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DIE HERAUSFORDERUNG
Verschleiß von Komponenten (Schweißzangen & Schlauchpakete) frühzeitig erkennen.
Vermeidung von adhoc-Ausfällen.
Effiziente Wartungsplanung.
Datenbasis: Messwertprotokolle, Stromfehlerprotokolle, Störbucheinträge & Wartungsaktivitäten
DIE LÖSUNG
Selbstlernende PredictiveIntelligence hat dynamische Datenmuster, die zu Anomalien und Ausfällen führen, aufgedeckt.
Automatische Optimierung erfolgt dank kontinuierlichem Lernen.
Dem Verfahren werden in der Folge weitere Daten zugeführt, um die Ergebnisse zu validieren.
DER NUTZEN
Reduzierung Überkapazitäten von Schweißautomaten.
Effiziente Schichtplanung orientiert an den Ausbringungsanforderungen.
Frühzeitige Erkennung von Ausfällen / Vermeidung von ungeplanten Stillstandzeiten
Next Generation Maintenance in der Produktion POC-Projekt*: Vorausschauende Wartung Schweissroboter
Erfolgreiche Verprobung im Rahmen eines Proof of Concepts bei einem Nutzfahrzeug-Hersteller.
* Proof of Concept
DIE HERAUSFORDERUNG DIE LÖSUNG DER NUTZEN
Stand 2017 2
3 Fokus
2
1 Motivation
Ziel
Reduzierung von potentiellen Überkapazitäten von Schweißautomaten, um ggf. existierende Schichtmodelle anpassen zu können.
Frühzeitige Erkennung von Ausfällen
Vermeidung von ungeplanten Stillstandzeiten
Betrachtete Komponenten der Schweißroboter: Schlauchpaket und Schweißzange
Anhand vorhandener Schweißdaten einen Verschleiß der Komponenten erkennen
Next Generation Maintenance in der Produktion Detaillierte Darstellung des PoC-Projektes
Stand 2017 3
MesswertprotokolleEnthält für alle getätigten Schweißungen alle Referenz- und Istwerte sowie Nachstell- und Verschleißwerte.
StromfehlerprotokolleEnthält alle Ereignisse bezüglich der Stromüberwachung (Über- und Unterschreitung des Toleranzbandes) inkl. Messkreisfehler
Next Generation Maintenance in der ProduktionDaten und Fakten
FehlerprotokolleEnthält Ereignisse aller Art, ausgenommen Datenänderungen und Stromwerte
WartungsereignisseEnthält Ereignisse wie Elektrodenfräsung, Elektrodenwechsel, Zelle betreten, Fräsmesser getauscht
StörbucheinträgeListe mit relevanten Ereignissen
Stand 2017 4
v
Selbstlernende Predictive Intelligence hat dynamische Datenmuster, die zu Anomalien und Ausfällen führen, aufgedeckt.
Algorithmik versteht die Komplexität und Veränderungen, gibt Transparenz und versteht andere Instanzen.
Die automatische Optimierung erfolgt dank kontinuierlichem Lernen.
Dem Verfahren werden in der Folge weitere Daten zugeführt, um die Ergebnisse zu validieren.
Next generation Maintenance in der ProduktionErgebnis des POC-projektes
Erfolgreiche Verprobung im Rahmen eines Proof of Concepts bei einem Nutzfahrzeug-Hersteller
Stand 2017 5