Інтэграцыя штучнага інтэлекту і Інтэрнэту рэчаў у сістэмах выдалення гумовага шклення

By Майк Чэн, дырэктар па вытворчасці | Больш за 12 гадоў вопыту ў гумавай вытворчасці |LinkedIn

Асноўныя высновы

• Адзін ствол XCJ-G600 перапрацоўвае 15-кілаграмовую партыю кожныя 20–40 секунд — больш за 1300 цыклаў збору дадзеных за 8-гадзінную змену ўжо даступна для збору дадзеных у Інтэрнэце рэчаў.
• Крыягенныя ўстаноўкі для выдалення ізаляцыі працуюць пры тэмпературах да -150 °C са хуткасцю кручэння валкоў 20–70 абаротаў у хвіліну, і каротаж абедзвюх зменных непасрэдна выяўляе страты азоту і дрэйф ізаляцыі.
• Паколькі падлучаныя машыны выяўляюць адхіленні ў працэсе на ранняй стадыі, прагнастычнае абслугоўванне звычайна пераўтварае незапланаваныя прыпынкі ў запланаваныя ўмяшанні працягласцю менш за 30 хвілін (тыповыя значэнні з праектаў нашых кліентаў).
• Мадэрнізацыя лепшая замена: абсталяванне з інвертарным кіраваннем, такое як XCJ-G600 магутнасцю 7,5 кВт, звычайна можна падключыць да датчыкаў і шлюза, замест таго, каб купляць новае абсталяванне.

Большасць вытворцаў, з якімі мы працуем, ужо маюць абсталяванне для выдалення абломкаў, якое з'яўляецца інтэлектуальным на ўзроўні машыны і цалкам бясшумным на ўзроўні завода. Кантролер ведае хуткасць роліка; аператар ведае вагу партыі; каманда па якасці ведае ўзровень браку — але ніхто не звязвае гэтыя тры рэчы паміж сабой. Менавіта гэтую разрыў узаемасувязі і прызначаны для выпраўлення праектаў штучнага інтэлекту і Інтэрнэту рэчаў.

У гэтым артыкуле тлумачыцца, што насамрэч азначае інтэграцыя ў кантэксце дэфлішынгу, якія кропкі дадзеных варта падключыць у першую чаргу, і прапануецца паэтапная дарожная карта, якая падыходзіць для малых і сярэдніх каўчукавых заводаў, а не для гіпермаштабных разумных фабрык.

Што насамрэч азначаюць штучны інтэлект і Інтэрнэт рэчаў у кантэксце дэфлямінацыі?

Інтэрнэт рэчаў (IoT) — гэта практыка падключэння прамысловага абсталявання да сеткі, каб яго эксплуатацыйныя дадзеныя маглі збірацца, захоўвацца і праглядацца; штучны інтэлект (ШІ) — гэта праграмны ўзровень, які знаходзіць заканамернасці ў гэтых дадзеных і рэкамендуе або выконвае рашэнні.Пры выдаленні прашыўкі гэтыя два працэсы працуюць разам: Інтэрнэт рэчаў падае неапрацаваны сігнал, а штучны інтэлект ператварае яго ў дзеянне — запавольваючы ролік, пазначаючы зношаны рамень або адпраўляючы падазроную партыю ў каранцін перад адпраўкай.

Карысна ўспрымаць машыну для выдалення задзірын спачатку як крыніцу дадзеных, а потым як інструмент для выдалення задзірын. Кожны цыкл механічнага выдалення задзірын і кожны крыягенны пуск пры тэмпературы ніжэй за −120 °C ствараюць адсочваемы адбітак хуткасці, часу, тэмпературы і нагрузкі. Пасля таго, як гэтыя адбіткі захоўваюцца, пытанні, якія раней патрабавалі, каб інжынер-тэхнолаг стаяў ля ствала на працягу ўсёй змены — «калі час цыклу пачаў паўзці ўверх?» — ператвараюцца ў дзесяцісекундны запыт на прыборнай панэлі.

Якія кропкі дадзеных для дэмікшавання варта падключыць у першую чаргу?

