Az Ipar 4.0 végre ipari méretekben is megvalósult az autógyártásban
Egy vezető autógyártó már évek óta számít a Festo szervopneumatikus hegesztőpisztolyainak pontosságára és hatékonyságára. Olyannyira, hogy mára már több mint 2500 ilyen technológiájú hegesztőrobotot telepítettek a prémium márka karosszériaüzemeibe. Ez az autógyártó most 25 százalékkal tudta csökkenteni az állásidőt a Festo mesterséges intelligenciára felkészített, prediktív karbantartási rendszerének köszönhetően.
A Festo már az autógyárakban valósítja meg azt, amiről más automatizálási vállalatok még csak beszélnek. Számos olyan projekten dolgozik az autóiparban és a Tier 1 beszállítói iparban, a fémmegmunkálásban, valamint az élelmiszeriparban, ahol a prediktív karbantartás – a jövőben pedig már a mesterséges intelligencia – biztosítja, hogy a folyamatok eltéréseit időben felismerjék, a karbantartást optimalizálják és energiát takarítsanak meg.
Hozzáadott értéket biztosító megoldások
Ugyanakkor az ügyfélspecifikus megoldások az alkalmazási ismeretekkel együtt agilis, innovatív megközelítéseket tesznek lehetővé. Az így szerzett tapasztalatok lehetőséget nyújtanak arra, hogy ezeket a megoldásokat más üzletágakban is meg lehessen ismételni. A kihívás az, hogy az eszközökből és az alkalmazási környezetből származó adatokat felhasználva, a folyamatok ismeretével együtt valódi hozzáadott értéket hozzunk létre a végfelhasználó számára.
Az előnyök nyilvánvalóak. Az autógyártók a hegesztőpisztolyok javítását a termelésen kívüli időszakra is be tudják ütemezni, így növelhetik üzemeik rendelkezésre állását. A hegesztőpisztolyok állapota modellezhető, automatizált javítási megbízásaik és akár életciklusaik is könnyedén létrehozhatók a vezérlőrendszerben. A szűrőfunkciók lehetővé teszik az összehasonlításokat. Az is fontos tényező, hogy a szivárgások korai felismerése energiamegtakarítást eredményez, mivel az energia- és karbantartási költségek nagy szerepet játszanak a karosszériaüzemben.
Minden szem előtt: a prediktív karbantartási felület áttekintést nyújt a gép állapotáról.
Előrejelző karbantartás
A Festo hegesztőrendszerekben alkalmazott mechatronikai termékei már számos adatot dolgoznak fel és tömörítenek, hogy azok a karbantartás során diagnosztikai célokra felhasználhatók legyenek. De az egyszerű adatszolgáltatás és -megjelenítés nem elegendő. A jövőben a mesterséges intelligencián alapuló prediktív karbantartás további lehetőségeket kínál a hagyományos állapotfelügyeleti megközelítésekhez képest. Az eszközökből származó adatokat egyesítik majd a folyamatadatokkal, és elemzési modellek illetve felhőalapú megoldások segítségével értékelik ki őket.
A Festo rendszerspecialistái a robotcella meglévő rendszerszámítógépeit olyan szoftverrel egészítették ki, amely összegyűjti a hegesztőpisztoly diagnosztikai adatait és elküldi azokat egy felhőben lévő gyűjtőpontra. A felhőben egy karbantartási alkalmazás fut, amely amellett, hogy az adatokat a böngészőben megjeleníti (karbantartási dashboard), a várható élettartam tekintetében ki is értékeli azokat.
Az adatátvitel kihívása
“Az első kihívás az volt, hogy a hegesztőpisztoly adatait a gyártásból a felhőbe vigyük át. Az olyan témák, mint a hálózati forgalom, a processzorterhelés és az adatbiztonság akkoriban mindkét fél számára ismeretlen területet jelentettek” – magyarázza Dr. Jan Bredau, a Festo System Solutions alkalmazásszoftverekért felelős vezetője.
A szervopneumatikus hegesztőpisztoly hardverkoncepcióját a Festo az autóipar szakértőivel szoros együttműködésben fejlesztette ki. Ez lehetővé tette, hogy a Festo termékfejlesztői figyelembe vegyenek számos, az ipar által megkövetelt tulajdonságot, beleértve a helyigény csökkentését, mivel a szervopneumatikus rendszer lényegesen kompaktabb, mint a hasonló hegesztő-működtető egységek. A felhasználók mostantól a vezérlőrendszer elektronikus és pneumatikus részeit akár egy egységként, akár külön-külön telepíthetik és működtethetik, az igényeiknek és az alkalmazásnak megfelelően. Ez jelentősen rugalmasabbá teszi a rendszert, és elvezet a robotizált kiépítés különböző koncepcióihoz.
Ha a hegesztő egység a gyári karbantartási rendszerhez kapcsolódik, a prediktív karbantartási megbízások a szokásos környezetükben indulnak el, és ha szükséges, SMS-ben elküldhetők a karbantartó szakember mobiltelefonjára.
“Ami összetartozik, az mostantól együtt fog fejlődni: több évtizedes tudásunk van az érzékelők és működtetők terén, amelyet most kombinálni tudunk a domain és adattudományi ismeretekkel. Ez megnyitja az ajtót a mesterséges intelligencia alkalmazása előtt” – zárja Bredau.
