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掌握电力、温度、振动异常指标 有效提升工厂稼动率

2021/11/11 - DIGITIMES企划

近年来智能工厂议题备受讨论,也融合越来越多先进科技。泓格科技副理陈建鸿指出,智能工厂蓝图多以智能设备为起点,接续结合IoT、大数据分析、云端、AI等应用,让工厂拥有更高效能,有效优化原料管理、提升生产管理、产品品质管理、员工效率等各个构面。

但在实践智能工厂的过程,企业普遍遭遇几个难题。例如未做连线状态监测,以致发生异常时无从判定是设备或通讯问题,并干扰产线数据蒐集进程;未做设备监诊及预防保养,只能依排程维修,无法消弭设备无预警停机风险;难以整合多元化智能系统,无法让它们互通信息;数据库并未记录发生异常的时间,无法追溯问题根因。上述难题往往造成产能下降,稼动率随之走低。

足见感知设备的异常指标,着实至关重要。陈建鸿说,常见的设备异常指标,包括配电盘短路、过载或线体剥落而导致用电异常、甚至温度升高,也包括马达因电压过高/低、元件断裂、未妥善安装导致运作时出现不正常振动。由此可统整出电力、温度、振动等三大异常指标,有赖对应的传感器采集数据、做为制程改良、设备汰换、预知保养的分析依据。

为此泓格提供完善架构,在底层提供以太、串行、CAN bus等多种界面的有线传感方案,及采用433频段的无线传感方案。采集这些数据後,可汇整到边缘运算器或数据集中器,前者能针对现场感知到的异常先行处理,如温度过高即切断电源、再发动报修;後者可执行诸如电力量测等初步分析,便於主控端掌握局部电力耗损状态。

有关电力量测,用户接好二次侧的电表,再接入数据集中器,主控端只要访问数据集中器即可获得现场电力资源,若一并采用泓格的无线无源方案,便可简单经由CD量测电流,而在主控端只需装一颗433频段的接收器。在振动量测部份,分为高/低速两类方案,高速方案适用生产设备,低速方案适用厂务设备;因振动不像电流或温度、一量便知数值高低,需仰赖振动的Raw Data提取特徵值,再由後端软件进行分析。温度量测分为接触式、非接触式,前者透过热电偶、热敏电阻或电阻温度计,後者则透过红外线。

泓格已藉由前述量测方案,催生许多应用实例。如协助化工厂监测转动设备的振动,确认设备是否正常运作;协助钢铁厂监测输送带轴承温度,预防输送带燃烧风险;协助泰国棕榈油榨油厂进行能源管理,改善入料不均、机台保养周期不准确等问题,进而提升28%产能。

大致上来说,智能工厂可降低设备异常机率,使稼动率、OEE、TEEP同步翻升,也让业主能用数据驱动策略与决策,提高许多服务的预测能力,彰显智能工厂价值。

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图说:泓格科技副理陈建鸿指出,现今工厂难以整合多元化智能系统,无法让它们互通信息泓格提供完善架构,为此泓格提供完善架构,在底层提供以太、串行、CAN bus等多种界面的有线传感方案,及采用433频段的无线传感方案。DIGITIMES