Chaque arrêt de production non planifié, même de machines individuelles, génère un effort supplémentaire, des coûts plus élevés et un rendement plus faible. Surveiller l'état des machines et des installations en continu, en fonction des données et dans les meilleures conditions possibles est une base essentielle pour une disponibilité maximale des machines et des installations.
Surveillance de machine
Un cas d'utilisation essentiel ici est la surveillance continue de machine. L'objectif est ici d'utiliser des données pertinentes telles que le courant, la température ou la vibration pour détecter à un stade précoce des anomalies dans le fonctionnement en cours, idéalement pour pouvoir classer ces anomalies et détecter d'éventuelles erreurs à l'avance. Cela implique souvent des signes d'usure et de déchirure, qui sont détectés précocement et de manière fiable à l'aide des analyses basées sur l'apprentissage machine. Cela permet ensuite de planifier les interventions de service et de maintenance en temps utile, pour une disponibilité maximale à un coût minimal.
Surveillance de process
Un autre cas d'utilisation essentiel est la surveillance continue de process. L'objectif est ici de détecter à un stade précoce les écarts par rapport aux paramètres du process et de pouvoir intervenir sur le process si nécessaire. En construisant à partir de la solution de contrôle existante et des données généralement déjà disponibles, une solution d'apprentissage automatique à base de modèles est à nouveau utilisée pour détecter les anomalies et les classer autant que possible. Lorsque l'automatisation basée sur des règles atteint ses limites, le ML permet d’exploiter des informations complètement nouvelles sur des états de process auparavant inconnus. Avec pour résultat de pouvoir intervenir sur le process plus tôt et de manière plus ciblée.
Sur la base d'une surveillance continue de l'état des machines et des installations, divers cas d'utilisation se présentent qui prêtent attention à l'objectif d'une disponibilité maximale des installations, qui est à son tour la clé de la production économique. Au final, l'état d'une installation est connu en permanence, ce qui entraîne une sécurité maximale pour les responsables du process. En outre, des erreurs ou des anomalies dans les données de la machine peuvent être détectées à un stade précoce et les mesures nécessaires peuvent être prises avant que le dysfonctionnement réel ou même la défaillance du système ne se produise.
Un exemple d'application est la surveillance automatisée de bandes transporteuses à grande vitesse en logistique interne. Une tâche consiste à surveiller et à prédire l'allongement des éléments de la chaîne transporteuse, en fonction de divers facteurs d'influence tels que la vitesse, le chargement, le temps de fonctionnement ou la température. Cela implique l'identification précoce de zones individuelles endommagées de la chaîne. Cela conduit également à une illustration ou sécurisation des connaissances des techniciens de service sur l'état du système, et donc aussi à une transformation vers une surveillance continue du système à partir de données. Les avantages spécifiques de la surveillance automatisée sont une réduction des coûts d'entretien et de maintenance, ainsi qu'une plus grande disponibilité et donc la productivité du système. La visualisation de modèles commerciaux nouveaux permet, par exemple, la vente de disponibilités sous la forme d'accords de niveau de service (ANS) nouveaux ou étendus. Après tout, ces services IIoT conduisent à de nouvelles caractéristiques perceptibles pour les clients finaux et augmentent la fidélisation de la clientèle.
Une autre application est la surveillance automatisée des ventilateurs dans un hall de production de galvanoplastie. Dans la galvanoplastie, la ventilation est un process critique pour la production. Par exemple, de l'oxyhydrogène gazeux est produit, ce qui présente un risque d'explosion à des concentrations critiques. Les substances acides peuvent également entraîner la corrosion de l'équipement. Il y a aussi une responsabilité dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail et de la santé des employés. La tâche consiste à surveiller en permanence les ventilateurs à l'aide de capteurs intelligents et d'une analyse de données basée sur le langage ML. La voie à suivre va de la prévention, en passant par une maintenance basée sur des règles et une stratégie basée sur des conditions. Il en résulte une minimisation des temps d'arrêt de production imprévus et une réduction des coûts de maintenance. Le premier avantage de cet exemple de solution de bout en bout pour les applications de friches industrielles est la surveillance continue et automatisée de l'état. Il s'agit de la base pour réduire ou limiter l'inspection, la maintenance et la réparation. Dans ce cas spécifique, il a été possible de passer d'une inspection mensuelle des ventilateurs avec une visite sur le toit de galvanoplastie à une inspection semestrielle. Les temps d'arrêt imprévus ont pu être réduits et la disponibilité de l'installation augmentée. Un cas IoT pratiques avec des avantages spécifiques.
