Tek tek makinelere ait olanlar dahi, planlanmamış her üretim durağı ek zahmet, daha yüksek maliyetler ve daha düşük üretim yaratır. Veri odaklı, sürekli ve olabilecek en iyi durum izleme, makine ve tesislerin maksimum kullanılabilirliği için olmazsa olmaz bir temeldir.
Makine izleme
Buradaki önemli bir kullanım senaryosu, sürekli makine izlemesidir. Buradaki amaç, devam eden operasyondaki anormallikleri erken aşamada tespit etmek için akım, sıcaklık ya da titreşim gibi ilgili verileri kullanmak, ideal olarak bu anormallikleri sınıflandırabilmek ve olası hataları önceden tespit edebilmektir. Bu genellikle makine öğrenimine dayalı analitik kullanılarak erken ve güvenilir şekilde algılanan aşınma ve yıpranma belirtilerini içerir. Bu durum, en düşük maliyetle maksimum kullanılabilirlik sağlamak için servis ve bakım müdahalelerini iyi bir zamanda planlama fırsatı sağlar.
Proses izleme
Bir diğer önemli kullanım senaryosu da sürekli proses izlemedir. Buradaki amaç, proses parametrelerindeki sapmaları erken aşamada tespit etmek ve gerekirse prosese müdahale edebilmektir. Mevcut kontrol çözümüne ve genellikle halihazırda mevcut olan verilere dayanarak yine model tabanlı bir makine öğrenimi çözümünün kullanılmasıyla anormallikler tespit edilir ve mümkün olduğunca sınıflandırılır. Kural tabanlı otomasyonun sınırlarına ulaştığı durumlarda, ML, önceden bilinmeyen proses durumları hakkında yepyeni içgörüler sağlar. Sonuç olarak da sürece daha erken ve daha hedefli şekilde müdahale edilebilir.
Makine ve tesislerin sürekli durum izlemesine dayanarak maksimum tesis kullanılabilirliği hedefine dikkat çeken ve ekonomik üretimin anahtarı olan çeşitli kullanım senaryoları ortaya çıkmaktadır. Sonuç olarak, bir tesisin durumu sürekli olarak bilinmekte ve bu da prosesten sorumlu kişiler için maksimum güvenlik sağlamaktadır. Buna ek olarak, makine verilerindeki hatalar ve anormallikler erken aşamada tespit edilebilir ve sistemde gerçek sorun, hatta sistem arızası oluşmadan önce gerekli tedbirler başlatılabilir.
Bir uygulama örneği, intralojistikteki yüksek hızlı konveyör kayışlarının otomatik olarak izlenmesidir. Görevlerden biri hız, yük, çalışma süresi veya sıcaklık gibi çeşitli etkenlere bağlı olarak taşıyıcı zincir elemanlarının uzamasını izlemek ve öngörmektir. Bu durum, ayrı hasarlı zincir bölgelerinin erken belirlenmesiyle ilgilidir. Bu aynı zamanda servis teknisyenlerinin sistemin durumu hakkındaki bilgilerinin bir illüstrasyonuna ya da güvenceye alınmasına ve böylece sistemin sürekli veri tabanlı takibine doğru bir dönüşüme yol açar. Otomatik izlemenin kendine özgü faydaları, hizmet ve bakım maliyetlerindeki azalmanın yanı sıra kullanılabilirliğin ve dolayısıyla sistemin verimliliğinin artmasıdır. Yeni iş modellerine bakıldığında, örneğin, kullanılabilirliğin yeni veya genişletilmiş hizmet düzeyi anlaşmalar (SLA'lar) şeklinde satışı mümkün kılınmıştır. Sonuçta bu tür IIoT hizmetleri son müşteriler için yeni algılanabilir özellikler ve buna karşılık daha yüksek müşteri sadakati sağlamaktadır.
Bir diğer uygulama da, bir elektro kaplama üretim salonundaki fanların otomatik olarak izlenmesidir. Elektro kaplamada havalandırma üretim açısından kritik bir prosestir. Örneğin oksihidrojen gazı üretilir, bu da kritik konsantrasyonlarda patlama tehlikesi oluşturur. Asidik maddeler de ekipmanın korozyona yol açabilir. Bunun yanında iş sağlığı ve güvenliği ile çalışan sağlığı konusunda da bir sorumluluk söz konusudur. Görev, akıllı sensörler ve ML tabanlı veri analizi kullanarak fanları sürekli olarak izlemektir. İzlenecek yol, önleyici ve kural tabanlı bakımdan durum tabanlı bakıma geçmektir. Bu da planlanmamış üretim durma sürelerinin en aza indirilmesini ve bakım maliyetlerinin azaltılmasını sağlar. Brownfield uygulamaları için bu uçtan uca örnek çözümün ilk yararı, sürekli ve otomatik durum izlemedir. Bu durum denetleme, bakım ve onarım işlemlerinin azaltılması veya en aza indirgenmesi için temel oluşturur. Bu özel durumda, fanlarda elektro kaplama çatısını gözden geçirerek yapılan aylık denetiminden yarı yıllık bir denetlemeye geçmek mümkün olmuştur. Planlanmamış durma süreleri azaltılmış ve tesisin kullanılabilirliği artırılmıştır. Belli avantajlara sahip bir IoT kullanım senaryosu.
