Tool Wear Diagnosis for Machine Tools - ซอฟต์แวร์รวมข้อมูล IoT ตรวจจับข้อบกพร่องในการผลิต

การผลิตในยุค Digital Transformation มักเกิดปัญหามากมาย จากการใช้ข้อมูล IoT ทั้งจากเครื่องจักรการผลิตและระบบการจัดการ เช่น ระยะเวลาการบำรุงรักษาเครื่องจักร ป้องกันข้อผิดพลาดจากอุปกรณ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้จากเครื่องจักรเหมาะสม เป็นต้น

Tool Wear Diagnosis for Machine Tools คือ ซอฟต์แวร์รวบรวมข้อมูล IoT สำหรับวิเคราะห์อุปกรณ์ต่างๆ ในระบบการผลิต ของ Mitsubishi Electric สำหรับเพื่อประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องจักร และลดข้อบกพร่องต่างๆ ในการผลิต



ฟังก์ชันใน Tool Wear Diagnosis for Machine Tools

■ แสดงข้อมูลสถานะการทำงานบนกราฟรูปคลื่น รวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อจัดเก็บและเปรียบเทียบความแตกต่างของสถานะ
■ ตรวจสอบสถานะเครื่อง ยืนยันสถานะเครื่องจักรอย่างรวดเร็วบนหน้าจอควบคุม
■ วิเคราะห์การสึกหรอและคาดการณ์อายุการใช้งานของเครื่องจักร
■ วิเคราะห์ความผิดปกติเครื่องจักรทันทีและป้องกันข้อบกพร่องในการผลิต
■ วิเคราะห์ค่าข้อมูลแนวโน้มสำหรับกำหนดคุณลักษณะโดยอัตโนมัติ
■ เปลี่ยนแปลงเงื่อนไขการเปลี่ยนเครื่องมือและค่าการยืนยันสถานะได้อย่างอิสระ
■ ตรวจสอบประวัติการแจ้งเตือนและการวินิจฉัย เพื่อสนับสนุนการเปลี่ยนเครื่องมืออย่างทันท่วงที
■ เปรียบเทียบโหลดงานต่างๆ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ที่เฉพาะทางของแต่ละอุตสาหกรรม
■ การตั้งค่าสำหรับความต้องการที่หลากหลาย เช่น การตั้งค่าเครื่อง, การตั้งค่าโมเดล, ข้อมูลเครื่องมือ และการตั้งค่าเกณฑ์การวินิจฉัย



ฟีเจอร์ใน Tool Wear Diagnosis for Machine Tools

■ ตรวจจับการทำงานเครื่องจักรโดยอัตโนมัติ
ซอฟต์แวร์จะทำการรวบรวมข้อมูลเพื่อทำสถิติในการวินิจฉัยข้อมูลอย่างแม่นยำและเรียลไทม์ เช่น คุณภาพการตัดเฉือน กลึง และการตกแต่ง ทั้งจากข้อมูลอนาล็อกและดิจิทัลออกมาในรูปแบบของกราฟคลื่น ซึ่งทำให้สามารถเห็นค่าความผิดปกติของเครื่องจักรได้ทันที



■ ตรวจสอบระยะเวลาการเปลี่ยนเครื่องมือ
การสร้าง "แบบจำลอง" จากหมายเลขเครื่องมือในพื้นที่การผลิต และทำการวินิจฉัยอายุการใช้งานของเครื่องมือ โดยสัมพันธ์กับสภาวะการทำงานต่างๆ ที่เป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อการใช้งานโดยตรง เช่น วัสดุ รูปร่างชิ้นงาน ความเร็วแกนหมุน ความลึกของการตัด และการป้อนชิ้นงาน เป็นต้น ทำให้ซอฟต์แวร์สามารถกำหนดอายุการใช้งานของเครื่องมือสำหรับแต่ละรุ่นได้ รวมถึงการวินิจฉัยเครื่องมือในการผลิตประเภทต่างๆ ซึ่งทำให้อุตสาหกรรมสามารถเปลี่ยนอุปกรณ์ได้อย่างทันท่วงทีและลด Downtime ลงได้



■ ตรวจจับความผิดปกติของเครื่องจักร
ตรวจจับความแตกต่างกับค่ามาตรฐานการทำงาน ซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลปกติจากการทำงานของเครื่องจักร โดยซอฟต์แวร์จะทำการเรียนรู้การทำงานของเครื่องจักร และวิเคราะห์ผลลัพธ์ที่แตกต่างออกไป เพื่อประเมินค่าความผิดปกติ ซึ่งช่วยให้อุตสาหกรรมสามารถตรวจจับปัญหาและแก้ไขข้อบกพร่องได้อย่างทันท่วงที



■ รวบรวมข้อมูลเครื่องจักร เพื่อสนับสนุนการวินิจฉัยเชิงคาดการณ์
ซอฟต์แวร์สามารถประเมินความผิดปกติของเครื่องจักรตามข้อมูลแนวโน้มระยะสั้น รวมถึงการวิเคราะห์แนวโน้มระยะยาว เพื่อให้สามารถวินิจฉัยเชิงคาดการณ์บนเครื่องมือในเครื่องจักรได้ โดยหากมีความผิดปกติบนแกนหมุนของเครื่องมือกลหรือระบบขับเคลื่อน ตัวควบคุมการหมุนจะไม่เสถียร ดังนั้นกราฟรวบรวมข้อมูลจะไม่คงที่และจะมีความแปรปรวนของค่าคุณลักษณะ ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถประเมินการยืนยันว่าแกนใดมีความแปรปรวนมากที่สุดได้



■ System Configuration

การกำหนดค่าระบบ สำหรับซอฟต์แวร์ Tool Wear Diagnosis for Machine Tools
โดยแพ็กเกจ iQ Monozukuri Tool Wear Diagnosis for Machine Tools Package จะสามารถใช้ร่วมกับเครื่อง CNC ซึ่งต้องมีองค์ประกอบเพิ่มเป็น PLC และ GOT ในการช่วยเก็บข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อนั่นเอง



■ แพ็กเกจ iQ Monozukuri Tool Wear Diagnosis for Machine Tools Package จะประกอบด้วย



1. โปรแกรมควบคุม
2. ข้อมูลหน้าจอ
3. โครงสร้างการตั้งค่าเครื่องบันทึกข้อมูลความเร็วสูง
4. ข้อมูลสนับสนุนสำหรับโปรโตคอลการสื่อสาร
5. คู่มือ