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Fuente: Red Global

[Reportero de tecnología de redes globales Lin Mengxue]Junto con el rugido de las máquinas en la línea de producción, se agitan filas de brazos robóticos que operan eficientemente... No es raro ver una escena así al entrar en un taller de una fábrica digital.

Con el avance de la fabricación inteligente, la aplicación de robots también ha acelerado su expansión. Los datos publicados por la Conferencia Mundial de Robots de 2023 muestran que en 2022, la capacidad instalada de robots industriales de China representará más del 50% del total mundial, ubicándose firmemente como el mercado de robots industriales más grande del mundo, con una densidad de robots de fabricación de 392 unidades por 10.000 trabajadores.

Sin embargo, en una fábrica automatizada de alta velocidad donde una gran cantidad de robots trabajan juntos, la interrupción de la producción y el mantenimiento posterior causado por fallas del equipo causarán muchos problemas de costos. Por lo tanto, la eficiencia operativa y la estabilidad de los equipos son cruciales para la producción y operación de las empresas.

Entonces, ¿cómo podemos reducir las pérdidas de costos causadas por fallas en los equipos?

Detección de corriente+Algoritmo de análisis inteligente"Pulse Diagnosis", se pueden controlar las pérdidas en el taller

Al entrar en Guangzhou Shuangye Auto Parts Co., Ltd., el periodista vio un sistema digital que puede proporcionar un "diagnóstico de pulso" oportuno a los robots en el taller: la solución de predicción de fallas de equipos industriales de Hitachi.

Li Lingling, gerente senior de ventas del Departamento de Ventas de Soluciones del Sur de China de Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. Sucursal de Guangzhou, responsable del proyecto, dijo: "Este sistema utiliza principalmente tecnología de detección actual y algoritmos de análisis inteligentes para proporcionar alerta temprana de piezas defectuosas del robot. Todos están aquí. Como puede ver en el brazo robótico, colocamos el sensor externo en el cable y este sensor recopiló los datos de corriente del motor y luego los transmitió a la computadora industrial. El algoritmo central se implementó en la computadora industrial y los datos recopilados se analizaron a través del algoritmo. La plataforma se muestra en el servidor y luego los datos se convierten en un gráfico en cascada tridimensional.

"Al comparar las pérdidas causadas por fallas en los equipos el año anterior, se espera que la mayoría de las fábricas puedan recuperar el costo de la inversión en el sistema en aproximadamente un año y medio utilizando el sistema de prediagnóstico de fallas", dijo Li Lingling.

Rompiendo barreras de marcas y modelos, no hay obstáculos en el análisis y procesamiento de datos.

Bajo la ola de reforma digital, el modelo de producción de la fábrica ha marcado el comienzo de cambios significativos. El sitio de producción ha logrado un alto grado de automatización y muchos robots colaboran sin problemas para completar tareas complejas que antes requerían mucha participación manual. En el pasado, los equipos automatizados dependían de la inspección manual en los talleres de producción. Sin embargo, con el creciente número de equipos y procedimientos cada vez más complejos, las capacidades manuales son difíciles de cubrir, la eficiencia es difícil de garantizar y es probable que se produzcan errores de cálculo.

Gu Fengqun, subdirector general del Departamento de Ventas de Soluciones del Sur de China de Hitachi Solutions (China) Co., Ltd. Sucursal de Guangzhou, también mencionó: “Muchos registros de estado de robots en las fábricas se basan en la entrada manual, que es fácil de perder y problemática. encontrar. "

En opinión de Gu Fengqun, es importante gestionar los robots y gestionar los primeros signos de fallo. "Si uno de los robots falla, toda la línea de producción puede quedar paralizada".

Además, en escenarios de producción industrial reales, se mezclan y utilizan robots de múltiples modelos, marcas y categorías sin estándares ni bases de datos unificados.

Entonces, ¿cómo gestionar los robots y al mismo tiempo resolver el problema de la inconsistencia de los datos de los robots?

La solución de prediagnóstico de fallas de equipos industriales de Hitachi se maneja así: "Hemos desarrollado un conjunto de métodos de detección de corriente impresa universales, rápidos y sin pérdidas para superar las barreras entre diferentes marcas de robots y equipos, y analizarlos a través de nuestro algoritmo. Lograr una alerta temprana, ”, dijo Yang Zhe, director técnico del proyecto.

Basada en la plataforma IoT construida sobre la plataforma Hitachi DSC/IoT, la solución de prediagnóstico de fallas de equipos industriales admite una variedad de plataformas de análisis de datos, es fácil de personalizar, desarrollar y expandir, y es compatible con múltiples marcas y modelos de robots para análisis de datos. y aviso de fallo.

"No sólo los brazos robóticos, de hecho, podemos hacer predicciones de fallas para todos los productos impulsados ​​por motor en la fábrica", agregó Gu Fengqun.

La demanda de gestión inteligente de equipos industriales está creciendo y el mercado de predicción de fallos es considerable.

En la ola de reforma digital, la gestión de equipos industriales está estrechamente relacionada con la mejora de la eficiencia de la producción, la garantía de la calidad del producto, la optimización del control de costos, la garantía de una producción segura y la promoción del desarrollo sostenible. Por lo tanto, implementar estrategias efectivas de gestión de equipos se ha convertido en una parte indispensable de las empresas manufactureras para estabilizar y mejorar la competitividad del mercado.

El costo de mantenimiento de los equipos industriales representa la mayor parte de la operación y el mantenimiento empresarial. Por lo tanto, el espacio de mercado para la predicción de fallas que puede explorar proactivamente el riesgo de fallas de los equipos y cambiar el modo de mantenimiento pasivo aumenta año tras año.

Hirozaki Yoshie, director general de Hitachi Solutions (China) Co., Ltd., sucursal de Guangzhou, cree que "la capacidad instalada y la propiedad de robots en el mercado chino son las más altas, pero cuanto más se utiliza el equipo, más probable es tener problemas."

Según Yao Kaipeng, investigador jefe del Departamento de Investigación de Tecnología Industrial del Instituto de Investigación Hitachi de China, implementar un sistema de diagnóstico previo para equipos industriales es muy urgente para la industria manufacturera con una presión competitiva cada vez mayor. "La industria manufacturera se está volviendo cada vez más compleja y tiene un estricto control de costos. Dado que nuestra solución de prediagnóstico se produce completamente localmente, el costo de implementación es bajo y el efecto es obvio, lo que puede aliviar la presión de operación y mantenimiento de las empresas manufactureras. "

"Hitachi es muy optimista sobre el mercado de predicción de fallas. Nuestros productos de predicción de fallas comenzaron a comercializarse oficialmente hace aproximadamente dos años. Después de dos años de promoción de ventas de productos y expectativas para el mercado de predicción de fallas, esperamos expandir nuestro mercado de predicción de fallas. Las ventas en China se pueden ampliar hasta 7 veces el nivel actual", afirmó Yoshie Hirozhang.