Proses verilerine ve ML teknolojilerini kullanarak yaptıkları değerlendirmelere dayanarak, üretilen ürünlerin kalitesi hakkında sonuca varmak birçok durumda mümkündür. Seçili proses parametrelerine dayalı olarak, belirli bir proses durumuna atanabilen ML tabanlı kalıplar tanınabilir. Buradan yola çıkarak örneğin tolerans aralıkları izlenebilir ve toleransların tahmin anlamında çizginin dışına çıktığı veya çıkacağı erken bir aşamada fark edilir.
Akıllı veri analizi, Grenzebach'ın yenilikçi sürtünme karıştırma kaynak sistemleri için gerçek zamanlı kalite güvencesi ve tahmini makine bakım planı sağlamasına yardımcı olur. Bu şekilde makine ve tesis mühendisliği uzmanları 7/24 seri üretimin yeni bir düzeye çıkarılmasına katkıda bulunur.
Döner sürtünme pimi, Grenzebach'ın alüminyum ve alaşımları gibi hafif metaller için geliştirdiği yenilikçi dikiş kaynağı prosesi olan sürtünme karıştırma kaynağı (FSW) bulunan merkezi araçtır. Sürtünme ve basınç yoluyla pim, metali dövülebilir hale getirmek için gerekli olan proses ısıyı üretir ve daha sonra sürtünme piminin rotasyon hareketi ile temas noktası boyunca karıştırılır. Bu durum, kaynak telinin veya asal gazın eklenmesine gerek kalmadan uzun süreli istikrarı ve bozulmaya karşı direnci ile karakterize edilen sağlam bir bağlantı oluşturur. Bu sonuç için bir gereklilik, sürtünme piminin beklendiği gibi davranmasıdır. Doğru germe ve basınç kuvvetleri, metalin doğru deformasyon derecesini elde etmek için kritik öneme sahiptir. Bugüne kadar kalite kontrolü, FSW prosesinden sonra kaynak dikişini görsel olarak inceleyen makine operatörü tarafından gerçekleştirilmiştir; bu zaman alıcı prosedürün başarısı da büyük ölçüde kullanıcının kişisel teknik bilgisine dayanmıştır.
Kaynak prosesi sırasında gerçek zamanlı izleme
Teknoloji geliştiricisi Dr. Carlos Paiz Gatica anormallik algılamanın nasıl çalıştığını anlatıyor: Referans modelin ve mevcut prosesin karşılaştırması gerçek zamanlı kalite değerlendirmesine olanak sağlar. Endüstri 4.0 alanındaki öncülerden biri olan Grenzebach, bugün kesin tahminleri mümkün kılan akıllı veri analiz proseslerinden yararlanmaktadır. Ve şirket bu amaçla, Weidmüller'e ait uyarlanmış bir Endüstriyel Analitik çözümü kullanmaktadır.
Grenzebach'ın ihtiyaçlarını karşılamak üzere özelleştirilmiş olan analitik yazılımımız, kaynak prosesi sırasında sensörlerde kaydedilen kuvvetleri ideal bir referans veri kaydıyla karşılaştırmaktadır. Sistem, tanımlı parametrelerin dışında kalan bir sapma algıladığı anda durum makine operatörüne bildirilir ve operatör, kaynak prosesinde bir şeyin doğru olmadığını hemen öğrenir. Dolayısıyla artık her kaynak dikişini manuel olarak incelemek gerekli değildir
Referans modeli belirlemek için Weidmüller, birkaç yüz kaynak dikişinin veri kümelerini ilişkileri açısından değerlendirmek üzere Grenzebach'taki mühendislerle birlikte çalışmış ve bunları akıllı veri analiz yöntemleri kullanarak değerlendirmiştir. Analizlerin önemli bir unsuru Grenzebach'tan gelen teknik bilgi ile sağlanmıştır. Weidmüller yazılımı bir hatayı belli bir olasılık derecesinde tahmin edebilir ancak bunu yapmak için bunun her zaman önceden sınıflandırılmış olması gerekir. Bir anormalliğin gerçekten kritik bir hata olarak sınıflandırılıp sınıflandırılmayacağını sadece Grenzebach belirleyebilir.
