ALBISTEAK
Teknika berriak aplikatzean, makinaren mantentze-lanak egiteko estrategia optimizatzen da —ustekabeko geldialdiak eragozten dira eta erabilgarritasuna handitzen da—, eta produktua hobetzen da, fidagarritasunari dagokionez.
Oro har, industrian makinen mantentze-lanak bi modutara egiten dira: edo planifikatutako tartetan, edo modu zuzentzailean, matxura bat detektatu eta gero. Lehenengo kasuan, plangintzan ez dira kontuan hartzen makinaren funtzionamendu-baldintzak, eta, bigarren kasuan, matxurak ustekabeko ondorioak izan ditzake piezetan edo makinan bertan.
Hori horrela, IK4-TEKNIKERek berriki proiektu batean lanean jardun du Goratu eta Fagor Automation enpresekin, makina-erreminten geldialdien denbora gutxitzeko, mantentze-lan prediktibo-produktibo adimendunen bidez.
Hala, mantentze-lan proaktiboen estrategia bat garatu zen makinaren zenbakizko kontrolak berak ematen zuen informazioa baliatuz eta sentsorizazio espezifikorik sartu beharrik gabe.
Mantentze-lan prediktibo adimendunen estrategia horrek makinaren "osasuna" ebaluatzen du, probatze-programa labur estandarren bidez —diagnostikoa ere egiten dute osagai garrantzitsuentzat—, eta, hala, makinaren egoeraren txosten bat sortzen du. Proba horietan, laginak hartzen dira, eta CNC sistema erregulatzailearen barruko seinaleetatik eratorritako aldagai batzuk biltegiratzen dira.
Prozesamenduaren ondoren, probaren emaitza sortzen da: makinaren "aztarna digital" bat. Aztarna hori zenbait patroirekin aldera daiteke, osagai kritikoekin lotutako osasun-zifrak ebaluatzeko (batez ere, makina-erreminten burua eta gida linealak).
Proba horretaz gain —aldizka egiten da (egunero, astero...)—, funtzionamenduari buruzko datuak erregistratzen eta biltegiratzen dira. Horrek ematen duen informazioari esker, makinaren egoera lotu daiteke funtzionamendu-baldintzekin (potentzia, abiadura-tarteak, etab.), eta, hartara, matxura bat ekar dezakeen prozesu baten parametroak identifikatu.
Funtzionamendu-datuak eta "aztarna digitalak" urruneko zerbitzari batera bidaltzen dira, eta han, hainbat makinatako informazioa gehitzen eta analizatzen da.Informazio hori aztertu eta gero, erabakiak hartzen dira makinaren mantentze-lanen estrategia hobetzeko, produktua hobetzeko edo makinaren osasun-egoera ebaluatzeko algoritmoak hobetzeko.
This project has received funding from the European Community's Seventh Framework Programme (FP7-NMP-2012-ICT-FOF) under grant agreement no 314548.
