berita

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Sumber: Jaringan Global

[Reporter Teknologi Jaringan Global Lin Mengxue]Bersamaan dengan deru mesin di jalur produksi, deretan lengan robot yang beroperasi secara efisien pun melambai... Pemandangan seperti itu tidak jarang kita lihat saat memasuki bengkel pabrik digital.

Dengan semakin majunya manufaktur cerdas, penerapan robot juga mempercepat perluasannya. Data yang dirilis oleh Konferensi Robot Dunia 2023 menunjukkan bahwa pada tahun 2022, kapasitas robot industri terpasang di negara saya akan mencapai lebih dari 50% total dunia, dan menduduki peringkat pasar robot industri terbesar di dunia, dengan kepadatan produksi robot sebesar 392 unit per robot. 10.000 pekerja.

Namun, di pabrik otomatis berkecepatan tinggi di mana sejumlah besar robot bekerja sama, gangguan produksi dan pemeliharaan selanjutnya yang disebabkan oleh kegagalan peralatan akan menyebabkan banyak masalah biaya. Oleh karena itu, efisiensi pengoperasian dan stabilitas peralatan sangat penting untuk produksi dan pengoperasian perusahaan.

Jadi, bagaimana kita bisa mengurangi kerugian biaya akibat kegagalan peralatan?

Penginderaan saat ini+Algoritma analisis cerdas"Diagnosis Denyut Nadi", kerugian bengkel dapat dikendalikan

Saat berjalan ke Guangzhou Shuangye Auto Parts Co., Ltd., reporter melihat sistem digital yang dapat memberikan "diagnosis denyut nadi" tepat waktu kepada robot di bengkel - Solusi Prediksi Kesalahan Peralatan Industri Hitachi.

Li Lingling, manajer penjualan senior di Departemen Penjualan Solusi Tiongkok Selatan, Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. Cabang Guangzhou, yang bertanggung jawab atas proyek ini, mengatakan, "Sistem ini terutama menggunakan teknologi penginderaan terkini dan algoritme analisis cerdas untuk menyediakan peringatan dini tentang bagian robot yang rusak. Semua orang ada di sini Seperti yang Anda lihat di lengan robot, kami memasang sensor eksternal pada kabel, dan data arus motor dikumpulkan oleh sensor ini, dan kemudian dikirimkan ke komputer industri kami algoritma inti diterapkan di komputer industri, dan data yang dikumpulkan dianalisis melalui algoritma tersebut. Platform tersebut ditampilkan di server, dan kemudian data tersebut dibuat menjadi grafik air terjun tiga dimensi.”

“Membandingkan kerugian yang disebabkan oleh kegagalan peralatan pada tahun sebelumnya, diharapkan sebagian besar pabrik dapat memulihkan biaya investasi sistem dalam waktu sekitar satu setengah tahun dengan menggunakan sistem pradiagnosis kesalahan,” kata Li Lingling.

Dengan meruntuhkan hambatan merek dan model, tidak ada hambatan dalam analisis dan pemrosesan data

Di bawah gelombang reformasi digital, model produksi pabrik telah membawa perubahan signifikan. Lokasi produksi telah mencapai otomatisasi tingkat tinggi, dan banyak robot berkolaborasi dengan lancar untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks yang sebelumnya memerlukan banyak partisipasi manual. Di masa lalu, peralatan otomatis mengandalkan inspeksi manual di bengkel produksi. Namun, dengan semakin banyaknya peralatan dan prosedur yang semakin rumit, kemampuan manual sulit untuk dijangkau, efisiensi sulit dijamin, dan kesalahan penilaian rentan terjadi.

Gu Fengqun, wakil manajer umum, Departemen Penjualan Solusi Tiongkok Selatan, Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. Cabang Guangzhou, juga menyebutkan, “Banyak catatan status robot di pabrik bergantung pada entri manual, yang mudah hilang dan menyulitkan untuk menemukan. "

Dalam pandangan Gu Fengqun, penting untuk mengelola robot dan mengelola tanda-tanda awal kegagalan. “Jika salah satu robot mati, seluruh lini produksi mungkin akan lumpuh.”

Selain itu, dalam skenario produksi industri aktual, robot dari berbagai model, merek, dan kategori dicampur dan digunakan tanpa standar dan dasar data terpadu.

Lantas, bagaimana cara mengelola robot sekaligus mengatasi masalah data robot yang tidak konsisten?

Solusi pradiagnosis kesalahan peralatan industri Hitachi ditangani seperti ini: "Kami telah mengembangkan serangkaian metode penginderaan arus yang bersifat lossless, cepat, dan universal untuk mengatasi hambatan antara berbagai merek robot dan peralatan, dan menganalisisnya melalui algoritme kami. Mencapai peringatan dini, kata Yang Zhe, direktur teknis proyek tersebut.

Berdasarkan platform IoT yang dibangun pada platform Hitachi DSC/IoT, solusi pradiagnosis kesalahan peralatan industri mendukung berbagai platform analisis data, mudah untuk disesuaikan, dikembangkan, dan diperluas, serta kompatibel dengan berbagai merek dan model robot untuk analisis data. dan peringatan kesalahan.

“Bukan hanya lengan robot, sebenarnya kami dapat melakukan prediksi kesalahan untuk semua produk penggerak motor di pabrik.”

Permintaan akan manajemen peralatan industri yang cerdas semakin meningkat, dan pasar untuk prediksi kesalahan sangat besar.

Dalam gelombang reformasi digital, pengelolaan peralatan industri berkaitan erat dengan peningkatan efisiensi produksi, jaminan kualitas produk, optimalisasi pengendalian biaya, jaminan produksi yang aman, dan promosi pembangunan berkelanjutan. Oleh karena itu, penerapan strategi manajemen peralatan yang efektif telah menjadi bagian tak terpisahkan dari perusahaan manufaktur untuk menstabilkan dan meningkatkan daya saing pasar.

Biaya pemeliharaan peralatan industri menyumbang sebagian besar operasi dan pemeliharaan perusahaan. Oleh karena itu, ruang pasar untuk prediksi kesalahan yang dapat secara proaktif mengeksplorasi risiko kegagalan peralatan dan mengubah mode pemeliharaan pasif semakin meningkat dari tahun ke tahun.

Hirozaki Yoshie, manajer umum Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. Cabang Guangzhou, percaya bahwa "kapasitas terpasang dan kepemilikan robot di pasar Tiongkok adalah yang tertinggi, namun semakin lama peralatan tersebut digunakan, semakin besar kemungkinannya." mendapat masalah."

Menurut Yao Kaipeng, kepala peneliti Departemen Riset Teknologi Industri di Hitachi China Research Institute, penerapan sistem pra-diagnosis untuk peralatan industri sangat mendesak bagi industri manufaktur dengan tekanan persaingan yang semakin meningkat. “Industri manufaktur menjadi semakin kompleks dan memiliki pengendalian biaya yang ketat. Karena solusi pra-diagnosis kami sepenuhnya diproduksi secara lokal, biaya penerapannya rendah dan efeknya jelas, sehingga dapat meringankan tekanan operasi dan pemeliharaan perusahaan manufaktur. "

"Hitachi sangat optimis terhadap pasar prediksi kesalahan. Produk prediksi kesalahan kami mulai resmi dipasarkan sekitar dua tahun lalu. Setelah dua tahun melakukan promosi penjualan produk dan ekspektasi terhadap pasar prediksi kesalahan, kami berharap dapat memperluas prediksi kesalahan kami penjualan di China. Jumlahnya bisa diperluas hingga 7 kali lipat dari level saat ini,” kata Yoshie Hirozhang.