Sunulan ürün kalitesi ve kullanılabilirliği
Analitik yazılım kaynak dikişlerinde kalite kontrol denetimleri yapmanın yanı sıra üretilen her parçanın proses parametrelerini kaydeder, böylece eksiksiz belgeler üretir. Bu, hem hukuki açıdan hem de izlenebilirlik ve çoğaltılabilirlik açısından önemli bir avantajdır. Sistem, kaynak piminin değiştirilmesinin tavsiye edildiği durumlarda zamanında bir uyarı da sağlamaktadır. Bu bilgilerle donanmış makine operatörü, bakım programını herhangi bir durma süresini önleyebilecek şekilde planlayabilir.
Kress, "Alet kırılmasından kaynaklanabilecek atıkların en aza indirilmesinin yanı sıra özellikle makine ve tesis mühendisliğindeki önemli bir faktör de makinelerin kullanılabilirliğidir." diye vurguluyor.
Yüksek teknoloji uzmanı olan Grenzebach, iş modeli açısından daha çok sayıda avantaj görmektedir: "Öncelikle müşterilerimize çok doğru ve ölçülebilir bir kalite kontrol sunmanın yanı sıra onlara olası ekipman durma süreleri hakkında bir tahmin sunarak kaynak ve maliyetlerden tasarruf etmelerini sağlayabiliyoruz. Aynı zamanda, veriye bağlı hizmetleri hayata geçirecek ve satış argümanları olarak ürün kalitesini veya ekipmanın kullanılabilirliğini etkin şekilde kullanacak bir konumdayız." diye açıklıyor Grenzebach FSW Satış Müdürü Michael Sieren.
Durum izleme, somut bir avantaj olarak doğrudan makine ve sistemlerin servis ve bakımını optimize edilmesiyle sonuçlanır. Gelecekte servis ve bakım artık önleyici veya reaktif değil duruma dayalı olacaktır. Bir makine üreticisi olarak örneğin makine durumu hakkında erken bilgilere dayalı yeni hizmet düzeyi anlaşmaları (SLA) sunumu ve buna bağlı olarak daha hızlı yanıt süreleri ya da bir arıza oluşmadan önce önleyici hizmet olarak bundan yeni iş modelleri geliştirilebilir. Bir operatör olarak servis ve bakım ihtiyacı entegre analiz fonksiyonu kullanılarak erken aşamada tanımlanabilir. Bu da erken aşamalarda gerekli operasyonların planlanmasını, planlanmamış durma sürelerinin en aza indirilmesini, personel maliyetlerinin düşürülmesini ve yedek parça yönetiminin optimize edilmesini mümkün kılar.
Kompresör üreticisi Boge, hataları ve operasyonel anormallikleri meydana gelmeden önce ortaya çıkarmak için, Weidmüller kestirimci bakım yazılımını kullanmaktadır.
Kompresörlerin öngörülebilir bakımı için Weidmüller ile ortak projenin başlangıcı Ekim 2016'da gerçekleşti. Boge'deki Turbo Makine Ekip Lideri Georg Jager, "İlk olarak Weidmüller'in yazılımının ilgili hataları algılamaya uygun olup olmadığı konusunda bir fizibilite çalışması gerçekleştirdik." diye açıklıyor. Jager, "Özelleştirilmiş analitik çözüm sayesinde anormal durum ve hata kalıplarının mutlak güvenilirlikle tespit edildiği artık açıktır." diye devam ediyor. Bunun gerçekleşmesinden önce Weidmüller'in uzmanları ayrıntılı bir veri analizi gerçekleştirmiştir. Sonuçlara göre, Boge'nin yeni lider ürünü olan yüksek hızlı turbo kompresörün (HST) gereklilikleri için bireysel bir analitik çözüm geliştirilmiştir. Görev açıkça formüle edilmiştir: Kompresöre özgü hasarları öngörmek için hangi veriler kullanılabilir?
Hedeflenmiş veri seçimi ve değerlendirme
Boge'den Yüksek Hızlı Turbo Kompresör (HST) tamamen yağsız çalışır ve yağsız basınçlı hava üretiminde yeni standartlar belirler. Kompresörü oluştururken amaç, çalışma ve bakım açısından maksimum verimlilik olmuştur. Kompresörler yüksek enerji yoğunluğu olan kalıcı bir mıknatıs motoru tarafından çalıştırılır. BOGE'nin HST kompresörünün bir özelliği, 100.000 rotasyondan çok daha yüksek hızlar için ön gereklilik olan entegre hava destekli bir tahrik milidir. Mil, titanyum bir kanadı tahrik etmekte ve bu da özel bir gövde yapısıyla birlikte son derece etkili basınçlı hava üretimi sağlamaktadır. Tüm veriler, kompresörde halihazırda mevcut olan ölçüm teknolojisi bileşenlerinden gelmiş, böylece hiçbir sensör teknolojisinin modernize edilmesi gerekmemiştir.