Sur la base de la données du processus et de leur évaluation à l'aide de technologies ML, il est possible dans de nombreux cas de tirer des conclusions sur la qualité des produits fabriqués. Sur la base de paramètres de process sélectionnés, on peut reconnaître des modèles basés sur ML qui peuvent être assignés à un état de process spécifique. De ce fait, des plages de tolérance peuvent être surveillées, par exemple, et il est reconnu à un stade précoce lorsque des tolérances sont ou seront hors ligne au sens d'une prédiction.
L'analyse intelligente des données aide Grenzebach à obtenir une assurance qualité en temps réel et à assurer une maintenance prédictive des machines pour ses systèmes innovants de soudage par remous à friction. De cette manière, les spécialistes de la construction de machines et d'installations contribuent à élever la fabrication de séries 24h/24 et 7j/7 à un nouveau niveau.
Une broche mâle à friction rotative est l'outil central avec soudage par friction malaxage (FSW), le process innovant de soudage par joint que Grenzebach a développé pour les métaux légers tels que l'aluminium et ses alliages. Par frottement et pression, la broche mâle génère la chaleur du process demandée pour rendre le métal malléable, qui est ensuite brassé le long du point de serrage par l'action en rotation du mâle de friction. Sans nécessiter l'ajout de câble de soudage ou de gaz inerte, cela crée un joint rigide qui se caractérise par sa stabilité à long terme et sa résistance à la déformation. Pour obtenir ce résultat, la broche mâle à friction doit se comporter comme prévu. Des forces de traction et de pression précises sont essentielles pour obtenir le degré de déformation correct du métal. Jusqu'à présent, le contrôle de qualité était effectué par l'opérateur de la machine qui inspectait visuellement le cordon de soudure après le process FSW - une procédure longue dont le succès dépendait également en grande partie du savoir-faire personnel de l'utilisateur.
Surveillance en temps réel pendant le process de soudage
Le développeur de technologies Dr Carlos Paiz Gatica explique le fonctionnement de la détection des anomalies : la comparaison du modèle de références et du process actuel permet une évaluation de la qualité en temps réel. En tant que pionnier dans le domaine de l'industrie 4.0, Grenzebach utilise aujourd'hui des process d'analyse de données intelligents qui permettent des prévisions précises. Et pour cela, ils utilisent une solution d'analyse industrielle sur mesure de Weidmüller.
Notre logiciel d'analyse, qui a été personnalisé pour répondre aux besoins de Grenzebach, compare les forces enregistrées sur les capteurs pendant le process de soudure avec un enregistrement de données de référence idéal. Dès que le système détecte un écart dépassant le cadre des paramètres définis, l'opérateur de la machine en est averti et sait immédiatement que quelque chose ne va pas avec le process de soudure. L'inspection manuelle de chaque soudure n’est donc plus nécessaire
Pour définir le modèle de référence, Weidmüller a collaboré avec les ingénieurs de Grenzebach pour évaluer la pertinence des ensembles de données de plusieurs centaines de soudures et les a évalués à l'aide de méthodes d'analyse de données intelligentes. Un élément important des analyses a été fourni par le savoir-faire venant de Grenzebach. Le logiciel de Weidmüller peut bien être capable de prédire un défaut avec un certain degré de probabilité, mais pour ce faire, il doit toujours avoir été classé au préalable. Seule Grenzebach peut définir si une anomalie doit effectivement être classée comme une erreur critique ou non.
Qualité du produit et disponibilité offerte
En plus d'effectuer des vérifications de contrôle de qualité sur les soudures, le logiciel d'analyse enregistre également les paramètres de process de chaque pièce produite, produisant ainsi une documentation complète. Il s'agit d'un avantage important non seulement du point de vue juridique, mais aussi en termes de traçabilité et de reproductibilité. Le système fournit également une signalisation d'alarmes en temps opportun si un remplacement de la broche de soudage est souhaitable. Armé de ces informations, l'opérateur de la machine peut planifier le programme de maintenance de telle sorte que tout temps d'arrêt soit évité.
« Outre le fait de réduire les déchets qui peuvent résulter d'une rupture d'outil, un facteur important, en particulier dans la construction de machines et d'installations, est la disponibilité des machines », souligne Kress.
Les spécialistes de la technologie de pointe de Grenzebach voient plusieurs autres avantages à l'avenir en ce qui concerne son business model : « Tout d'abord, nous pouvons offrir à nos clients un contrôle de qualité très précis et quantifiable ainsi que leur donner une prévision sur le temps d'arrêt possible de l'équipement, leur permettant de faire des économies de ressources et de coûts. Nous sommes également en mesure de mettre en œuvre des services axés sur les données et d'utiliser efficacement la qualité du produit ou la disponibilité de l'équipement comme arguments de vente », explique Michael Sieren, directeur des ventes de FSW à Grenzebach.