Intelligent

Familiarisez-vous avec les options de votre fournisseur avant d'exploiter les données de la machine

L'attrait pour les fabricants de se pencher sur une fabrication plus intelligente au moyen d'une lecture automatisée et intelligente des données de la machine n'a jamais été aussi fort - et il n'y a jamais eu autant d'aide disponible de la part des soi-disant experts en données, qui semblent être épais dans le sol ces dernières années. Certains sont meilleurs que d'autres, bien sûr, mais, étant donné leur nombre, à qui un fabricant devrait-il faire confiance ? Comment commence-t-on ?

La qualité de l'aide sur les données machine que l'on peut obtenir d'un intégrateur, d'un consultant ou d'un OEM peut varier non seulement en fonction des besoins ou des demandes d'un client, mais également en fonction de facteurs tels que la formation et l'expérience du domaine qui influencent le fournisseur. Avant d'embaucher l'un de ces gourous des données pour vous aider à mettre en œuvre un logiciel intelligent Industrie 4.0, il est utile de vérifier, de poser des questions, d'en savoir plus et de vraiment connaître le fournisseur pour s'assurer qu'il correspond.

Smart Manufacturing s'est entretenu avec trois fournisseurs d'une tâche spécifique de fabrication intelligente : la mise en œuvre d'une fonction de maintenance prédictive à l'aide de la collecte et de l'analyse de données. Bien que les principes de base soient les mêmes, les trois illustraient des attitudes et des réflexions différentes sur la manière dont ils aidaient leurs clients.

Preston Johnson, responsable principal des solutions, intégrité et fiabilité des actifs chez CB Technologies, s'appuie fortement sur la science.

"J'ai tendance à adopter une approche basée sur la physique pour les applications prenant en charge la maintenance prédictive et les processus métier associés dans les environnements industriels", a-t-il déclaré. "Par exemple, je tire parti de mon expérience en instrumentation industrielle et de mes certifications en analyse des vibrations et en ingénierie de la fiabilité. Ces expériences et cette formation fournissent une histoire de configuration pour la maintenance prédictive et le suivi des mesures de retour sur investissement que nous améliorons grâce aux activités de maintenance prédictive."

Des études ont montré que la maintenance prédictive est moins chère que la maintenance basée sur le temps et l'utilisation, a souligné Johnson. La véritable utilité est de pouvoir prédire suffisamment loin pour permettre que le travail soit effectué dans les délais normaux et les chaînes d'approvisionnement prévues.

L'approche du PDG d'IoTco, Mo Abuali, est la suivante : pensez grand, commencez petit, évoluez rapidement.

Abuali a expliqué qu'IoTco, abréviation de IoT Company, fournit une solution clé en main allant du capteur et de l'acquisition de données à l'analyse pour aider le client à évaluer et à former son équipe afin qu'il puisse faire évoluer le logiciel. "Notre garantie concernant la maintenance prédictive et également autour de la qualité prédictive est d'apporter une connaissance du domaine, une mise en œuvre en moins de 90 jours, une mise à l'échelle rapide en utilisant l'équipe interne du client et un retour sur investissement de l'IA et de l'analyse prédictive en trois à six mois."

Chez Heidenhain, l'équipementier CNC/de contrôle de mouvement, les clients ont déclaré qu'ils avaient besoin d'une solution plug-in simple pour surveiller nos machines afin de voir si la broche fonctionne, quels programmes sont en cours d'exécution et à quel point la machine fonctionne efficacement, a expliqué Gisbert Ledvon, directeur de développement commercial des machines-outils. "Les clients nous disent : 'nous ne sommes pas des experts en informatique, nous voulons simplement tirer parti des données dont dispose la machine sans embaucher d'informaticien.' Et c'est pour cela que Heidenhain a développé le StateMonitor."

StateMonitor est une plate-forme logicielle permettant la surveillance à distance et l'évaluation des données pendant la fabrication en temps réel.

