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智慧机械非一蹴可及 感测器化身智慧机械预诊断功臣
[作者 施莉芸]   2019年04月12日 星期五 浏览人次: [3719]


图1 : 要达成工业4.0中联网的愿景,首先可从数据可视化开始,并经由智慧机上盒将数据连结到云端。(source:Bosch)
图1 : 要达成工业4.0中联网的愿景,首先可从数据可视化开始,并经由智慧机上盒将数据连结到云端。(source:Bosch)

目前厂商所使用的机台多采购於十年前,若要全数汰换更新所费不赀,要达成工业4.0中联网的愿景,首先可从数据可视化开始,并经由智慧机上盒将数据连结到云端。


虽目前政府大力支持推动工业4.0与智慧制造,不过由於台湾仍为中小企业居多,机台与设备升级成本不仅相当昂贵,许多老旧设备存在无法联网的问题外,对於智慧制造的概念也仍相当模糊。


要达成工业4.0中联网的愿景,首先,就要先从机台的数据撷取上下手。工研院观察到,由於目前厂商所使用的机台多采购於十年前,若要全数汰换更新所费不赀。


事实上,工业4.0不仅是为了多样少量化的生产趋势,更是为了协助工厂於生产时,减少出错率及停机问题,以避免影响生产效率及设备稼动率。要达成工业4.0,首先就得先从底层设备着手,第一步就必须先将机械数据可视化,使机台的各项资讯与动态能够被掌握,进而让产线更稳定。



图2 : 工研院研发智慧机上盒,能自动收集机台资料及生产资讯可视化,全方位线上监测掌握工具机制程,管理者能充分利用资源,降低成本与提升生产效率。
图2 : 工研院研发智慧机上盒,能自动收集机台资料及生产资讯可视化,全方位线上监测掌握工具机制程,管理者能充分利用资源,降低成本与提升生产效率。

以撷取设备预警所需的数据而言,目前工研院也与自动化设备厂「盟立自动化」发表「射出成型机专用智慧机上盒」IM2 Box(Injection Moulding Information Model Box),结合盟立专用控制器,目前已应用於富强鑫、台中精机设备上。


同时,针对一般业者,工研院也发表「工业用泛用型智慧机上盒」PI Box(Production information box),透过简易的安装程序,让机台设备上的感测器资讯快速联网,业者可随时掌握稼动率等制程数据,协助中小企业成功迈向智慧制造第一步。


在加工机设备领域,宝元数控??总经理施正修首先指出,相较於以往的精密机械,加入控制器核心、感测器、物联网及大数据等智慧技术,经由分析各项数据所呈现的状况与原因,协助人员进行机械停机原因侦测,并透过资料分析达到预防与自适应解决。


加装感测器搜集数据 首先须了解规格特性

不过,在使用感测器前,应先对感测器之规格特性进行初步了解,才不至於将工具「用错地方」。施正修说明,目前常应用於工具机的主要包含压力感测器、温度感测器与震动感测器三种。对於工具机设备的加工产品来说,精度是首要的基本条件,却也是难度曲线最陡峭的项目,而对於加工精度来说,最重要的两个变因即是温度与振动。


温度主要带来形变且对其对机台带来的影响过程相当复杂,加工时切削产生的热膨胀、环境温度以及机构的设计方式所带来的不同热传导速度都会深刻影响到机台本身的基础结构,进而导致加工精度的下降。


使用温度感测器可透过读取机台温度,进行冷暖机辨识与安全保护等临界值式应用,以及温升热补偿与闭??路温度控制等控制类应用。


目前在温度感测上可分为热电阻与热电偶两种,各有利弊之处,但整体价格对工具机设备本身来说相对低廉,所以,对於温升热补偿功能的困难点,主要是在演算模型上,不同机台结构会有不同的演算模型需要考量,这是工具机制造厂商须逐步研究提升的项目。


值得注意的是,施正修指出,感测器的安装数量与位置应用於不同机构时,须经由重新与建模测量;此外,环境温度变化也须经由长期观察控管、不同环境也将得出不同结果、不同刀具或加工物热膨胀量也不同,这些都是在使用温度感测器时,需要克服的难题。


