Kompleksowe utrzymanie ruchu

Wczesne wykrywanie usterek obróbki jest kluczowe dla utrzymania wysokiej jakości i ograniczenia strat materiałowych. Wiele problemów – takich jak słabe łączenie w procesie zakuwania żeber metalowych – nie jest widocznych od razu. Początkowo produkt może wyglądać poprawnie, jednak przy niewystarczającej wytrzymałości połączenia mogą pojawić się wady, np. odrywanie się żeber na dalszych etapach produkcji.

Wyzwanie polega na tym, aby wykryć te ukryte wady, zanim wpłyną one na produkcję w szerszej skali. Jak producenci mogą wyprzedzać takie problemy? Odpowiedzią jest utrzymanie predykcyjne, które umożliwia monitorowanie w czasie rzeczywistym i wczesne wykrywanie usterek, zapobiegając przedostawaniu się wadliwych produktów do kolejnych etapów produkcji.

Dzięki narzędziom opartym na AI, takim jak MELSOFT MaiLab w połączeniu z przemysłowym komputerem MELIPC, producenci mogą monitorować proces zakuwania w czasie rzeczywistym.

Proces obejmuje kilka kluczowych etapów:

2. Tworzenie reguł diagnostycznych: AI przetwarza dane, identyfikując wzorce związane z optymalnym połączeniem, a następnie tworzy na ich podstawie reguły diagnostyczne.

4. Wykrywanie anomalii: jeśli system wykryje odchylenia wskazujące na potencjalne osłabienie połączenia, natychmiast sygnalizuje problem, sprawdzając, czy dane w czasie rzeczywistym są zgodne z normalnym wzorcem.

5. Natychmiastowa reakcja i informacja zwrotna dla urządzenia: po wykryciu wady system może automatycznie podjąć działania, np. zatrzymać maszynę, aby wadliwy produkt nie trafił dalej w procesie produkcji.

Dzięki takiemu podejściu opartemu na AI wady są wychwytywane na wczesnym etapie, co zapobiega przedostawaniu się wadliwych wyrobów do kolejnych faz produkcji i pozwala utrzymać najwyższą jakość całego procesu.