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预知维修保养 开创工业4.0智能服务先河

导读: 预知维修保养打破传统例行维护、事后修复的售后服务模式,可防患于未然,让机台维持在高时间稼动率、高性能效率与高良率的最佳状态。

  智能制造无疑是工业4.0中最受瞩目的焦点,除此之外,尚有智能服务一环,善用工业物联网(IIoT)力量、大数据分析与专家系统,设备制造商便能预支机台问题的发生,主动联络客户进行预知维修保养,进而保障客户的生产力。

  预知维修保养打破传统例行维护、事后修复的售后服务模式,可防患于未然,让机台维持在高时间稼动率、高性能效率与高良率的最佳状态。而能助设备制造商化被动为主动的关键,就在于透过IIoT实时振动检测,掌握机台生产力下滑的预兆,辅以品质分析工具,为机台的健康把关。

  掌握异常征兆,预知维修保养快易通

  透过振动检测判別机台机械零件是否异常的手法由来已久,惟因早期专业分析人员不足,服务范围受地域局限,加之资料整合归纳不易,难以将专业分析技术及经验转换成专家系统,因此未能受到广泛应用。新汉IoT智动化事业群总经理林弘洲指出,拜工业4.0、IIoT、大数据等新兴科技到位,解決上述瓶颈,预知维修保养可望普及到各式制造业。

  今只要搭配感测技术,将机台每个机械零件的振动频率转换成频谱,再进行振动检测分析,即可判別出机械零件是否异常。而振动数据可透过IoT智动化闸道器上传到企业私有云,或是云端服务平台,最后整合数据分析工具与第三方应用程式介面(API),机台预知维修保养工程师便能在生产过程中,在远端同步监控机台。

  一旦判定机械出现异常振动,工程师便可随即通报客户进行移线作业,预防半成品或不良品报废。而维修工程师则可于停机后检修故障部位,无需在承轴、齿轮、马达等成千上百个机械零组件中大海捞针寻找异常,进而缩短停机时间,让机台迅速恢复运作,提高时间稼动率。

  改善机台的性能效率与产出良率,也可以从品管数据分析着手。林弘洲解释,CNC数控机台、SMT打件机等不适合使用感测器的精密机械,可以现场生产管制系统(Shop Flow Control System)为基础,并依完工件不良原因与产品履历,追本溯源找到加工机具內的问题零件,排除异常。

  智能服务,知识就是力量

  尤有甚者,云端平台与大数据分析还可以协助建立专家系统,有系统地归纳、储存、管理资深人员的专业知识与技术经验,并以此为基础进行分析。专家系统除了提供可媲美人类专家的建议或解答,还可自动学习,持续精进推导分析的正确性。且在云端的架构下,也可打破地域限制,在远端集中监控裝置在全球各地的机台。

  值得一提的是,制造现场数据的归集不仅可开创预知维修保养服务,亦适用于其他智能服务的创新。例如机台制造商从远端擷取的机台状态,可转译成各个客户的使用习惯,并据此提出使用改善建议,提高机台的性能效率;或者是在机台使用期到期前,依据客户的生产模式,主动推荐合适机种替换;又或者是当机台操作出现错误时,利用IoT智动化闸道器归集错误讯息,作为机台设计改善的参考。

  预知维修保养可应用于生产机具、冰水主机、空压机等各式机台与设备。新汉推出的预知维修保养系统解决方案,提供从软硬体系统导入到专业振动分析等完整服务,已成功协助半导体制造业建立预知维修保养的能力。此外还拟将触角延伸到石化、纸业、电子制造业,並协助机械制造商建立智慧服务的能力。

  可以想见,在工业4.0与IIoT推波助澜之下,加值型的智慧服务势必将成为机台商营收成长的新动力,革新往昔以产品销售为主的营运模式,朝向智能制造与智能服务并重迈进。

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