另一方面,振动主要带来位移进而导致精度下滑,一般振动的产生源自於机械结构上的动不平衡、刀具与工件接触时的力不均匀或散热风扇等外部装置都会带来振动影响;以现今技术而言要做到机台完全没有振动是不现实的,所以振动感测的主要作用就会集中在判别当前振动为正常或异常上。


透过震动感测器的使用,将可从机台的振幅与读取机台加速度时域资料,检测出意外碰撞、误操作保护等临界值式应用,以及ISO 10816、断刀即时检测、崩刃即时检测等诊断类应用。


不仅如此,透过震动感测器,也可进行机台刚性结构与共振频率分析等分析类应用。他指出,透过机台待机、主轴空转、加工空跑与实际加工等,4项震动感测器所搜集出的数据,经由??归分析、建模等多种验算方式分析运算後输出结果,即可调整包括控制器运动叁数、伺服器驱动器共振抑制等相关叁数。


此外,震动感测器也可以进行刀具及轴承等寿命预测,施正修指出,在实验建模阶段,可将全新的待测物,透过感测器数据进行加工,之後再进行资料撷取分析储存,将可检测出待测物是否堪用,或弓箭是否为良品;线上侦测阶段则透过进行加工後,读取感测器数据,再套用模型演算,判断是否需要提式警报,并进行相对应处里动作。


施正修说明,实验数据的分析可透过时域资料、频域资料、时频域资料等方式,进行采集与建模,并再刀具磨损、工件材质不稳定、叁数设定异常等状态时及时反映问题点。


智慧机械自动检测 提升机台稼动率

他接着指出,相较於传统机台仅能倚靠加工成品确认成果,或倚赖人员巡逻观察机台状况,加装感测器的智慧机械将可自动在加工过程中检测机台状况,经由大幅降低问题发生时的反应时间,提升机台稼动率。


以目前智慧制造所发展的进程而言,制造能力变革已是势在必行,而设备预诊断仅是第一步,透过感测器不仅可察觉该机台、设备的异常,更能从感测器测量点之间的关联性,经由不变量分析技术,发现以往难以检知的异常。


不变量分析为从多个感测器中,或去时间序列数据,进而提取不变量(不变的关系),并制作监视模型,利用此模型对现在的感测器时间序列进行异常检知;与过去监视方式不同,不需要进行复杂的监视设定或??值(警报值)设定,因此将可减轻运作监视负担。


要达成智慧机械,施正修指出,智慧机械以技术难度和流程来区分可分为「资讯链结」、「可视化储存」、「原因侦测」、「预测与预防」、「自适应解决」五大进程。



图3 : 透过数据可视化及後续分析、侦测,可达到设备预警的目的。(source:festo)
图3 : 透过数据可视化及後续分析、侦测,可达到设备预警的目的。(source:festo)

施正修说明,由於过去机台控制器多半是提供部份叁数让使用者设定,然而这些叁数对於加工过程实际的完整影响却是暧昧不明的,缺乏客观且精确的数据判断叁数调整好坏,导致调机多半得倚靠师傅的经验累积来实现,且随着加工条件如工件材质、刀具种类或是工艺改变时这些调适又必须重新再来一次,对於人力、技术力甚至时间的要求都相当高。因此首要的第一步骤便是资讯链结,使机台本身以及加工过程的资讯,能够能被完整且客观的读取出。


透过资讯可视化可将资讯清晰透明且可被客观分析,可储存化则是後续数据分析或是深度学习不可或缺的基本功能。接下来,透过原因侦测,将前两步所得到的资讯进行分析,找出机台设备上遇到的问题原因,进而使人员能知道需要调整的关键项目。


最後,透过在线持续检测,在问题发生前预测及预防问题的发生,进而减少生产时的人为损失或自然损失,达到预测与预测的目标;最後一步才是自适应解决,要达成这一步,不仅需要强大的软体功能及感测器外,也需要大量自动化的辅助设备来进行问题排解,才能让工具机设备能够自行解决所遇到的问题。


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