中國壓鑄雜志
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买马资料一肖中特图片:智能鑄造技術數據管理的機遇與挑戰

作者:admin 來源:原創 發表時間:2019-01-21
DGH海德瑙有限公司及多納兩合公司的Carat180型壓鑄機可以在聯系物聯網架構基礎上進行全面分析。
 
科技進步、生態意識加強、人口數量變化,使技術數據的數字化被視為壓鑄成功的關鍵因素。
在路線圖中技術數據管理(TDM)這一話題已經被簡略地描繪,DGH集團——DGH海德瑙有限公司及多納兩合公司與德累斯頓Symate有限公司共同合作實施了一個項目。在程序、系統、結構、自由和文化方面不僅有用戶導向的軟件開發,而且方法上有所改變,實時、透明地提供產品和程序的有關信息。一家高級汽車制造商的壓鑄零件新訂單成功證明了這一點。結果表明:技術數據管理對成本效益和客戶滿意度做出了重大貢獻。新標準有利于拓展技術知識和擴大有形客戶價值。
 
智能鑄造——傳統與高科技的融合
除了鑄造廠的傳統成功因素之外,可以說未來的透明度將比良好的控制獲得更多成果。 此外,汽車行業不斷增長的客戶需求和產品需求也使得壓鑄行業面臨技術上的挑戰。材料、生產工藝和設備的進一步發展以及其多方面的交換作用都旨在提高日常運營中的成本效益和客戶滿意度。一項潛力分析提出了這個問題:人們利用技術數據管理能在多大程度上擴展產品生命周期的專業知識。
基于產品在智能工廠制造的愿景以及為客戶提供智能服務的愿景,項目合作伙伴制定了一個路線圖,其中定義了基本目標和任務,以及支出、效益和評估參數。其基礎是可持續處理復雜價值鏈中的大量數據,理想情況是在“客戶-DGH-供應商”系統中實時處理。
 
項目的需求、初始狀態及目標
為了程序的可持續發展,在項目開始之前就已經確定了需求:
> 生產參數及質量參數方面完美的可追溯性:工件準確的與技術數據和質量數據相連接,增加生產透明性;
> 訂單進度描述:用參數描述的準確生產進度;
>分析鑄造技術影響因素和模式識別的參數:過程監控,異常值檢測和因果關系的理解,參數預測的提交;
> 技術影響程度的描述:認定故障原因,調試時間最小化,周期時間以及次品缺陷;
> 分析復雜的參數關系和交互作用:根據整個生產環節認定環境及生產參數的影響; 
> 整合能源與能耗數據:節約潛力分析;
在項目開始之前大量數據已經在DGH集團存檔。這些數據部分提交的是原始格式,孤立地存在于不同的數據源中。在這種情況下,使用這些匯總數據進行研究和分析非常耗時,有的數據使用是受限制的,有的是無法使用的。
 

 

 
 
2015年,DGH決定應對這些挑戰并推出基于網絡的技術數據管理系統和Symate 有限公司的Detact系統(圖1)。
 
項目進展與挑戰
技術數據管理系統的引入分為概念、數據連接、數據處理以及分析和控制四個步驟(圖2)。 為了快速獲得可理解的結果,原則上四個步驟都保持在很小的范圍內,而系統通過多個階段(迭代)逐漸擴展。在項目運行過程中,每次迭代需要二到四個月。
 
構想
 

 
為了實現唯一的組件ID、技術數據和質量等級評估完美的可追溯性,DGH壓鑄過程的分析被可視化為過程模型。在第一次迭代中壓鑄單元存在限制,在后來的運行中,模型的“寬度”逐漸擴大。 迄今為止已經實施了與圖3相對應的制造步驟。在此基礎上確定了即將進行的迭代的要求和目標。
 
連接數據源
連接數據源第二階段包括與迭代步驟相關的所有數據源的連接。利用現有的接口(主要是系統自身導出的循環文件)。在軟件中為每個數據源配置了所謂的Detact驅動程序。Symate 有限公司開發的這些軟件組件與數據源相溝通,處理檢索到的信息。因此可以處理各種結構迥異的數據。通過這種方式,正在進行的過程數據自動進入系統,在路徑中被解釋并因此能夠被分析。在進一步的項目運行中,DGH內部IT網絡逐步擴展。如有必要,可以對其他強大的檢測技術(攝像機技術,測量設備)進行改造,并再次配置相應的Detact驅動程序。
 

