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延伸工业感测器价值链 须借系统整合深入应用
 

【作者: 陳念舜】2019年10月03日 星期四

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对于机械产业而言,为了争取能早日在不景气的国际环境下翻身转型,目前最关注的几项智慧制造应用项目,当属「预测性维护(Predictive Maintenance)」功能,以有利于直接提升整体设备效率(Overall equipment effectiveness,OEE)。工业感测器更是其中不可或缺的关键元件,分别针对生产设备本体或工厂设施、环境应用,立刻升级为智慧机械,在国际市场创造差异化。



图1 : 即便近年来工业4.0已成显学,台湾制造业除了可结合法人自主开发基层感测器之外,也有其他厂商虽引进国外产品。(摄影/陈念舜)
图1 : 即便近年来工业4.0已成显学,台湾制造业除了可结合法人自主开发基层感测器之外,也有其他厂商虽引进国外产品。(摄影/陈念舜)

尤其在生产设备方面,因为机器异常往往伴随不正常的振动讯号,有助于早期预警,甚至可在数月前即显露出异常变化。所以特别要求传统感测器不仅用来单纯搜集数据之外,还要整合内部处理讯号的逻辑功能,将各种大数据转换为更有价值的资讯,让系统自主且远距执行额外的智慧任务,即使未来加入5G、边缘运算之后,仍可有效减轻设备自动化系统和网路、云端的负担。进而透过AI(人工智慧)的机械、深度学习等先进技术分析感测资料,并针对机台现况及过去维修纪录评估,预测机器的可靠度与损坏的时间点,提前更换零件或维修。


宜福门建议多元感测器配置 提前预警反应时间

来自德国的工业感测器大厂宜福门电子公司(ifm electronic),目前可提供的工业感测器领域涵括:位置感应器、运动控制感应器、工业影像处理、安全技术、制程感应器、工业通信、识?系统、机器设备状态监控系统、移动车辆和机械应用系统、连接技术等。其中属于工业通信系统的IO-Link,可用来连接多个感测器上搜集的制程资讯,并上传PLC控制器;现在通过IO-Link master双向传输数据,还能连接IO-Link设备与自动化系统,终于实现在后台自动交换资讯功能。


宜福门电子公司亚太区技术部门重点产业专家陆顺鸿进一步表示,该公司主要负责在智慧制造领域提供最关键的感测器元件,并获得终端加工业者长期应用,撷取更多相关设备和制程侦测、诊断、预防资讯;进而监控机械设备与系统状态,以提升OEE生产效率及品质。



图2 : 宜福门电子公司亚太区技术部门重点产业专家陆顺鸿表示,该公司主要负责在智慧制造领域提供最关键的感测器元件,以提升终端加工业者OEE生产效率及品质。(摄影/陈念舜)
图2 : 宜福门电子公司亚太区技术部门重点产业专家陆顺鸿表示,该公司主要负责在智慧制造领域提供最关键的感测器元件,以提升终端加工业者OEE生产效率及品质。(摄影/陈念舜)

从而提供不同的维护策略,例如在OEE



图3 : 宜福门目前可提供的工业感测器领域,涵括:位置感应器、运动控制感应器、工业影像处理、安全技术、工业通信(含IO-Link)等,可用来连结搜集到的制程资讯。(摄影/陈念舜)
图3 : 宜福门目前可提供的工业感测器领域,涵括:位置感应器、运动控制感应器、工业影像处理、安全技术、工业通信(含IO-Link)等,可用来连结搜集到的制程资讯。(摄影/陈念舜)

陆顺鸿指出,由于一般异常设备发生故障前,因维护人员采取不同感测器对于征兆的反应时间相对有别。其中振动感测器的预警时间最早,约可在一个月之前;若透过油品和设备异响分析,则在一周内得知;温升感测器最晚,距离故障发生往往仅隔一日之间。所以他建议业者,在设备的每个重要部位,都应该至少维持二个感测点,以避免来不及示警便停机。