Heidenhain a récemment publié une nouvelle version de StateMonitor et a également introduit PlantMonitor, qui agrège les données de production de surveillance et d'analyse de plusieurs sites. Pour utiliser PlantMonitor, au moins une machine doit être équipée d'une combinaison de logiciels Heidenhain TNC control/StateMonitor sur chaque site, mais les machines-outils utilisant des commandes non Heidenhain peuvent être incluses et surveillées.

"Nous avons examiné le protocole le plus couramment utilisé aux États-Unis, et c'est MTConnect", a déclaré Ledvon. "Au niveau international, c'est OPC-UA. Nous proposons désormais ces interfaces afin que les clients puissent connecter très facilement d'autres marques de machines et connecter leurs données à l'aide de StateMonitor pour intégrer ces données dans une analyse agréable et propre. Et cela peut être mis sur votre cellule téléphone, cela peut être sur une tablette, vous pouvez donc collecter les données où que vous soyez."

StateMonitor offre la capacité plug-and-play demandée par les clients de Heidenhain.

"Vous pouvez le brancher directement sur la commande et il collectera toutes les données que la CNC Heidenhain collecte déjà", a déclaré Ledvon. "Nous prenons cela hors de contrôle et le mettons dans de belles analyses, vous obtenez des graphiques, et vous pouvez analyser votre boutique et voir où se trouvent vos goulots d'étranglement."

Conçu pour mettre en évidence l'utilisation des données et encourager les flux de travail rapides à l'aide de tableaux et de graphiques, le nouveau StateMonitor V1.4.0 offre plusieurs avantages. Cela inclut la possibilité de collecter les données d'utilisation actuelles de l'outil, ce qui permet d'éviter le remplacement prématuré de l'outil ; personnaliser l'état de la machine en ajoutant des conditions supplémentaires et en passant à une condition préférée lorsque la machine est considérée comme productive ; et afficher les signaux surveillés sur sa page d'état de la machine.

Ledvon a expliqué que la capacité des signaux surveillés signifie que StateMonitor peut suivre jusqu'à cinq capteurs par machine, les données résultantes étant utilisées pour la maintenance prédictive. De plus, les opérateurs peuvent saisir la maintenance préventive recommandée de la machine (basée sur le temps et/ou l'utilisation) dans le programme.

"Ensuite, lorsque vous planifierez votre processus, cela indiquera que vous avez prévu que cette machine fonctionnera pendant les 50 prochaines heures, mais n'oubliez pas qu'il y a une maintenance à faire entre-temps", a-t-il déclaré. "Vous pouvez soit annuler, soit effectuer la maintenance en premier."

Un opérateur peut également ajouter des informations supplémentaires pour prendre en charge un niveau de sortie.

"L'autre chose différente dans State Monitor par rapport à d'autres logiciels de surveillance est que nous permettons à l'opérateur d'entrer dans le système", a déclaré Ledvon. "Notre système permet à l'opérateur, directement sur la machine avec la fonction 'FN38', de mettre des informations dans l'analyse. Il peut signaler, 'Je n'ai pas pu faire fonctionner la machine parce que je n'avais pas de programme' ou 'Je Je n'ai pas pu faire fonctionner la machine car je n'avais pas de pièces ou l'outil s'est cassé. Ainsi, l'opérateur n'a pas l'impression d'être surveillé et jugé sans que sa voix soit entendue pour expliquer pourquoi sa productivité n'est pas bonne."

Heidenhain accueille non seulement les magasins avec des machines d'autres fournisseurs, mais il a également une fonction pour les opérateurs plus avertis en technologie.

"Vous pouvez exporter toutes les données collectées par StateMonitor dans un format Excel ou un environnement Oracle, ou SQL ou Microsoft, puis vous pouvez faire ce que vous voulez dans le grand schéma de l'Industrie 4.0", a-t-il déclaré.

