工業AI——利用 AI 工具提升整體設備效率（OEE）
發布時間：2024-08-19 作者：Scott Carlberg
圖片來源：Yaskawa
AI工具為最終用戶提供了分析從機器或生產線收集到的信息的能力，從而幫助企業優化運營效率。
在工業領域，人工智能（AI）的應用越來越普遍。從離散機器到整個生產線收集信息，并使用這些信息來優化運營性能、效率和一致性的能力，對于致力于提高整體設備效率（OEE）的制造企業來說是非常有幫助的。有效利用AI，可以成為釋放制造設備潛力的一個非常有用的工具。
一些自動化公司正在其產品中內置AI功能，允許用戶訪問自動化產品自身及其所控制設備中的各種信息。這些信息對于診斷停機原因以及釋放尚未開發的機器能力至關重要。
01 電機溫度
伺服電機工作溫度的變化，可以指示機器力學的變化。它只消耗滿足應用需求所需的電流。伺服電機溫度的升高（與電流消耗直接相關）通常可歸因于機械傳動部件的磨損。該信息由系統控制器捕獲，并用于預防性維護：當機械部件的效率開始下降時，可及時對其進行潤滑或更換。
02 振動檢測
一些高端伺服產品將加速度傳感器集成到伺服電機編碼器組件的控制板中。在機器正常運行周期內，這類傳感器可以檢測電機振動。系統控制器可以監測這些振動隨時間的變化，并建議可以采取的糾正措施。
系統控制器中的快速傅立葉變換（FFT）分析儀，可以直觀地表示給定機器數據集中所存在的頻率。每個機器軸的這些FFT數值，可用于識別機器力學隨時間的特定變化。
03 運動軌跡文件信息
機器上的每個伺服軸都有一個獨特的、針對每個應用進行了編程的運動軌跡。每個伺服軸的實際位置可以根據其運動軌跡進行跟蹤，并且可以在機器調試時記錄該數據（圖1）。當檢測到軸的實際位置在移動過程中發生變化時，系統控制器將識別出具體的差異（如過沖、欠沖、與指令位置的偏差較大等），并建議采取適當的措施。
▲圖1：機器上的每個伺服軸都有一個為每個應用專門編程確定的運動軌跡。當檢測到按照運動軌跡運行時軸的實際位置發生變化，系統控制器將識別特定偏差，并建議可以采取的適當措施。
例如，負載慣性的變化可能會影響指令移動過程中的實際位置。如果負載慣性隨時間發生微小變化，就會影響系統的整體調整，并可能導致移動過程中性能的顯著變化。這個問題可以通過調整特定的伺服調整參數和/或糾正負載慣性的變化來解決（即：可能在運行過程中移動的負載受到了干擾）。
04 健康狀態監測儀
自動化設備關鍵磨損部件的壽命檢測裝置，可用于在故障發生之前預測故障。在可能導致生產線停機的災難性故障之前更換部件，有助于優化機器運行。運動控制組件通常自帶壽命檢測裝置，如圖2所示。
▲Yaskawa SigmaWin+軟件的健康狀態監視器顯示畫面。
運動控制系統中還可以添加各種其他類型的傳感器，并由系統控制器進行監控。通過一套良好的AI算法，系統控制器可以利用這些數據,預測特定機器組件未來的故障，或監控機器的整體性能。
05 能源消耗
耗電量監測器可以識別單個機器或整個生產線的低效環節。該信息可用于調整機器周期，以將總的電力消耗最小化，或最大程度的將能量消耗集中到一天中能源價格較低的特定時間內（圖3）。
▲Yaskawa SigmaWin+軟件的耗電量監視器顯示畫面。
06 系統通信錯誤
復雜的運動控制系統允許監控每個電機編碼器供電電源的低電壓。系統因電噪聲導致的電源尖峰可能導致位置數據瞬時丟失，進而可能對運動軌跡造成干擾。系統控制器可以檢測電噪聲何時被引入系統，以及該噪聲如何影響運行。這些信息可用于故障排除、制定校正措施，使機器能夠平穩運行。
系統控制器還可以檢測來自所用確定性網絡的錯誤和數據包丟失。持續的網絡錯誤和信息丟失可能會導致制造設備出現各種問題。系統控制器的數據記錄功能也可用于故障排除，以及時校正這些機器的問題。
07 用于組織和可視化數據的AI工具
信息的可用性很重要，但擁有一套能組織信息并提出改進措施的AI工具也同樣重要。一些自動化供應商已經創建了可定制的AI工具箱，用于顯示上述信息及與機器或生產線的效率和性能相關的統計數據。通常可以在設備的人機界面（HMI）上查看這些工具箱，也可以在世界上的任何地方，通過安全的網絡連接查看。
基于AI的工具可以用于可視化單個機器、生產線或整個工廠的運營。它們可以提供資產管理信息、預測性維護計劃、報警轉發和數據管理。它們還可以通過OPC-UA或其它通用自動化協議與外部系統交換通信。這些工具擁有這些基本功能，但也具有高度的可定制性。
當今自動化系統提供的豐富信息，加上用于組織和可視化數據的高度工程化工具，可以為機器制造商和機器用戶帶來巨大收益。當機器和生產線的反饋得到有效利用時，有助于企業實現機器吞吐量的增加、零件質量的提高、機器停機時間的減少和機器壽命的延長。
關鍵概念：
■ 如果有效利用，AI可以成為優化制造設備效率和性能的強大工具。
■ AI工具可用于組織和可視化數據，以便做出行動決策。
思考一下：
AI還可以用哪些其它指標來進行分析？