คู่เสมือนดิจิทัล ป้องกันเครื่องมือแตกหัก

  •  
  •  
  •  
  •  
  •  

เพื่อให้การตรวจพบปัญหาในการผลิตสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและรับประกันคุณภาพ, c-Com ได้รวมข้อมูลทั้งหมดที่มี เกี่ยวกับเครื่องจักร เครื่องมือและชิ้นงานเพื่อทำการวิเคราะห์ด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) โซลูชันวิเคราะห์การตัดเฉือน (Machining Analytics Solutions-MAS) โมดูลใหม่ สนับสนุนกระบวนการผลิตด้วยคู่เสมือนดิจิทัลและน่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเครื่องมืองานกัดเฟือง

ซอฟต์แวร์ c-Com สนับสนุนพนักงานการผลิตในงานประจำวันของพวกเขาและทำให้แน่ใจในผลิตภาพที่สูงขึ้นผ่านทางข้อมูลที่มีคุณค่า (ที่มา: ©iStock | Panuwat (Balls) | Retusche Mapal)

ครื่องมือแตกหักมักไม่ได้เกิดขึ้นปุบปับทันทีทันใด ก่อนที่ฟันของหัวเกียร์จะแตก อุบัติเหตุมักถูกแจ้งให้ทราบล่วงหน้าจากค่าลักษณะเฉพาะหลายค่ารวมกัน เพื่อการวิเคราะห์แนวโน้ม โมดูลโซลูชันวิเคราะห์การตัดเฉือน (MAS) จาก c-Com ทำการประเมินข้อมูลในเวลาจริงและเตือนผู้ใช้ว่ากำลังมีบางอย่างผิดปกติในกระบวนการผลิต ด้วยข้อมูลนี้ จึงสามารถหยุดการตัดเฉือนได้ทันเวลา รักษามีดกัดราคาแพง และชิ้นงานไว้ได้

โปรแกรมที่สามารถปรับได้ ถูกสร้างบนโมดูล c-Com อื่นสองโมดูล ได้แก่ การจัดการเครื่องมือดิจิทัล (Digital Tool Management-DTM) และการจัดการวงจรชีวิต (Life Cycle Management-LCM) โดยซอฟต์แวร์ c-Com ใน MAS ได้รวมเอาการค้นพบที่เป็นผลดีต่าง ๆ จากสองโมดูลแรกเข้ามาและยกระดับด้วย AI โดยมีจุดเริ่มต้นอยู่ที่คู่เสมือนดิจิทัลของเครื่องมือ

c-Com ติดตามการไหลของกระบวนการและบันทึกเส้นทางที่เครื่องมือใช้ ว่าถูกใช้ที่ไหน และใครเป็นคนทำงานกับเครื่อง สิ่งนี้รวบรวมตลอดทั้งวงจรชีวิตในเชิงลึก แพลตฟอร์มทำให้สามารถแชร์คู่เสมือนดิจิทัลทั่วขอบเขตของบริษัทได้ด้วย เครื่องมือกัดเฟืองผ่านหลายสถานีในกระบวนการเตรียม มันผ่านซ้ำไปซ้ำมา ผ่านการลับคม การเคลือบ การผสานรวมเข้าด้วยกันและกลับไปสู่ลูกค้า “โดยการมีขึ้นของคู่เสมือนดิจิทัล เรารับประกันว่าทุกคนที่เกี่ยวข้องในกระบวนการสามารถเข้าถึงข้อมูลเวลาจริงสำหรับเครื่องมือได้เสมอ” Bernhard Schuster โครงการหัวหน้าทีมและการสนับสนุนแอปพลิเคชัน กล่าวเน้นย้ำ



ตามหลักการแล้ว c-Com ถูกบูรณาการเพื่อให้ข้อมูลถูกรวบรวมอยู่เบื้องหลัง “เราสามารถติดตั้งโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมกับลูกค้าเฉพาะราย” Matti Maier ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจอธิบาย “ในแต่ละเครื่องมือมีพารามิเตอร์หลัก ๆ แต่นอกจากนั้น ลูกค้ามีข้อมูลและพารามิเตอร์ต่าง ๆ ที่หลากหลายที่เราสามารถรวมเข้ามาได้อย่างยืดหยุ่นมาก โดยที่ไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างที่มีอยู่”

เครื่องมืองานกัดเฟืองขนาดใหญ่เครื่องหนึ่งมี 70 พารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน การพิมพ์ค่าด้วยมือลงบนตารางหรือคอนโทรลเลอร์นั้นกินเวลามากและเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด นอกจากนี้ ระบบ ERP ของบริษัทต่าง ๆ มักบรรจุเฉพาะข้อมูลสต๊อคเครื่องมือ แต่ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับสถานะ ซึ่งสิ่งนี้ทำให้ยากในการวางแผนกำลังการผลิต เนื่องด้วยเวลาส่งมอบนานถึง 20 สัปดาห์ไม่ใช่เรื่องแปลกสำหรับเครื่องมือตัดเกียร์ จึงมักมีสต๊อคฉุกเฉินปริมาณมากที่ไม่จำเป็น ทำให้เงินทุนจม

c-Com สร้างให้มีความโปร่งใสมากขึ้น โดยการรวมข้อมูลแอปพลิเคชัน นอกจากสิ่งอื่น ๆ การติดตามเครื่องมือบันทึกว่าจำนวนเครื่องมือหมุนเวียนมีจำนวนเท่าไร พวกมันถูกใช้มาอย่างไรแล้วบ้าง อายุการใช้งานเครื่องมือที่เหลืออยู่เท่าไรและถูกปรับสภาพใหม่บ่อยแค่ไหน “ด้วยโซลูชันของเรา เราบันทึกประวัติอย่างครบถ้วนและสามารถที่จะบอกได้ว่า กำลังการผลิตที่มีในเพียงพอที่จะสามารถผลิตชิ้นส่วนได้อีกกี่ชิ้น” Bernhard Schuster กล่าว หากการแตกหักของเครื่องมือก่อนเวลาอันควรเกิดขึ้น หรือสมรรถนะของเครื่องมือน้อยกว่าที่คาดหวัง กระบวนการกัดเฟืองแบบดิจิทัลจะให้คำอธิบาย การรวบรวมข้อมูลกลุ่มเครื่องมือทั้งหมดได้ให้ข้อมูลที่มากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากค่าเฉลี่ยอายุการใช้งานของเครื่องมือเปลี่ยนแปลงไป การวิเคราะห์แนวโน้มจะเผยให้เห็นปัญหาในกระบวนการ

โดยในระหว่างการตรวจสอบความถูกต้องของผู้ผลิตรถยนต์ขนาดใหญ่ เป็นที่ชัดเจนว่า AI ในโมดูล MAS มีความสามารถทำอะไร วิศวกรพยายามหาสาเหตุของปัญหาคุณภาพในชิ้นงานเป็นเวลาหนึ่งปีแล้วไม่ได้ผล การวิเคราะห์ของc-Com นำไปสู่วิธีแก้ไขปัญหาภายใน 4 สัปดาห์

อ้างอิง : https://www.etmm-online.com