固德推出完整解决方案 加速工具机智慧化

此外,对于多数的台湾中小企业设备或制造厂商而言,如何正确判读感测讯号背后所代表的意义才最具有挑战。唯有经由长期累积正常或异常的数据,才能透过深度学习让系统达到自主判读侦测。


固德科技公司业务经理许文泽对此表示,目前足以影响工具机品质的关键因素,包含:从研发、制造到组装、品保阶段的主轴与马达品质、传动与移动机构、机械结构、避震装置;以及出货到了客户端现场实际使用时的装设环境、工作参数、刀具管理等检知服务,尤其是精度越高的机种,受到环境影响越大,而产生不同的解决方案。



图4 : 固德科技公司业务经理许文泽表示,目前足以影响工具机品质的关键因素包含:从研发、制造到组装、品保,以及出货到了客户端现场实际使用时的服务阶段,而产生不同解决方案。 (摄影/陈念舜)
图4 : 固德科技公司业务经理许文泽表示,目前足以影响工具机品质的关键因素包含:从研发、制造到组装、品保,以及出货到了客户端现场实际使用时的服务阶段,而产生不同解决方案。 (摄影/陈念舜)

在该公司提出工具机跳级智慧机械的三个锦囊妙计中的智能化设计解决方案,便针对在工具机智慧化过程里的制造者(Maker)与使用者(User)端可使用的智慧化工具,将各部位零组件拆解开来之后,再透过可携式分析装置量测信号,达成智慧化设计目标。


许文泽进一步指出,该方案大部份针对振动感测领域为主,再套入自主开发的演算法以符合业界ISO标准,或经机器学习(Machine learning)技术而来。前者如主轴品质依行之有年ISO-10816(直结式/齿轮式/皮带式)、ISO-17243(内藏式)的物理量有别,再经过软体自行切换,以符合使用者易用需求。


因应现今设备有许多动力来源为转子设备,其健康状态与机台设备直接关联性高,所以内建了多个ISO转子设备健康评鉴规格,方便让工程师或操作人员借此评鉴各转子的健康状态,来提升维护及预知保养工作。


在主轴无切割、铣削、研磨等负载条件下,于离线(offline)状态或暖机阶段皆可用来每日量测不同功率、转速区间、轴高、培林型式、结构的转子机械非转动部位,如壳体等处的振动量测讯号。并将转子振动品质分类:Zone A,振动品质优良的新机械;Zone B,可接受的振动值,机械可长时间使用;Zone C,不可长时间使用,必须寻求适当时机保养修复;Zone D,异常振动值,足以造成机械损坏,建议立即修复。


然而,通常主轴在制造过程会发生的问题不大,须等到于客户端厂内重覆使用、运行一段时间过后,才可能失去动平衡或疏于保养而卡屑、撞机,所以还要加上ISO-1940动平衡管理功能。许文泽指出,目前绝大部份转子机械会定期进行动平衡分级、校正,以避免因为不平衡造成振动量过大,导致机械精度误差或损坏。该公司则使得主轴厂商的研发或工具机厂的进料储备部门操作更为单纯,只要在机台的UI介面检视并重新校正即可。


以实际量测数据 兼顾设备与环境稳定性

另有须经实际量测得知的工作转速区间共振、机械异常频谱特征等,前者基于每支主轴(转动设备)出厂后都有固定转速区间规格,其中存在共振模态处,将不利于机械健康或加工品质,应尽量透过控制器设定参数,避免机械在此共振转速区间操作。


后者则应用FFT分析损坏部位与原因,找出平衡/对心不良、轴弯曲、机械松动、转轴磨擦等不同振动特征(Overall Value),包含同机、同类(相同机型的安装及操作条件)、标准比照的警戒值与危险值;并借此学习检出齿轮箱、皮带轮或其他复合式传动机构及装配异常的不良品,加以改善设计。



