基於对设备运行状态的分析,提前发现设备早期故障,为工业现场的运行和维护人员提供准确的设备健康诊断分析结果,支援工业用户的维运决策,大幅减少非计划性停机。



图3 : 舍弗勒集团(SCHAEFFLER)最新推出的无线状态监测与数位化服务产品OPTIME,
图3 : 舍弗勒集团(SCHAEFFLER)最新推出的无线状态监测与数位化服务产品OPTIME,

整合了对於轴承、旋转机械系统的专家领域知识。(source:SCHAEFFLER)


中光电次世代MEMS感测器 为智慧制造带来变革

值得一提的是,过往感测器常受限於传输速度与运算能力,无法即时分析与回??处理,如今则随着AI、5G、大数据等创新科技推波助澜下,将加速新世代人工智慧物联网(Artificial Intelligence of Things, AIoT)架构与系统成形,对人类生活和企业营运效率造成极大影响,同时蕴藏多元软硬体解决方案和庞大应用服务市场商机。


但由於台湾大多数传动元件厂商均为中小企业,仍有待强化相关智慧化能量,所以IEK也建议业者,可先选择搭配合适的物联网厂商,开发智慧模组技术,再透过复制扩散,逐步带动产业技术升级。


中光电智能感测公司则从2018年陆续成立AIoT技术团队及8家子公司,聚焦影像识别、人工智慧、感知融合、云端加值服务共4大领域,开创集团新成长曲线,并将感测器搭配MCU+AI,组成的Edge解决方案,相较於传统Cloud+AI模式,将更具备低价化及运算能力优势。


中光电智能感测公司(CMC)总经理吴名清指出,有别於早年定期计划性维修,如传统监测电流、声音、温度皆属落後指标,特别是在老旧设备异常时,几??都是事後维修。反观震动讯号是领先指标,当1~3个月前出现预兆时,就应该预做保养,避免灾难性失效。


目前中光电将智慧感测器进程依序分为:Level-1检查问题、Level-2知道问题、Level-3预测问题、Level-4精准预测、Level-5无线全时运作,智慧制造则大致介於Level-2~Level-3之间,有赖於推动传统Level-1机械式bulk压电式感测器转型,成为Level-2 MEMS薄膜压电感测器。


吴名清指出,两者差异在於前者厚度>100μm、约10cm的体积过大,量测范围广、精度高且贵,却须将类比讯号转换为数位讯号输出,主要用於精密加工和组装,须定期校准仪器、巡检的重工业,交由专业认证人员操作。


後者采取半导体制程生产,厚度1~5μm、体积≤2mm等级的体积小且成本低,分段式量测范围的精度适中,sensor + MCU + connectivity可模组化设计,经直接数位化输出,可进行In-line monitoring/趋势分析。吴名清认为:「感测器必须要量得到,才能做监测、分析、预测。」有别於过去MEMS电容式感测器向来被质疑精度不足、机械式感测器庞大又贵,中光电推出的薄膜压电式感测器,则强调体积小到可埋入传动元件,精度也不差;压电技术能监测到pure vibration,不受重力、安装锁固等造成偏移,现也与台湾智慧螺杆大厂合作,演算法以螺杆特徵频率~200Hz、震动大小<0.2mg来预测。


中光电选择与日本STANLEY、SUMITOMO CHEMICAL合作,引进以往用於喷墨印表机的压电式技术knowhow和1μm等不同厚度的压电材料,并寻求台湾半导体厂商将之镀於Silicon wafer(矽晶圆)的制程作为薄膜压电标准平台,在高精度大规模生产工艺上降低成本,针对制程与产品需求精进,设计制造成为约2mm的MEMS薄膜感测模组,共闯新应用领域。


Level-3便是MEMS技术带来的新机会,由於从传统压电陶瓷转型成为半导体制程的MEMS薄膜压电,足以达到<1mg工业感测精度、零点飘移(Zero drift)、频宽10kHz,并降低元件单价。经过整合震动、温度、压力感测器模组化後,使用RS485/WiFi/Modbus等数位输出的抗机边干扰能力强;可整合32bit MCU M4/M7与可烧录演算法,於前端强化算力,不再像过去只谈感测器性能或顾虑後端整合,还能加入Machine learning/Deep learning功能。


目前已可实际用於Level-1设备预知诊断的解决方案,例如采用传统压电式工业级震动感测器的客户,只能接收单纯震动讯号,又容易在类比输出时遭受干扰;体积大、单价高,而无法模组化。必须先经DAQ转换成为数位讯号後,透过IPC搜集数据,再通过Ethernet联网的成本过高。导致IPC需要大量算力,建立模型须耗时3~6月的成本过於昂贵,现在仅适用於基本展示,不方便应用於大规模布建场域。


待导入Level-3的设备预知诊断解决方案(IPC + Cloud)之後,由於CMC感测解决方案可将工业级MEMS薄膜压电感测模组化,解析度达100μg(rms);ADC+MCU内建AI及数位输出功能,原本便具备采集数据和运算能力,可利用Self-training演算法直接在机边建模开始运算,将设备健康分级(L1~L10)指标,再经过Smart hub将设备数据直接上报後台IPC + cloud,长期监控云端大数据,会更有成本竞争力。


到了Level-4等级加入多维度感测器功能,如近期CMS与新唐联手发表最新Multi sensor SOC解决方案,在AI Core MCU上加入震动、温度、压力、湿度、磁场、声音等多元感测硬体模组,如同感测器的标准平台来进行初期探索,搜集更多物理量数据,以提高预测的正确率和user使用的信赖度。


但吴名清也坦言,目前MEMS薄膜压电感测遭遇的挑战是现实很残酷,由於具备技术和资本密集特性,必须确保需求规模是否足以支撑?以及IOT感测网路进入Level-5阶段,须能无线全时运作,5G/AIoT无所不在,将导致高度整合低成本的感测模组、高效能低功耗MCU遍布厂内,以与後台战情系统合作,执行AI+Domain knowhow监控生产品质。


此时,虽然电池安装容易,但配件规模数量庞大,後续维护与每3~6个月更换的成本极高,以预兆保养为主,定期保养为辅。现今已有许多新创公司投入研发解决方案,例如用震动等周边能量发电,这也是压电材料的优点,有助於实现供电不中断。



图4 : MEMS薄膜压电感测器采取半导体制程生产,体积小且成本低,分段式量测范围的精度适中,经直接数位化输出,可进行In-line monitoring/趋势分析。(source:blog.st.com)
图4 : MEMS薄膜压电感测器采取半导体制程生产,体积小且成本低,分段式量测范围的精度适中,经直接数位化输出,可进行In-line monitoring/趋势分析。(source:blog.st.com)

*刊头照(摄影:陈念舜)


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