钢板以大卷交付给冲压车间，然后首先被切割成所需的尺寸。然后，它们通过数个压力机冲压成所需的形状：例如车门。但是，如果工人发现部件中有裂纹，则必须将其剔除；毕竟，每个后续处理步骤都会花费金钱。当故障不是一次性的，而是会影响来自印刷机的所有组件时，事情就变得非常棘手。然后，工人必须停止冲压机并开始故障排除。问题是这是由于原材料还是润滑引起的？工具有故障吗？印刷机运行不正常吗？检查所有参数和可能的故障需要花费一些时间，在此期间生产会停滞。
在正确的时间，正确的位置提供正确的信息
弗劳恩霍夫机床与成形技术研究所IWU的研究人员以发展机械工程领域的工业4.0为使命。“我们在Linked Factory中结合了各种数据流，该工厂是在研究所开发的数据和服务平台。由此，我们生成了可以提供给员工的新信息，例如在移动设备上。” Fraunhofer IWU的科学家SörenScheffler解释说。“基于这些数据，研究人员能够更快地找出故障原因，并就如何尽快纠正故障向工作人员提出有针对性的建议。”
Fraunhofer IWU与行业和科学领域的合作伙伴一起，致力于将与故障相关的停机时间减少约50％。但是，Presswerk 4.0设置为不仅可以挖掘与停机时间相关的潜力。这样做的目的还在于帮助运营商更迅速，更灵活地响应市场需求和客户偏好，即使计划在短时间内改变。
研究人员的第一步是建立在已经通过传感器或摄像头系统收集的数据的基础上。通常，这些位置不足以连接它们。将来，软件应用程序将集中收集此数据，并将其与其他信息相关联，从而产生新的知识。例如，在门出现故障的情况下，它将合并机床中传感器的数据，润滑信息和所用原材料的数据。然后它将检查在每种情况下哪些值超出了预定义的公差范围。根据这些结果，工作人员将收到有关故障排除选项的建议，以使他们能够有针对性地解决所报告的问题。
从长远来看，研究人员希望进一步开发该系统，使其甚至可以在出现故障之前发出警告。为了实现此目的，以传感器的形式安装了其他数据源。“例如，我们可以在生产之前检查材料。给定的床单是否状况良好？如果不是这样，员工可以在它成型并在其上安装其他组件之前将其丢弃。这样就节省了资源，不必丢弃整个组件。” Scheffler解释说。
IWU的研究人员正在采取进一步措施：结合过程传感器和有源组件，可以优化成型过程窗口。“如果我向新闻界提供新收集的有关原材料性质的信息，那么它就可以采取适当的措施来补偿和平衡干扰，例如使用诸如智能导靴或自适应仓储之类的有源组件。这意味着我可以处理通常会落入垃圾箱的原材料，” Scheffler说。
“基于我在该行业的多年经验，我了解用户的需求以及Presswerk 4.0潜在的优势。得益于过程，机器，工厂和人员之间的智能连接，我们将建立新的自主控制和循环调节以及面向用户的智能分析和反馈系统。这将缩短因故障而导致的机器停机时间，减少浪费和能源消耗，扩大工艺范围，并更快，更灵活地根据客户要求调整生产整体。”弗劳恩霍夫执行董事Dirk Landgrebe教授评论道。
粤公网安备 44190002004849号