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汽車王豐田智能工廠

以豐田和NISSAN為代表的日本轎車制作公司是精益制作的模范,在出產過程辦理和設備運用保護方面具有嚴厲的履行標準和繼續改善的文化機制,并且在出產流程監控和質量辦理方面運用了大量的統計東西,保證在質量發作誤差時能夠及時地進行糾正。


  這些辦法在運用前期很快顯現出了無窮的價值,使產品質量和出產過程中的糟蹋得到了極大的改善,也協助日本轎車在美國市場占有了半壁河山。但是在精益制作推行到必定程度以后,這些公司開端發現提高的空間越來越小,一些設備的停機和產品的質量疑問無論如何進行繼續改善都無法徹底消除,即便嚴厲按照操作標準、天天對設備進行點檢,定時對設備進行防止性保護,仍然避免不了設備毛病停機的表象。

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  這是因為精益辦理所處理的僅僅可見的疑問和糟蹋,在疑問發作時及時地發現和處理,卻無法去猜測和辦理不行見要素形成的影響。所以這些公司紛繁意識到大型制作體系及設備須非常好地應對動態的、改變的出產環境和客戶需求,將固有的靜態六西格瑪辦理模型改善為動態猜測模型,從而將簡略的出產制作誤差評價轉化為猜測型衰退評價,開發了很多可大規劃運用的在線猜測剖析東西。


  以豐田公司的空氣壓縮機智能化晉級為例,為了改善離線空氣壓縮機激流表象躲避操控的精確度和功率,運用數據驅動的東西為激流曲線進行建模,為進口導流葉片設計反應操控,在避免壓縮機激流表象發作的一起盡可能接近最好功率區間。但是因為很多變量都與發作激流表象有關,激流曲線的切當方位很難被精確定位,因而在實際操作過程中大多挑選保守的做法,使空氣壓縮機的運轉參數盡量遠離激流曲線,但這卻形成了壓縮機能耗的添加。


  為了有用處理這個疑問,豐田公司引入了IMS的數據驅動建模辦法,收集了在激流和非激流狀況下的分類操控和監控參數,運用主成分剖析辦法將雜亂多維的數據在保存最大方差的基礎上進行了降維。隨后運用支撐向量機對激流和非激流狀況的數據主成分建立了分類模型,分類模型的鴻溝保證了激流和非激流狀況的參數之間的距離最遠,因而能夠作為最好激流曲線的鴻溝。最終,經過驗證的猜測剖析東西被集成到了壓縮機的操控體系中,完成了具有在線激流監控和優化操控能力的智能壓縮機設備。



壓縮機喘振猜測剖析流程

  NISSAN公司在工業機器人的健康辦理方面引進了猜測剖析模型。因為工業機器人被大量運用,且出產環境十分雜亂,因而不適合安裝外部傳感器,而是運用操控器內的監控參數對其健康進行剖析。NISSAN的工業機器人中有適當一部分是六軸機械臂,任何一個軸發作毛病都會形成機械臂的停機。在運用伺服軸的轉速信號對機械臂的工況進行區別后,再對每一個工況內的狀況參數(如扭矩和溫度等)建立健康評價模型,從其剖析成果中能夠發現在毛病發作前的三個星期前就能夠猜測到前期毛病特征。



對機械臂進行健康預診的剖析成果

  隨后NISSAN開端在六軸伺服機械臂上推行猜測剖析模型,在大量機械臂的數據被收集和剖析的條件下,對不同品種和運轉工況的機械臂進行了聚類剖析,形成了一個個機械臂的“虛擬社區”,社區內的機械臂的數據剖析選用集群建模的辦法,經過比較每一個機械臂與集群的差異性來判別其處于異常的程度,并對集群內所有機械臂的健康狀況進行排序。



NISSAN工廠機器人健康猜測剖析辦理體系

  在對機械手臂的健康狀況進行定量化剖析以后,NISSAN對剖析成果進行了網絡化的內容辦理,建立了“虛擬工廠”的在線監控體系。在“虛擬工廠”中,辦理者能夠從出產體系級、出產線級、工站級、單機級和關鍵部件級對設備狀況進行筆直立體化的辦理,依據設備的實時狀況進行保護方案和出產方案的調度。該體系還能夠天天生成一份健康陳述,對出產線上所有設備的健康狀況進行排序和統計剖析,向設備辦理人員供給每一臺設備的健康危險狀況和首要危險部位,這么在平時的點檢中就能夠做到詳略妥當,既不放過任何一個危險點,也盡可能避免了不必要的查看和保護作業,完成了從防止式保護到猜測式保護的改變。



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