MITSUBISHI ELECTRIC Changes for the Better

Erkennung von Maschinendefekten

Ergreifen Sie proaktive Maßnahmen zur Aufrechterhaltung eines einwandfreien Betriebs

Die frühzeitige Erkennung von Bearbeitungsfehlern ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Qualität und die Reduzierung von Ausschuss. Viele Probleme - wie z. B. eine schwache Verklebung beim Verstemmen von Metallrippen - sind jedoch nicht sofort sichtbar. Auf den ersten Blick mag das Produkt in Ordnung sein, doch wenn die Verklebung nicht so stabil ist, wie sie sein sollte, können Fehler auftreten, die dazu führen, dass sich die Metallrippen in späteren Phasen ablösen.

Die Herausforderung besteht darin, diese versteckten Fehler zu erkennen, bevor sie die Produktion in größerem Umfang beeinträchtigen. Wie können Hersteller solchen Problemen zuvorkommen? Die Antwort liegt in der vorausschauenden Instandhaltung, die eine Überwachung in Echtzeit und eine frühzeitige Erkennung von Mängeln ermöglicht und so verhindert, dass fehlerhafte Produkte die nächste Stufe erreichen.

Einsatz proaktiver Lösungen auf der Grundlage künstlicher Intelligenz

Durch den Einsatz von KI-gesteuerten Tools wie dem MELSOFT MaiLab in Verbindung mit dem Industrie-PC MELIPC können Hersteller den Abdichtungsprozess in Echtzeit überwachen.

Der Prozess besteht aus mehreren Schlüsselphasen:

1. Erlernen des Normalbetriebs: Das System erfasst und analysiert die Wellenformdaten von Pressenbelastungen während des normalen, fehlerfreien Betriebs.

2. Festlegen von Diagnose-Regeln: Die KI verarbeitet die Daten und erkennt dabei Muster für eine optimale Verbindung. Auf Grundlage dieser Muster erstellt sie Diagnose-Regeln.

3. Echtzeit-Überwachung: Während der Produktion sammelt das System kontinuierlich Daten zur Pressenbelastung und vergleicht sie mit den festgelegten Diagnoseregeln.

4. Erkennung von Anomalien: Wenn das System Abweichungen feststellt, die auf potenzielle Schwachstellen bei der Verklebung hinweisen, meldet es diese Probleme sofort. Dazu prüft es, ob die bereitgestellten Echtzeitdaten dem normalen Muster entsprechen oder nicht

5. Sofortige Reaktion und Rückmeldung an die Anlage: Sobald ein Defekt erkannt wird, kann das System Maßnahmen auslösen, wie z. B. das Anhalten der Anlage, um zu verhindern, dass das defekte Produkt in der Produktionslinie weiterläuft.

Durch diesen KI-gesteuerten Ansatz wird sichergestellt, dass Verbindungsfehler frühzeitig erkannt werden, wodurch verhindert wird, dass fehlerhafte Produkte in die nachfolgenden Phasen gelangen, und die Produktionsqualität insgesamt erhalten bleibt.

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