Пачніце з чатырох зменных, якія ўжо вызначаюць якасць выдалення абалонкі: час цыклу, хуткасць роліка, тэмпература працэсу і загрузка партыі.Яны існуюць на кожнай машыне, яны змяняюцца, калі нешта ідзе не так, і непасрэдна адлюстроўваюцца на выніках вытворчасці. У табліцы ніжэй кожная зменная супастаўляецца з рэальнымі значэннямі абсталявання і аптымізацыяй, якую яна дазваляе адкрыць.

Кошт абсталявання атрыманы зСтаронка прадукту XCJ-G600іТэхнічныя характарыстыкі крыягеннай машыны для выдалення абломкаў вадкім азотам.

Паколькі крыягеннае охрупчаванне — гэта гонка паміж тэмпературай і часам, зарэгістраваныя крывыя астуджэння з'яўляюцца найбольш каштоўным наборам дадзеных на крыягеннай лініі.Выкананне, якое дасягае мэтавага ўзроўню охрупчанасці за 5 хвілін замест 8, зэканоміла 37% свайго цыклу — эканомія, якая не бачная на секундамеры, але відавочная ў дадзеных.

Як прагнастычнае абслугоўванне змяняе эканоміку выдалення мігаценняў?

Прагназуемае тэхнічнае абслугоўванне выкарыстоўвае тэндэнцыі — павелічэнне часу цыклаў, ваганні току рухавіка, нестабільнасць тэмпературы — для планавання абслугоўвання да выхаду кампанента з ладу, а не пасля яго.Эканамічная розніца велізарная: няспраўны прывадны рухавік у сярэдзіне змены спыняе лінію, парушае графік і можа адмяніць усю тэхналагічную партыю, у той час як запланаваная замена, вызначаная на два тыдні раней, адбываецца паміж зменамі.

Паводле нашага досведу падтрымкі ліній выдалення ізаляцыі на заводах кліентаў, падключаны маніторынг звычайна выяўляе ад трох да пяці магчымых адхіленняў у працэсе за квартал на адной машыне — часцей за ўсё паступовае падаўжэнне цыклу і непаслядоўнае крыягеннае астуджэнне — і кожны з іх можна выправіць у запланаваны перыяд менш чым за 30 хвілін (тыповыя значэнні з праектаў нашых кліентаў; дакладныя лічбы адрозніваюцца ў залежнасці ад змешвання сумесяў і схемы змены).Паколькі інвертар магутнасцю 7,5 кВт у такой машыне, як XCJ-G600, ужо паведамляе аб нагрузцы рухавіка ў лічбавым выглядзе, пачатковыя выдаткі на гэты ўзровень маніторынгу складаюць шлюз і канфігурацыя, а не новае абсталяванне.

Існуе таксама аспект адпаведнасці. Расліны сертыфікаваны паІСО 9001патрабуецца прадэманстраваць пастаяннае ўдасканаленне; запіс параметраў машыны для кожнай партыі — адзін з самых чыстых доказаў, які прыме аўдытар.

Дзе машынны зрок упісваецца ў цыкл якасці?

Машынны зрок замыкае цыкл, які пакідаюць адкрытым толькі дадзеныя датчыкаў: камеры правяраюць дэталі, з якіх выдаляецца брызг, а пласт штучнага інтэлекту адсочвае кожную адхіленую дэталь да дакладнага цыклу, хуткасці і тэмпературы, якія яе прывялі да яе стварэння.Гэта ператварае кантроль якасці з дзейнасці задняга віду ў кіраванне.

Практычны ланцужок выглядае наступным чынам: дэталі пакідаюць цыліндр для выдалення абалонак, праходзяць візуальную праверку, якая выяўляе рэшткі абалонак, а чыстыя дэталі працягваюцьмашына для сепаратара гумыякі аддзяляе добры прадукт ад адходаў абрэзкі. Калі сістэма візуалізацыі рэгіструе кластар адхілення, штучны інтэлект параўноўвае часовыя меткі з дадзенымі бочкі і адказвае на важнае пытанне: ці быў гэта дрэнны компаунд, няправільная хуткасць валіка або партыя, якая на 2 кг перавышала спецыфікацыю?

Крыягенныя лініі атрымліваюць найбольшую выгаду ад гэтага спалучэння. Крыягеннае выдаленне абалонкі дасягае паказчыкаў праходнасці гатовай прадукцыі вышэй за 98% пры стабільных параметрах, таму нават невялікае зарэгістраванае адхіленне — крывая астуджэння на 10 °C цяплейшая за базавую — варта выявіць, перш чым гэта прывядзе да зніжэння прыбытку на тры пункты.

