Wie können unerwünschte Produktionsstillstände reduziert und Geld bei weniger häufigen Wartungsarbeiten gespart werden?

Wir verhindern 9 von 10 Vorfällen in einem automatisierten Handhabungssystem für metallische Bauteile.

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Der Produktionsprozess und der Körperschall

Die Produktionsmaschine stellt Metallteile mit einer Taktzeit von ca. ein Stück pro Minute. Diese Maschine ist eng in das Material- und Teilehandhabungssystem (Roboter, Teilehalter, Ladeeinheiten) in einer automatisierten Arbeitszelle integriert. Die Instandhaltungsmechaniker sind nicht immer anwesend, da sie auch den Rest der Produktionslinie überwachen müssen. Sie wissen jedoch aus Erfahrung, dass ein charakteristisches Geräusch normalerweise einen bevorstehenden Störfall signalisiert.

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Das Problem haben wir gelöst

Solche Störfälle ereignen sich meistens unerwartet, durchschnittlich zweimal täglich, am häufigsten im automatisierten Handhabungssystem. Aufgrund der Taktzeit der Produktion muss die Reaktionszeit sehr kurz sein. Instandhaltungsmechaniker beheben den Vorfall manuell, indem sie die Arbeitszelle stoppen, was auch den Rest der Produktion stören kann.

Das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten und Kosten

Wenn der Maschinenbediener nicht innerhalb von Minuten reagieren, besteht das Risiko weiterer Schäden, die zu kostspieligen ungeplanten Wartungsarbeiten in der Arbeitszelle und längeren Ausfallzeiten für die Produktion führen können. Dies kann ein Risiko für just-in-time-Lieferungen an Kunden darstellen.

5 Schritte in Richtung Industrie 4.0 und besserem Herstellprozess

Hardware Installation

Wir installieren die von uns entwickelte nBox, ein Körperschall Datenrekorder, mit sechs angeschlossenen Mikrofonen, um die beiden kritischen Bereiche der Arbeitszelle, in denen Vorfälle auftreten, genau zu überwachen.

Datenerfassung und -kennzeichnung

Wir zeichnen einige Wochen lang die Daten der Körperschallmessung auf. Wir arbeiten dabei eng mit den Anlagenbetreibern zusammen, um die Störfälle genau zu kennzeichnen. In der gemeinsamen Auswertung finden wir einen Weg, einige Störfälle zu simulieren, die den Trainingsdatensatz bereichern und das KI-Lernen beschleunigen.

Training und Validierung von Algorithmen

Wir trainieren mehrere Algorithmen zur Detektion von Störfällen, um jeden Audiokanal separat auswerten zu können. Wir haben die Ergebnisse der Erkennung aus der Ferne validiert und den Algorithmus mit der jeweils besten Leistung ausgewählt.

Betriebsübergang und Benutzerschulung

Wir implementieren die ausgewählten Algorithmen auf unserem IoT-Edge-Gerät nBox und übermitteln die Ergebnisse der Störfallerkennung an das Meldesystem. Wir schulen die Maschinenbediener in der Verwendung der KI-Lösung zur Vermeidung von Störfällen und erklären dem Management die Verwendung des Online-Dashboards, mit dem Ergebnisse online angezeigt werden können.

Kontinuierliche Serviceverbesserung

Wir sammeln Feedback sowohl von den Maschinenbetreibern als auch die Aussagen vom Management und verbessern unseren Service ständig weiter. Die Leistung der Algorithmen kann durch die kontinuierlich Aufzeichnung von Maschinendaten und die Kennzeichnung von Störfällen deutlich verbessert werden. Eine vierteljährliche Aktualisierung der Erkennungsalgorithmen wird durchgeführt.

Das Ergebnis ist, dass 9 von 10 Störfällen erkannt und Produktionsstillstände vermieden werden.

  • Die Lösung verwendet eine moderne IoT-Infrastruktur. Die KI basierten Algorithmen zur Störfallerkennung laufen direkt auf unserer nBox, die direkt in das Meldesystem der Produktionsanlage integriert ist.
  • Die eigentlichen Maschinendaten werden nicht außerhalb der Fabrik übertragen. Nur die Ergebnisse aus der Störfallanalyse werden in die Cloud verschoben, um sie in einem Online-Dashboard anzuzeigen.
  • Die Erkennungen stimmen mit den aufgetreten Störfällen überein und die Anzahl der Fehlalarme ist vernachlässigbar.

Die KI-Lösung von Neuron Soundware überwacht kontinuierlich unser automatisiertes Handhabungssystem für Metallteile. Es lernte schnell und genau, die charakteristische Schallanomalie zu erkennen, die normalerweise den kommenden Vorfall in der Arbeitszelle signalisiert. Dank des integrierten Signalisierungssystems mit Sirene können unsere Produktionsmitarbeiter jetzt rechtzeitig auf 9 von 10 Vorfällen reagieren. In einigen Monaten haben wir es geschafft, unerwünschte Produktionsstillstände deutlich zu reduzieren und Geld für die Wartung zu sparen.

Innovation Project Manager

Tier 1 Automobilzulieferer in der Tschechischen Republik

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