Новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Источник: Глобальная сеть.

[Репортер по глобальным сетевым технологиям Линь Мэнсюэ]Наряду с ревом машин на производственной линии колышутся ряды эффективно работающих роботов-манипуляторов... Нередко можно увидеть такую ​​сцену, зайдя в цех цифровой фабрики.

С дальнейшим развитием интеллектуального производства применение роботов также ускорило его расширение. Данные, опубликованные Всемирной конференцией роботов 2023 года, показывают, что в 2022 году установленная мощность промышленных роботов в моей стране будет составлять более 50% от общемировых мощностей, и она прочно закрепится за крупнейшим в мире рынком промышленных роботов с плотностью производственных роботов 392 единицы на единицу. 10 000 рабочих.

Однако на высокоскоростном автоматизированном заводе, где вместе работает большое количество роботов, перерывы в производстве и последующее техническое обслуживание, вызванные отказом оборудования, вызовут множество проблем с затратами. Поэтому эффективность работы и стабильность оборудования имеют решающее значение для производства и работы предприятий.

Итак, как мы можем уменьшить потери, вызванные выходом из строя оборудования?

Измерение тока+Интеллектуальный алгоритм анализа«Импульсная диагностика», потери в мастерской можно контролировать

Войдя в компанию Guangzhou Shuangye Auto Parts Co., Ltd., репортер увидел цифровую систему, которая может обеспечить своевременную «импульсную диагностику» роботов в мастерской — Hitachi Industrial Equipment Fault Prediction Solution.

Ли Линлин, старший менеджер по продажам южно-китайского отдела продаж решений компании Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. в Гуанчжоу, который отвечает за проект, сказал: «Эта система в основном использует технологию измерения тока и алгоритмы интеллектуального анализа для обеспечения раннее предупреждение о неисправных частях робота. Все здесь. Как вы можете видеть на роботизированной руке, мы прикрепили внешний датчик к проводу, и данные тока двигателя собирались этим датчиком, а затем передавались на промышленный компьютер. Основной алгоритм был развернут на промышленном компьютере, и собранные данные были проанализированы с помощью алгоритма. Платформа отображается на сервере, а затем данные преобразуются в трехмерную каскадную диаграмму».

«Сравнивая потери, вызванные сбоями оборудования в предыдущем году, ожидается, что большинство заводов смогут окупить затраты на системные инвестиции примерно за полтора года, используя систему предварительной диагностики неисправностей», — сказал Ли Линлин.

Разрушая барьеры брендов и моделей, нет препятствий для анализа и обработки данных.

На волне цифровой реформы производственная модель завода претерпела значительные изменения. Производственный участок достиг высокой степени автоматизации, и многие роботы беспрепятственно взаимодействуют между собой для выполнения сложных задач, которые раньше требовали большого количества ручного труда. В прошлом автоматизированное оборудование полагалось на ручной контроль в производственных цехах. Однако с увеличением количества оборудования и усложнением процедур ручные возможности трудно охватить, эффективность трудно гарантировать, и могут возникать ошибки.

Гу Фэнцюнь, заместитель генерального директора отдела продаж решений в Южном Китае филиала Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. в Гуанчжоу, также отметил: «Многие записи о состоянии роботов на заводах вводятся вручную, поэтому их легко потерять и сложно удалить. находить. "

По мнению Гу Фэнцюня, важно управлять роботами и устранять ранние признаки неудач. «Если один из роботов выйдет из строя, вся производственная линия может быть парализована».

Кроме того, в реальных сценариях промышленного производства роботы разных моделей, марок и категорий смешиваются и используются без единых стандартов и базы данных.

Итак, как управлять роботами, решая проблему противоречивых данных роботов?

Решение Hitachi для предварительной диагностики неисправностей промышленного оборудования реализуется следующим образом: «Мы разработали набор быстрых и универсальных методов измерения подаваемого тока без потерь, чтобы преодолеть барьеры между роботами и оборудованием разных марок и проанализировать их с помощью нашего алгоритма. Обеспечьте раннее предупреждение, — сказал Ян Чжэ, технический директор проекта.

Основанное на платформе IoT, построенной на платформе Hitachi DSC/IoT, решение для предварительной диагностики неисправностей промышленного оборудования поддерживает различные платформы анализа данных, легко настраивается, разрабатывается и расширяется и совместимо с роботами различных марок и моделей для анализа данных. и предупреждение о неисправности.

«На самом деле, мы можем прогнозировать неисправности не только роботизированных манипуляторов, но и всей продукции с приводом от двигателя на заводе», — добавил Гу Фэнцюнь.

Спрос на интеллектуальное управление промышленным оборудованием растет, а рынок прогнозирования неисправностей значителен.

На волне цифровых реформ управление промышленным оборудованием тесно связано с повышением эффективности производства, обеспечением качества продукции, оптимизацией контроля затрат, обеспечением безопасного производства и содействием устойчивому развитию. Таким образом, реализация эффективных стратегий управления оборудованием стала неотъемлемой частью производственных компаний для стабилизации и повышения конкурентоспособности рынка.

Затраты на техническое обслуживание промышленного оборудования составляют большую часть операций и технического обслуживания предприятия. Таким образом, рыночное пространство для прогнозирования неисправностей, которое может заблаговременно исследовать риск отказа оборудования и изменить режим пассивного обслуживания, увеличивается с каждым годом.

Хиродзаки Йоши, генеральный директор филиала Hitachi Solutions (China) Co., Ltd в Гуанчжоу, считает, что «установленная мощность и владение роботами на китайском рынке самые высокие, но чем дольше используется оборудование, тем больше вероятность того, что оно будет иметь проблемы».

По словам Яо Кайпэна, главного научного сотрудника научно-исследовательского отдела промышленных технологий Китайского научно-исследовательского института Hitachi, внедрение системы предварительной диагностики промышленного оборудования очень актуально для обрабатывающей промышленности в условиях растущего конкурентного давления. «Производственная отрасль становится все более сложной и требует строгого контроля затрат. Поскольку наше решение для предварительной диагностики полностью производится на месте, стоимость развертывания низкая, а эффект очевиден, что может облегчить нагрузку на эксплуатацию и техническое обслуживание производственных компаний. "

«Hitachi очень оптимистично настроена в отношении рынка прогнозирования неисправностей. Наши продукты для прогнозирования неисправностей начали официально поставляться на рынок около двух лет назад. После двух лет стимулирования продаж продукции и ожиданий в отношении рынка прогнозирования неисправностей мы надеемся расширить нашу систему прогнозирования неисправностей. объем продаж в Китае может быть увеличен в 7 раз по сравнению с нынешним уровнем", - заявил Ёси Хирожан.