Belirlenen değerleri değerlendirebilmek için, Weidmüller'in Endüstriyel Analitik ekibinden veri bilimciler istatistiksel yöntemler kullanarak tüm verileri incelemiş, gerçek veri kalitesini değerlendirmiş ve Boge ile birlikte bunların uygunluğu hakkında karara varmıştır. Bu noktada, basınçlı hava sistemi hakkında özel teknik bilgiler gerekmiştir; değerlendirme, sahadaki tüm makinelere dayalı kapsamlı bir işletim deneyimi içermiştir. Weidmüller'in uzmanları daha sonra verileri radikal şekilde sıralamış, böylece sonunda önemli ölçüde daha az veri kaynağı kalmıştır. Takımın ayrıca, ölçülen değerlerin birbiriyle nasıl ilişki kurduğu konusunda deneyim kazanması gerekmiştir.
Değerlendirmeler sırasında, önemli olanın tek tek değerler değil verilerin örüntüsü olduğu anlaşılmıştır. Bu durum, değerler öğrenilen modelden belli bir şekilde farklı olsa dahi hasarı kesin olarak öngörmek için kullanılabilen karmaşık bir normallik veri modeli oluşturmaktadır. Bu sistemin sürekli olarak öğrenmesi de önemlidir. Bu, her yeni hata iletisiyle ve operatörden gelen geri bildirime göre değişmektedir. Analitik çözüm bilinmeyen durumlardan öğrenmek için tasarlanmıştır; böylece hesaplanan tahminler kompresörün tüm çalışma süresi boyunca gittikçe daha doğru hale gelir.
Hasarı tam dakikasıyla öngörme ve önleme
Kullanıcı, makinede teknik bir sorun oluşmasına kaç dakika ya da saat kaldığı hakkında bilgi sağlayan son derece etkili yazılımlardan yararlanır. Kompresörün sürekli kullanımı daha sonra bu değerin etkilenip etkilenmediğini belirler. Kullanım senaryosu değişirse ve makinede hasar olması önlenirse görüntülenen "kalan kullanım ömrü" uzatılır.
Selectair ile rahat edin
Her durumda, kullanıcıların doğru zamanda tepki vermesi ve bir servis ziyareti veya bakım aralığı ayarlamaları halinde teknolojinin önemli ölçüde zarar görmesi önlenebilir. Basınçlı hava uzmanının tüm hizmet paketi "önce güvenlik" ilkesine dayandığından BOGE için her şeyin bir araya geldiği nokta burasıdır. Makinenin kullanım ömrü boyunca mümkün olduğu kadar az ve kısa süreyle çalışmadan kalmasını sağlamak için her tür çaba harcanır. Artık ihtiyaç dışı sistemlerde yatırım gerekmemektedir. BOGE'den Georg Jager, "Bu hedefe ulaşmak için yenilikçi adımlar atıyor ve hizmet alanında öncü çalışmalar gerçekleştiriyoruz." diye açıklıyor. Sonuç ise Boge selectcair hizmet konseptidir. Analitik yazılımına ek olarak, iş yerinde tüm makinelere entegre edilmiş olan uzaktan izleme Boge hava durumunun yanı sıra "24 saatlik kurtarma" içermektedir. Bu şekilde, Boge bir makinenin durması durumunda en geç 24 saat sonra tekrar çalıştırılabileceğini garanti etmektedir. "Burada öngörülebilir bakım önemlidir çünkü servis çağrılarının daha da erken planlanmasına olanak sağlar. Makine sadece kısa bakım süresi için kapatılır ve gereksiz şekilde uzun durma süreleri geçmişte kalır. Bu teknolojinin basınçlı hava pazarına hakim olarak yeni kriterler getireceğinden eminiz."
BOGE - Kompresörlerde pazar lideri
Boge Kompressoren Otto Boge GmbH & Co. KG, 110 yılı aşkın deneyimiyle Almanya'daki en eski kompresör ve basınçlı hava sistemi üreticilerinden biridir. Şirket ağırlıklı olarak tıp teknolojisinde ve gıda ve ilaç sanayilerinde kullanılan piston, vida, pistonlu ve turbo kompresörler üretmektedir. Bunlar ayrıca önemli bir pazar olan otomotiv ve makine yapımında da kullanılmaktadır.
Uluslararası olarak aktif olan aile şirketinde yaklaşık 490'ı Bielefeld'deki genel merkezde olmak üzere 850 kişi çalışmakta ve şirket, ürünlerini ve sistemlerini dünya çapında 120'den fazla ülkeye tedarik etmektedir.