Abuali a déclaré que les fabricants recherchaient quatre choses : la valeur technique, la connaissance du domaine, le retour sur investissement et la rapidité (ou vitesse) de mise en œuvre et d'échelle.

"Cela signifie qu'ils veulent mettre en œuvre des solutions d'IA complexes dans un cadre complexe, mais ils veulent le faire en moins de trois mois", a-t-il déclaré. "Ils sont déjà passés par des implémentations longues et coûteuses de MES [système d'exécution de la fabrication] et d'ERP [planification des ressources d'entreprise]."

IoTco cherche à interagir avec ou à compléter l'environnement de maintenance existant d'un client, a déclaré Abuali. Un client peut disposer d'un système informatisé de gestion de la maintenance (GMAO) pour les activités de maintenance prédictive. Dans ce cas, il souhaite qu'une machine et son IA alertent la GMAO ou même génèrent automatiquement un ordre de travail avant que la machine ne tombe en panne. De cette façon, l'atelier a le temps d'optimiser la commande de pièces de rechange et de travailler dans le cadre de l'horaire régulier de son équipe de maintenance.

En d'autres termes, a expliqué Abuali, les entreprises veulent tout : améliorer l'efficacité de la main-d'œuvre, améliorer les pièces de rechange et améliorer la planification. La conviction d'IoTco n'est pas simplement de mettre en œuvre un logiciel de maintenance prédictive, mais de l'intégrer réellement dans l'équipe de maintenance, les horaires et les ordres de travail d'un client.

"C'est pourquoi il est très important de créer des alertes significatives, des notifications significatives - que nous appelons des alertes prédictives - et également de générer ces ordres de travail prédictifs [tels que] les ordres de travail de maintenance et les demandes de pièces de rechange directement dans leur logiciel de maintenance", a-t-il déclaré. "Je pense que c'est un grand défi aujourd'hui : il n'y a pas d'interopérabilité. Nous ne voulons pas mettre en œuvre des solutions cloisonnées."

Pour pallier le manque d'interopérabilité, IoTco cherche à utiliser des API (interfaces de programmation d'applications), des intermédiaires logiciels qui permettent à deux applications de communiquer.

"Dans le monde d'aujourd'hui, si je prédis qu'une machine ou un composant comme une broche ou un roulement va tomber en panne dans les deux prochaines semaines, par exemple, vous pouvez créer des règles et vous pouvez utiliser cette API et générer automatiquement du travail commandes et demandes dans presque tous les systèmes de maintenance », a déclaré Abuali.

Au début d'un projet d'analyse prédictive pour un client, IoTco entre et inspecte toutes les machines, y compris les actifs hérités. Il sélectionne les machines critiques et les composants critiques de la machine, tels que les broches, les vis à billes, les pompes et les moteurs. Tous les capteurs et le matériel sont prêts à l'emploi ; IoTco ne fait rien de propriétaire.

"Et puis nous aidons le client à choisir quelque chose d'abordable et évolutif, et nous envoyons une personne pour installer les capteurs, fournissant un service clé en main et haut de gamme", a déclaré Abuali. "Et ensuite, nous formons le formateur afin que son équipe interne puisse installer des capteurs supplémentaires et évoluer par elle-même."

Pour réduire les coûts et accélérer les implémentations de l'IA, l'entreprise dispose d'une bibliothèque de plus de 30 applications ou modèles de solutions différents.

"Le fait qu'IoTco disposait de solutions déjà préemballées pour l'équipement que nous avons dans notre usine, c'était une grande partie de notre processus de sélection", a déclaré Tyrone Ellis, responsable de l'ingénierie du marché secondaire chez Trane Technologies à Columbia, SC, dans un cas- vidéo d'étude.

Le véritable avantage de pouvoir prédire quand l'entretien des machines doit être effectué est de transformer un problème potentiel en un problème facile à résoudre.

"Cela me permet de planifier mes équipes sans heures supplémentaires et de commander mes pièces [au milieu] des contraintes de la chaîne d'approvisionnement", a déclaré Johnson. "Ce problème est plus facile si j'ai un horizon temporel plus long."

