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工业通讯新视野-PROFINET + OPC UA=奥迪的预测性维护

时间:2021-03-24 11:01:12来源:工业通讯新视野

导语:​通过挖掘数据库:PROFINET 和OPC UA可以实现预测性维护(PdM)过多的意外停机次数常常降低生产速度。实际上,大多数生产企业都曾设想过预测性维护。但在操作过程中,这些维护常常失败。

  通过挖掘数据库:PROFINET 和OPC UA可以实现预测性维护(PdM)

  过多的意外停机次数常常降低生产速度。实际上,大多数生产企业都曾设想过预测性维护。但在操作过程中,这些维护常常失败。原因是,实施预测性维护有两个难点: 一、如何获得可诊断故障的数据;二、对这些数据进行何种处理,才能让机器继续工作。现如今,奥迪的一个实例向我们展示了这两个难点是如何被PROFINET+OPC UA模式解决的。

  预测性维护在当下是热门话题。但在实践中,许多用户会因为无法获取到特定的数据而失败。来自奥迪德国(Neckarsulm)的Mathias Mayer 也同样面临着这个难题。根据过往经验,他说:“在机器构造中,90%的数据都无法获取,如果要获取的话,要增加额外的传感器。”对此,Mayer认为应该先利用现有数据。

  更好地利用可用数据是减少停机次数并增大工作效率的有效办法。未来生产过程的复杂程度和自动化程度势必会持续增加,因此有效利用数据会变得愈发重要。

  为什么数据采集过程如此艰难? 通过研究来自奥迪德国(Neckarsulm)的设备构造,我们可以得到答案。德国Neckarsulm是奥迪A4,A6, A7, A8, R8 and A5 Cabrio的集中装配地,那里有约2500个工业机器人。每个单独的系统都受特定的PLC控制。Mayer在描述中说到: “PLC常常就像个指挥,可以同时让十个工业机器人运作。而实际上,是工业机器人在工作的过程中创造了产品和价值,这也就是为什么来自工业机器人身上的数据是如此的重要。”

  除了涉及大量的设备之外,生产方式的不同也给数据的获取和诊断带来了极大的困难。例如,要想在保持最大耐久性的同时减轻重量,唯一的解决方法就是组合不同的材料。这需要使用不同的工艺技术。仅新型A8就用到了大量的连接技术:其间需要协调总共15种不同的技术(包括焊接技术、铆接技术等)。如果生产活动停滞不前,就需要所有的技术专家一同前来解决问题。若再考虑到这些专家还需要实行“三班制“的工作方式,那就需要更多的大量员工在被培训并取得相关资质之后上岗。显然,这一过程既费时又烧钱。

  开辟新模式

  Mayer认为解决这一难题,就需要进行大量的数据检测。尽管在质检过程中需要花费很多钱和时间,但是为了给客户提供最高品质的产品,这也是必不可少的。他让不同的员工简单地检测原本会产生不同的数据结果,但最后的结果都是相同的。Mayer坚信:” 通过这些数据,我们可以用来优化生产和工艺。为此,过程中的数据要尽可能地易于处理,举个例子,作为非专家的使用者们也可以自行处理数据使得焊接过程得以重启。

  利用新模式,意外的生产系统停机次数将会减少,并且生产利用率和生产效率都会大幅提高。例如在实际情况中,可以把基于专家们的专业知识所产出的过程监控方法和优化方法保留在实时监控系统,并通过该系统,对一些过程参数的进行监控并自动调整。这些操作将降低维护成本,并减少检测工作量。

  实际应用

  尽管如此,这个新模式是如何在实际情况中应用的呢?在未来的制造工艺链中,如果工业机器人通过学习,最终具备了足够的技能;那么,无需额外的网关,就可以收集该设备的相应数据并使其可视化。在整个流程的最终阶段,仅仅需要一名了解该流程的员工,让他在必要的时候进行干预。据此,Mayer认为分工合作是成功的关键,只有在这个基础上,数据挖掘和机器学习才能得到保障。

  在奥迪的产业链中,OPC UA和MQTT 是传输数据的手段,这些数据位于覆盖了大数据的平台的边缘层。一些用于状态检测的诊断分析,以及基于状态做检测的预测性分析的程序也位于这里。

  在PROFINET OPC UA配套规范中,也有此方式,这个方式的基本内容包括资产管理和诊断数据的收集和展现。由此,目前使用设备的资产和诊断数据通过现有PROFINET服务被收集在系统控制器中,并通过OPC UA传送到实例之中。例如PROFINET的开放性可以支持添加带有OPC-UA接口的传感器,这些传感器可以将数据直接发送到相应的云服务或边缘网关,而无需繁琐地重构自动化解决方案。这是在现有系统中的一个崭新的诊断方法。

  挖掘到底

  Mayer随即给出了一个务实的解释,他说:” 对于我们来说,工业机器人仅仅是PLC的辅助设备。我们只想深入挖掘到底层数据,但不想为了工业机器人而建立一个单独的网络。如果必须要为这2000多个工业机器人铺设一条新的电缆,那就行不通了。不仅如此, 实际上,我们不仅只用了一个工业机器人制造商。根据不同的应用,我们用了许多不同的制造商。”

  不仅如此,不是所有的制造商都运用了OPC UA。在一部分奥迪车的核心技术中,仍然缺少OPC UA(如点焊技术、螺柱焊技术、涂胶技术和铆接技术等)。相比之下,机器人制造商已经领先了一大步,RFID制造商也是如此。Mayer还认为,事实上,奥迪一直都没有积极利用OPC UA。不过,未来会逐渐改善。

  具体实施

  在实施过程引入了PROFINET+ OPC UA之后,它的优点很快就发挥了作用。

  举例说明:铆钉从工业机器人手臂上的铆接工具,经过高度柔性软管,可以输送到填充区域。而在奥迪(Neckarsulm)有一个在线测量系统,它反应了上述铆钉传输系统内的运作情况。铆钉的传输速度相对较高,可达到20米/秒。而较高的速度给系统带来了极大的难题,因为在之前,软管必须在输送第500000个和第一百万个铆钉之间的某个时间进行更换,而每次更换都需要停止运作20到30分钟。现如今,不必在生产过程中更换软管,而是在运作空闲时间更换。研究小组随后创建了一个时间序列分析,用于检测铆钉输送软管的磨损情况。实施起来也相对容易——由于小型多孔点的存在,有更多的空气流过软管。这些结果被记录下来,同时数据通过OPC UA转发到PROFINET使其可视化。现在,每个员工都可以得知底层的数据及其运行情况,即使没有额外的电缆,也可以更快地采取维修行动。

  展望:Mayer希望未来设备制造商能更快地实施这些规范。同时,他向广大用户保证,这很快就能实施成功。他认为:“为了获取利益,要尽快实施PROFINET+OPC UA新模式。制造商们应早日贯彻实施工业4.0。”

智能工厂

对于奥迪来说,高品质的汽车质量得益于使用高效的生产系统和新的高科技解决方案。同时,更多的数字化也对智能工厂有着明显帮助。

人工智能

  奥迪正用人工智能加强质量管理

新一代奥迪A8

  新一代奥迪A8的车身结构将首次采用四种不同材料的智能组合。

  这也对公司未来的自动化战略有着深刻影响。

下一代奥迪A8的车身

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奥迪A8: 在Neckarsulm 装配汽车后板

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奥迪 A8: 在Neckarsulm装配全景天窗

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标签: 工业通讯汽车制造

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