CSEM đã hợp tác với bốn công ty ở miền trung Thụy Sĩ - Aurovis AG, KNF Flodos AG, maxon motor AG và Schurter AG - để phát triển một hệ thống kiểm tra có thể phát hiện và dự đoán các lỗi trong thiết bị sản xuất. Công nghệ của họ kết hợp trí tuệ nhân tạo với một cảm biến âm thanh được thiết kế ban đầu để phát hiện những con dơi bay gần các tuabin gió.

Sự hao mòn trên thiết bị sản xuất có thể biểu hiện theo nhiều cách khác nhau - chẳng hạn như rò rỉ áp suất, ma sát, quá nhiệt hoặc rung lắc bất thường. Đây có thể là những dấu hiệu của những khiếm khuyết, nếu không được sửa chữa kịp thời có thể gây ra gián đoạn lớn cho dây chuyền sản xuất. Thách thức đối với những người vận hành nhà máy là phát hiện ra những khiếm khuyết này mà không cần phải đóng cửa thiết bị hoặc toàn bộ nhà máy.

Để giúp giải quyết vấn đề này, CSEM đã hợp tác với Aurovis, KNF Flodos, maxon và Schurter để phát triển một hệ thống bảo trì dự đoán tự động có thể kiểm tra thiết bị sản xuất khi nó hoạt động và đánh dấu các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Hệ thống sẽ gửi cảnh báo ngay lập tức nếu nó phát hiện ra bất kỳ loại bất thường nào.

Sau hơn hai năm nghiên cứu và phát triển chung, nhóm dự án hiện đã công bố thiết bị của mình. Nó bao gồm công nghệ cảm biến có độ chính xác cao cùng với một chương trình phần mềm dễ sử dụng.

Phần mềm được phát triển bằng cách sử dụng dữ liệu nhà máy sản xuất hiện có được thu thập bằng các thiết bị như camera, hệ thống điều khiển và cảm biến nhiệt độ và áp suất. Các kỹ sư đã sử dụng những dữ liệu này để đào tạo các thuật toán học máy nhằm nhận ra những xáo trộn bất thường và tiềm ẩn nguy hiểm trong cách thiết bị sản xuất vận hành.

CSEM đã đóng góp chuyên môn của mình trong lĩnh vực này, bao gồm ứng dụng Vision Automation Robotics Designer (VISARD), cho phép các kỹ sư phân tích dữ liệu hiện có và phát triển chương trình dựa trên AI đa năng của họ. Để sử dụng hệ thống kiểm tra mới, người vận hành nhà máy chỉ cần chạy chương trình trong vài giờ tại nhà máy để thu thập dữ liệu, thiết bị hoạt động bình thường.

Mario Russi, kỹ sư R&D cao cấp về robot và học máy tại CSEM cho biết: “Chương trình chạy trên dây chuyền sản xuất càng lâu thì càng thu thập được nhiều dữ liệu và các thuật toán AI của chúng tôi hoạt động tốt hơn”.

Bốn công ty tham gia vào dự án mang chuyên môn tương ứng của họ: Aurovis chuyên về robot và hệ thống xử lý hình ảnh; KNF Flodos cung cấp máy bơm màng; maxon đã phát triển một loạt các hệ thống truyền động; và Schurter AG cung cấp các linh kiện điện tử. Các công ty này đã cung cấp cho các kỹ sư những bộ phận quan trọng bao gồm cánh tay robot, băng tải, máy bơm, hệ thống điều khiển và động cơ. Ví dụ, nhóm dự án đã lắp đặt một robot chọn và đặt hoàn toàn tự động tại CSEM để kiểm tra hệ thống của họ. Bằng cách chạy các thuật toán của họ trên robot, các kỹ sư có thể liên tục cải tiến chúng. Giờ đây, các thuật toán tạo thành cốt lõi của một hệ thống đáng tin cậy, hiệu quả, sẵn sàng được triển khai trên quy mô công nghiệp.

Từ tuabin gió đến nhà máy sản xuất

Nhưng hệ thống mới cũng có những đổi mới khác. Vì các nhà điều hành nhà máy không phải lúc nào cũng có thể hoặc được phép sử dụng các cảm biến hiện có để thu thập dữ liệu về thiết bị sản xuất, nhóm dự án đã đưa ra một giải pháp ban đầu: họ lắp đặt lại một cảm biến âm thanh được thiết kế ban đầu để phát hiện dơi. Các cảm biến này được lắp đặt gần các tuabin gió để phát hiện các tín hiệu siêu âm do dơi phát ra. Nếu một bộ cảm biến nhận được một tín hiệu như vậy, nó sẽ kích hoạt một loạt các thuật toán dừng tuabin để tránh làm bị thương con vật. Elekon AG có trụ sở tại Lucern đã cung cấp các cảm biến cho dự án này, có thể phát hiện các tần số lên đến 150 kHz; để so sánh, tai người có thể phát hiện tần số chỉ lên đến 20 kHz.

Trong các cuộc thử nghiệm trên cánh tay robot, các cảm biến âm thanh có thể xác định đến 80% sự bất thường của thiết bị mà không có tín hiệu nào khác xảy ra. Russi nói: “Rất nhiều thông tin có thể được thu thập từ tiếng ồn mà một cỗ máy tạo ra. “Nó giống như khi một người thợ máy lắng nghe động cơ ô tô của bạn để tìm ra điều gì bất thường. Bằng cách chú ý kỹ đến tiếng ồn phát ra từ thiết bị của nhà máy, chúng ta có thể phát hiện ra các mối nguy tiềm ẩn như rò rỉ, các vấn đề về quay hoặc trục trặc trong máy ảnh của nó. Đó là lý do tại sao phương pháp cảm biến âm thanh của chúng tôi hoạt động rất hiệu quả - nó dễ dàng thiết lập và có thể được sử dụng cùng với các loại cảm biến khác ”.

Bước tiếp theo sẽ là thử nghiệm thử nghiệm hệ thống kiểm tra mới trong các điều kiện thực tế. Russi nói: “Các cách tiếp cận như của chúng tôi sẽ ngày càng phổ biến khi chúng tôi chuyển đổi sang Công nghiệp 4.0. “Loại công nghệ này sẽ cải thiện đáng kể độ tin cậy của toàn bộ dây chuyền sản xuất và giúp các nhà sản xuất duy trì khả năng cạnh tranh”.

(Nguồn: csem.ch)

 

Cảm ơn đã theo dõi hết bài viết!!!