Pour commencer, il aime utiliser des seuils de surveillance de l'état des machines basés sur les meilleures pratiques de l'industrie et sa propre expérience avec ces technologies pour lui donner une idée si quelque chose ne va pas avec une machine. Il examinera toutes les données disponibles et demandera comment la machine fonctionne.

"Maintenant, je peux indiquer où nous pouvons détecter la dégradation de la santé de la machine ; nous allons toujours avoir une certaine dégradation", a-t-il déclaré. "Et vous pouvez suivre et suivre les tendances en cas de changement, mais l'idée est que vous voulez capturer et avoir une bonne vue solide de la santé de votre équipement qui vous laisse suffisamment d'horizon temporel pour planifier avant votre prochaine panne."

Pour aider à évaluer l'état de l'équipement, Johnson utilise cinq types de capteurs : analyse de la signature du courant du moteur, vibration, ultrasons, analyse de l'huile et température.

"Si vous regardez le courant qui entre réellement dans le moteur et comment il est utilisé, vous pouvez voir un problème de moteur électrique commencer à se développer", a-t-il déclaré. "L'analyse de la signature du courant du moteur, je pense qu'elle commence à gagner en popularité, en particulier avec les variateurs de vitesse et les commandes de moteur intelligentes. Beaucoup d'entre elles intègrent ce type de technologie ; et puis pour beaucoup d'anciennes, il y en a très technologie rentable que vous pouvez ajouter.

"Les vibrations sortent généralement de ma poche ensuite, après avoir épuisé toutes mes données" gratuites "", a ajouté Johnson. "Les vibrations peuvent vous en dire plus sur les modes de défaillance que les autres technologies. Je sais que si mes vibrations dépassent deux pouces par seconde, ma machine danse vraiment et je vais probablement bientôt voir un problème fonctionnel."

Johnson différencie deux types d'ultrasons - mécaniques et aéroportés. Il utilise des ultrasons mécaniques pour détecter les sons de "claquement, craquement et pop" que le métal produit lorsqu'il commence à bouger en raison de l'usure et de la fatigue.

Il a proposé une analogie : "Parfois, en hiver ou en été, votre maison grince un peu, et la même chose se produit avec le métal", a-t-il déclaré. "Dans de nombreuses machines, une échographie au bon endroit peut détecter ces fissures. C'est quelque chose que les vibrations [surveillance] ne verront qu'un peu plus tard dans le temps." Cependant, les ultrasons mécaniques ne sont pas aussi largement utilisés que la surveillance des vibrations.

Là où l'échographie fait vraiment économiser de l'argent aux fabricants, c'est avec l'échographie aéroportée, a-t-il déclaré. Dans l'industrie, les instruments à ultrasons aéroportés sont utilisés pour inspecter les conduites d'alimentation en air ou en vapeur sous pression afin de détecter les fuites coûteuses.

Pour l'analyse de l'huile, historiquement, un magasin devait prélever un échantillon d'huile et l'envoyer à un laboratoire, un peu comme faire une analyse de sang. Désormais, des capteurs sont disponibles pour effectuer les mêmes mesures sur une base quotidienne, horaire ou minute par minute et alimenter les résultats dans un lac de données.

Johnson appelle la température son capteur de confirmation. "Je pense que je vois quelque chose dans ma vibration qui me dit que mes roulements agissent, comment est ma température?" il a dit. "La température augmente également, alors maintenant j'ai deux capteurs qui me disent en quelque sorte la même chose et cela m'aide lorsque j'essaie de monter un dossier."

Ensuite, c'est une question d'expertise en la matière, ou de connaissance du domaine, pour déterminer à quelle vitesse l'échec se produira.

Tout comme l'informatique des machines aide à prévoir la maintenance nécessaire, les données sur les fournisseurs potentiels peuvent aider à prévoir quel fournisseur est le meilleur pour un client individuel.

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