 
數據加工
為了實現跨流程、完美分析,最初需要建立一個集成數據庫。目的不僅僅是一次合并特定數量的數據,而是構建一個永久性解決方案,利用該解決方案可以自動同步收集的數據。這是在Detact IoT(物聯網)架構的基礎上完成的。特別的挑戰是在生產線上無法獲得組件ID(基于時間注冊的)。因為與時間相關的數據必須合并,由于不同的采樣率以及不斷變化的數據源時間(壓鑄機,外圍設備,測試系統)表明這是很難做到的。通過結合使用智能數學技術和其他技術來檢測數據中的時間模式解決了這一挑戰。
把目前運行生產工廠中的所有相關數據收集到結果中,并自動匯總到一體化的數據存儲中。數據被持續存檔,既可以用于緊接其后的(實時)分析,也可以用于調查研究,與過去的生產信息進行對比。
 

 
分析與控制
除物聯網外,Detact還提供廣泛的分析功能。但是,為了在DGH中使用,應該引入數學函數,以提供工程級搜索和可視化界面。為此,Detact在項目第四階段利用集成定制語言逐漸擴展。通過這種方式,為用戶群體的物流、維護、生產和技術創建了具有不同詳細程度的各個功能(圖4至圖7)。
 
結果及使用
作為項目的一部分,使用Detact系統收集、處理和分析技術數據。在它的支持下,可以看出總系統效率提高了10%以上。用支配性、性能、質量這些確定因素有針對性地被優化了。
可用性因子的提高是以完全無機械事件(警報、故障)為基礎的。在計劃外的停產會按規定進行分級,直至分到最小的機器單位。另外參照警報和故障觀察操作者的操作行為,得出標準化的措施,有針對性地放入公司總的生產維護(TPM)方案中。
 

 
另外評定技術故障造成的短時停產,以最小化它對機器功率因素的影響。生產過程的周期時間、相應的檢測周期、以及多方面的技術數據進行實時描述,可以在短時間內對問題做出反應。
生產數據和質量數據與獨特的組件ID以及整個生產鏈中的實時可視化相結合,能夠詳細、快速地分析出錯誤原因,并作為質量改進的基礎。在Detact和用戶特定分析功能(用戶組)的支持下,通過人工處理和評估質量相關數據,可以顯著降低人員成本和錯誤率。這些是按組件處理的,可以在項目期間以組件歷史記錄和組件字母的形式臨時檢索。通過組件歷史記錄的可視化,可以詳細地顯示通過的時間。精確的制造步驟、實際生產和測試時間與規格的比較為更有效地設計生產過程提供了支持。
   因此,具有特定分析功能的工具在生產前、產品和工藝開發以及組件運行的采樣階段都能夠提供支持。這里,展示了一個或多個機器事件和技術參數的影響以及它們的相互作用對質量結果的影響。對較長時間內的分析也可以得出關于鑄造過程階段性影響的結論。因此,透明地呈現復雜的技術因果關系能夠提高技術知識,也可以對后續產品和風險分析提供經驗教訓。
 

 
    通過將鑄造單元中的相關數據數字化,使能量和燃料節省也變得透明。這里可以看出顯著的成本節約潛力。
    通過有針對性的透明度、相關參數的鏈接和大量數據的分析已經成功地優化了整體設備效率以及對能源和燃料的消耗,從而實現對經濟、環境和能源消費產生積極影響。
 
總結與展望
作為試點項目的一部分,展示了成功技術數據管理的第一步,這大大提高了客戶價值,特別是在產品信息方面。數據透明性和技術數據管理的有針對性使用帶來許多好處。這種新方法已經提高了開發和規劃流程以及生產流程的效率。技術、組織和文化方面的挑戰引發了各種各樣的上升和下降。提醒一下:技術數據管理必須伴隨著不斷增長的企業能力,一個學習型的組織。重點被繼續擴展,例如在強大的信息技術和自動化領域。除此之外,進一步將價值創造深入地融入系統并制作移動報告也很重要。在走向智能化工程的過程中,DGH集團會提供技術數據管理——標準——進一步發展為智能整體系統的先決條件。
 
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