En 2016, le terme "IOT" s'est largement répandu. Il n'y a pas un seul jour où le terme "IdO" n'est pas vu dans un journal. Au delà de cette expression, il est difficile pour les utilisateurs d'imaginer concrètement ce concept et d'y associer un coût raisonnable. C'est pourquoi un trop grand nombre d'utilisateur n'est donc pas en mesure de franchir le pas pour adopter l'IdO. L'objectif de l'adoption de l'IdO est de réaliser des bénéfices dans une usine. Mais ils ne veulent pas dépenser beaucoup d'argent parce que son effet n'est pas clair. De plus, ils ne veulent pas d'arrêt de production ou de défauts de fabrication. Le point est la façon dont il est introduit à moindre coût ou de manière plus simple. L'adoption de l'Internet des objets pose certains problèmes. Par exemple, comment obtenir des informations de l'équipement existant ? ou comment analyser les données acquises? Voici un exemple d'un client qui a commencé petit à adopter l'IdO avec des solutions de produits Pro-face conformes à la norme IoT.
Défi : Amélioration du taux de fonctionnement
amélioration du taux introuvable. En effet... (1) La cause de l'arrêt n'est pas connue. (2) Les temps d'arrêt courts occasionnels ne sont pas connus individuellement. (3) Lorsqu'une alarme se produit, un opérateur expérimenté prend la mesure de premier secours par anticipation. (4) Il est suspect que les renseignements sur le rapport quotidien soient exacts. L'acquisition et l'analyse précises de ces informations peuvent permettre de visualiser des problèmes réels à prendre en compte et de prendre d'abord des mesures pour les problèmes de priorité supérieure.
Problèmes: L'existence de divers automates (contrôleurs) crée un mur.
Lors de l'acquisition de données à partir de machines, le problème auquel vous êtes confronté est celui des machines déjà existantes qui ont été achetées à des moments différents. Même si vous souhaitez collecter des données directement des automates vers un PC, il est difficile de les collecter car les fabricants de ces automates étaient différents et les méthodes de communication ne sont pas compatibles. En outre, un plus grand nombre de machines de traitement sont contrôlées par une carte mère compacte et il est en réalité difficile de collecter des données.
Installation 1. Collecte de données : Divers API, historique des opérations des opérateurs
Pour collecter les données des machines, il est nécessaire de relever les défis suivants. (1) Connectez-vous à une gamme d'automates (fabricants, nouveaux et anciens modèles, etc.) (2) établissez une communication entre les automates à l'aide de différentes méthodes de communication et d'un PC (3) Collectez des informations sur les opérateurs Ce qui résout ces trois défis est les produits standard Pro-face IoT. Ces produits Pro-face peuvent communiquer non seulement avec les automates dispersés dans des équipements à travers le monde, mais aussi avec tous les équipements d'une machine, comme un contrôleur de température ou un automate robotique, sans programmation ni collecte d'informations sur chaque équipement d'un PC. En outre, l'utilisation de produits avec des E/S distribuées ou des E/S distribuées (AIO) vous permet de collecter des données même à partir d'équipements sans interface de communication. Pour collecter des informations sur l'opérateur, il est possible de visualiser les facteurs cachés de l'arrêt de la machine, par exemple, qui effectue quelle opération ? Ces défis peuvent être résolus par la série LT4000M qui est un contrôleur + une IHM. Comme mentionné ci-dessus, de nombreuses machines de traitement sont contrôlées par des micro-ordinateurs et aucune donnée ne peut être acquise sans programmation. Ainsi, vous envoyez des signaux de fonctionnement et des signaux de coup à LT4000M par E/S. Etant donné que LT4000M dispose d'une fonction arithmétique, il peut enregistrer des données avec un horodatage après calcul basé sur les signaux reçus pour savoir quand une machine fonctionne ou s'arrête, ou pendant combien de temps elle est arrêtée, etc. De plus, lorsqu'un opérateur essaie d'identifier une cause d'arrêt en devinant la cause, s'il peut en sélectionner une parmi des causes d'arrêt possibles sur un écran tactile, il est plus facile de trouver un indice d'amélioration. Et l'utilisation d'un système RFID vendu par Pro-face vous permet d'acquérir des informations sur l'opérateur. Il est également possible d'acquérir des informations de travail avec un lecteur de code.