图5 : 固德科技目前推出机械学习监测系统,负责协助监测工具机、晶圆切割机等高阶加工机种的健康与产品品质。(source:固德科技)
图5 : 固德科技目前推出机械学习监测系统,负责协助监测工具机、晶圆切割机等高阶加工机种的健康与产品品质。(source:固德科技)

许文泽表示,该公司利用监控转子机械组合频谱中,每个自行设定宽度的频段变化,得以即时反映旋转轴上的各部件健康状况,在尚未影响整体振动量前便量测出来,可较严格管理机台健康,并提前避免发生无预警的严重损坏状况。或透过快速取样、研究分析,得知刀具发生颤振前瞬间行为或过程中的频率变化。


至于主要用来驱动马达的X-Y-Z移动轴上,可能包含螺杆、滑块、伺服马达、旋转台、光学尺等多种驱动/移动机构,一旦异常将影响加工件或产品品质。该公司则透过量测记录设备部件移动时的动态讯号分析,依参数设定相同者将会产生相似的动态讯号;进而建立自我管理规范。


一旦设备或零组件发生异常情况时,仪器所量测到的动态讯号突波便会超出正常设定的警戒线,借此快速比对量测结果来确认或记录机台健康情况、检出异常并除错,以免因为其中机构发生物理性损伤,而影响加工精度品质。


当各式机台装机试机时,也可借此确认各个相同机台间的相似度,协助验收流程数位化,应用于管控X-Y-Z轴平台、多轴工业机器人等设备移动品质,避免安装于生产线上自动化设备易受振动交互影响、内部机构元件振动放大,因为加装机器人移动导致不规则振动,或是转子机械的连续稳定振动,皆可能影响主轴加工品质。


最后还要确认动力源激振vs.结构共振、工作参数、效率极限与机械振动关系,许文泽表示,甚至在出货前须先到客户端针对机台安装环境微振动检知,依厂区振动规范建立VC-Curve,以免若超过上限,将难以达成制程要求的精度,有助于后续厘清责任;以及因为一般机台设计都会希望X-Y轴滑台速度快,又要兼顾系统稳定性,而须找出自然频率与运转、转速品质关系。惟若转速超过共振频率时,恐导致结构共振、晃动幅度加大,便必须加装避震平台,并确保其效果品质,以免影响设备表现与使用寿命。


推出机械学习系统 监测设备健康与产品品质

值得一提的是,目前固德科技还同时推出机械学习监测系统,负责协助监测工具机、晶圆切割机等高阶加工机种的健康与产品品质。


许文泽指出,由于所有设备都会进行周期性重覆生产行为,倘若中断后回溯,便希望找出可能造成机台异常的各种因素,包含主要/移动/驱动零组件、参数或人为。所以实务上业者除了希望掌握前述智慧设计工具之外,还希望能直接在机械设备上加装感测模组,以即时掌控加工流程,在传动机构或主轴损毁、刀具颤振前通知。


但他也坦言,目前想侦测有关刀具颤振的动态资讯难度之高,有时微小异常讯号还会被移动机构的强大讯号覆盖。该监测系统首先经由人为告知系统好坏或是否正常生产,透过直接安装于主轴上的感测器,学习多种设备或产品正确模型下的振动、波形、频率等动态资讯;并将拆开的各类物理量设定为背景门槛的趋势及上下限,再透过软体比较、判别正常与异常设备;并持续追踪、精修,以供AI深度学习(Deep learning)简易预测,直到即将出现事故前预警,或挑出错处复原,让客户发现之前搜集大数据的意义。


从而推出快速智慧化主轴模组,支援现今市售加速规撷取类比讯号后,再通过内建ISO、频谱特征管理,显示于自主开发的UI介面;以及Modbus TCP输出经智慧运算后的数据,进入使用者的PLC/PC-based控制器,进行回授控制的RMS加速度/速度/位移管理、累积撞机次数等,以专用于检测工具机主轴品质,协助使用者进行更灵活应用。


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