Як выглядае рэалістычная дарожная карта інтэграцыі?

Для большасці каўчукавых заводаў найбольш прыдатны падыход складаецца з трох этапаў: падключэнне, аналіз, аптымізацыя — менавіта ў такім парадку, на адной машыне, а затым на ўсёй лініі.Спроба аўтаматызаваць прыняцце рашэнняў да з'яўлення дадзеных — найбольш распаўсюджаная з'ява пра збой у праектах Індустрыі 4.0.

1. Падключыце адну машыну і вызначце базавую лінію.Усталюйце граничны шлюз на адзін блок выдалення іскры — найноўшы, найбольш інвертарны — і запісвайце час цыклу, хуткасць, тэмпературу і нагрузку на працягу 60 дзён без якіх-небудзь змяненняў, каб «нармальны» паказчык вымяраўся, а не мяркаваўся.
2. Аналізуйце вынікі па якасці.Аб'яднайце дадзеныя машыны з запісамі аб адхіленні з праверкі і дазвольце ўзроўню штучнага інтэлекту (ці добрай электроннай табліцы, шчыра кажучы) шукаць карэляцыі паміж зрухам параметраў і падзеямі якасці.
3. Аптымізацыя з дапамогай абвестак з замкнёным цыклам.Усталюйце парогі папярэджанняў з базавага ўзроўню, накіроўвайце іх на тэлефоны аператараў або на прыборную панэль завода, і толькі потым разгледзьце аўтаматычную карэкцыю параметраў — крок, які патрабуе найбольшай кантролю і найменшай тэрміновасці.

Якія ёсць абмежаванні сумленнасці?

Штучны інтэлект і Інтэрнэт рэчаў не выправяць нестабільны працэс, зношаны ствол або дрэнна падабраную форму — яны проста будуць паведамляць пра гэтыя праблемы хутчэй і дакладней.Інтэграцыя ўзмацняе добры кантроль працэсаў; яна не замяняе яго.

Яшчэ два папярэджанні з нашага вопыту праектаў. Па-першае, невялікія серыі складаных вырабаў генеруюць рэдкія дадзеныя: мадэль штучнага інтэлекту, навучаная на 300 цыклах аднаго памеру ўшчыльняльнага кольца, не будзе цалкам пераносіцца на сямейства з 40 дробнасерыйных дэталяў, таму чаканні павінны быць устаноўлены ў залежнасці ад асартыменту прадукцыі. Па-другое, падключэнне мае паверхню бяспекі — такія рэкамендацыі, як рэсурсы па кібербяспецы вытворчасці, апублікаваныяНІСТварта прачытаць, перш чым шлюз будзе запушчаны.Паколькі ячэйка для выдалення іголак рэдка мае выхад у Інтэрнэт па сваёй канструкцыі, правільна сегментаваная фабрычная сетка зніжае дадатковую рызыку, але «сціплы» не азначае «нулявы» і павінен быць закладзены ў бюджэт.

Выснова: падключыце ўжо наяўныя дадзеныя

Ачыстка гумы ад шліфавальных пакрыццяў незвычайна добра падыходзіць для інтэграцыі штучнага інтэлекту і Інтэрнэту рэчаў па адной простай прычыне: машыны ўжо працуюць з дакладна кантраляванымі, колькасна вымернымі зменнымі. Партыя 15 кг, цыкл 20–40 секунд, столь −150 °C, дыяпазон хуткасці вальца 20–70 абаротаў у хвіліну — гэта кропкі даных, якія чакаюць свайго збору, і кожная з іх змяшчае якасную інфармацыю.

Калі вы плануеце наступныя інвестыцыі ў абсталяванне, выбірайце машыны, кантролеры якіх ачышчаюць гэтыя даныя. Даследуйцепоўны асартымент машын для выдалення абалонкі гумыз Сямэня Сінчанцзя, або дашліце нам чарцяжы дэталяў і мэтавы вынік — наша інжынерная каманда прапануе канфігурацыю для выдалення абломкаў з варыянтамі падключэння, якія адпавядаюць узроўню аўтаматызацыі вашага завода.