En outre, le logiciel de collecte de données Pro-Server EX peut convertir les données collectées à partir de chaque équipement sans programmation en un seul type de communication et permettre la collecte de données sur un PC. Cela signifie que vous pouvez acquérir non seulement des informations sur les temps d'arrêt des machines, mais aussi des informations et des opérateurs/travailler au moment de l'arrêt. Les principaux avantages de ce système sont les suivants : (1) Faible coût d'introduction (2) Installation facile en l'ajoutant simplement à l'équipement existant (3) Possibilité d'ajouter et de modifier par vous-même
Installation 2. Facteurs clairs de non-fonctionnement : Graphiques de fonctionnement ou de Pareto
Même si les données de chaque appareil sont collectées, un écran requis diffère selon l'utilisateur. Comme les données collectées avec Pro-Server EX ont un format CSV, elles peuvent être traitées librement sur Excel. Pro-face fournit des écrans utiles pour comprendre diverses situations telles que la transition de fonctionnement, les diagrammes de fonctionnement, les diagrammes de facteur de non-fonctionnement de Pareto, etc. En examinant l'organigramme, vous pouvez déterminer dans quel fuseau horaire se produit le plus souvent l'arrêt, qui travaille pendant cette période et le nombre d'heures pendant lesquelles le temps d'arrêt total est écoulé. Cela indique clairement des facteurs réels qui diminuent le taux d'exploitation et il est facile de trouver des solutions.
Installation 3. Compétences d'audit : Enregistrer le travail d'un travailleur expérimenté
L'analyse des facteurs d'arrêt a permis de constater qu'un temps de récupération diffère en grande partie en fonction des compétences d'un travailleur lors de l'arrêt de la machine. Le travail d'un travailleur expérimenté est donc enregistré. Lorsqu'une machine s'arrête, LT4000M envoie un signal à une caméra et les données d'enregistrement vidéo avant et après le moment où le signal est reçu sont enregistrées sur un PC. Le dépannage effectué par le travailleur expérimenté est enregistré et utilisé comme manuel électrique. Et le résumé de l'opération tactile effectuée par le travailleur expérimenté au moment de la panne est enregistré dans l'afficheur. Il est donc possible de savoir à quoi ressemble l'opération de récupération du travailleur expérimenté avec les données sur un écran. Les données de film et les données de synthèse des opérations tactiles combinées, il est facile de partager les compétences du travailleur expérimenté avec tous les employés et cela permet d'optimiser le travail de dépannage. Bien que les données soient de petite taille au départ, si elles sont progressivement accumulées dans le monde entier, elles constitueront une énorme propriété à l'avenir et pourront être utilisées dans divers cas. En outre, cette configuration peut être utilisée pour identifier les causes de problèmes. Chaque donnée d'une machine avant un problème, un résumé de l'opération humaine, des films de travail et des opérateurs enregistrés avec une caméra est lié à un horodatage et peut être utilisé comme outil d'analyse de cause à effet.
Installation 4. Maintenance prédictive : Collecter beaucoup plus d'informations
La collecte de diverses données, l'établissement de facteurs de non-fonctionnement clairs et les compétences de nivellement ont été jusqu'à présent réalisées. Ensuite, il y a la maintenance prédictive sur laquelle travailler pour éviter l'arrêt de la machine, qui est un objectif ultime. Il y a aussi deux défis à relever. (1) Étant donné que plusieurs facteurs enchevêtrés les uns par rapport aux autres causent des problèmes, il faut davantage de données. (2) Les outils de lecture et de gestion des signes des machines et des applications pour l'apprentissage automatique sur les nuages sont très coûteux.
Le modèle LT4000M permet de relever ces défis. Comme décrit ci-dessus, LT4000M peut communiquer avec une gamme d'équipements sans programmation. En outre, l’utilisation d’un Power Meter appelé PM3250 vendu par Pro-face vous permet de trouver quelque chose d’inhabituel en termes de valeurs de puissance électrique. De plus, cela vous permet de prendre des signaux d'un thermocouple ou d'un codeur, de sorte que des données inhabituelles de température, etc. peuvent être acquises. D'autres données requises peuvent être acquises directement à partir d'un capteur ou d'un compteur.
Résumé
Pourquoi choisir Pro-face pour l'IdO ? (1) Des produits conformes à la norme IoT sont disponibles. (2) Il est possible de recueillir une série de données sur les équipements existants. (3) Il est possible d'offrir un système complet en coopérant avec de nombreux fabricants. En travaillant avec des clients qui ne veulent pas dépenser beaucoup d'argent en raison d'un effet vague, Pro-face les aide à faire le premier pas et à commencer petit pour réaliser l'IoT. Pro-face a évolué pour proposer des solutions révolutionnaires comme l'existence fondamentale de l'Internet des objets sans rien faire.