FH Joanneum Kapfenberg’deki Akıllı Üretim Laboratuvarında araştırmacılar, operasyonel durum ve takım aşınmasını izlemek amacıyla bir metal kesme şerit testereyi Dewesoft’un ölçüm teknolojisiyle donattılar. Titreşim, ses ve sıcaklık verilerini analiz ederek sanayinin eski nesil makinelerinin bile durum izleme ve artırılmış verimlilik için nasıl dijitalleştirebileceğini gösterdiler. Bu uygulamalı çözüm artık akıllı üretimi keşfeden öğrenciler ve sanayi ortakları için pratik bir eğitim platformu olarak hizmet vermektedir.
FH Joanneum Uygulamalı Bilimler Üniversitesi laboratuvarı, dijital dönüşüm süreçlerini hızlandırmaya yönelik bir araştırma tesisidir. Laboratuvar, adım adım en son teknolojileri kullanmakta ve klasik bir üretim sürecinin dijitalleştirilmesi için örnek uygulamalar gerçekleştirmektedir.
Şirketler, araştırma kurumları ve öğrenciler bu ortamda dijitalleşmenin imkanları ve araçları konusunda uygulamalı olarak eğitilmekte, bunların endüstriyel üretim iş akışını nasıl geliştirebileceğini öğrenmektedir. Buna, makine verimliliğini artırmada ve kestirimci bakımda kilit rol oynayan takım durum izleme sistemleriyle ilgili pratik deneyimler de dahildir.
Makine Durumu – Problem
Modern makineler Endüstriyel Nesnelerin İnterneti’ne (IIoT) bağlanmaktadır. Bunun sonucu olarak sensörler, cihazlar ve endüstriyel uygulamalarla entegre edilmiş enstrümanlardan oluşan birbirine bağlı bir ağ ortaya çıkmaktadır. Bu durum üretim ve imalat süreçlerinde yaygın olarak görülmektedir.
Bu bağlı cihazlar, endüstriyel işleme süreçlerini gerçek zamanlı olarak izlemek, kontrol etmek ve optimize etmek için veri toplar, paylaşır ve analiz eder.
Metal endüstrisinde ise ağır, eski ve dijitalleştirilmemiş makineler hala yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu takım tezgahları hala yüksek kaliteli parçalar üretebilmekte ve henüz kullanım dışı kalmamış durumdadırlar. Ancak makinelerin daha verimli kullanılabilmesi ve etkin bir şekilde planlanabilmesi için makine durumuna ilişkin bilgilere ihtiyaç vardır.
Buna örnek olarak, kullanılan takımların mevcut durumu veya kritik makine parçalarının aşınma düzeyi gösterilebilir. Bu tür uzun vadeli veriler, takım arızalarının önlenmesine ve takım ömrünün uzatılmasına yardımcı olabilir.
Buna ek olarak, makinenin gerçek durumunu bilmek de çok önemlidir; özellikle de kullanımda olup olmadığını. Bu bilgi, Toplam Ekipman Etkinliğinin (OEE) doğru bir şekilde analiz edilmesi için kritik öneme sahiptir. Yalnızca üretim kontrol terminallerine girilen verilere güvenmek, makinenin gerçek kullanımını yansıtmayabilir. Ancak mühendislerin bu bilgiyi makineden elde edebilmesi için, makinenin durumuna ilişkin verileri toplamaları gerekir.
Dijitalleştirilmemiş bir makineden ilgili bilgiyi elde etmek için mühendislerin makineye özel sensörler eklemesi ve verileri daha ileri analiz ve yorumlama için görselleştirip depolaması gerekir. Bu görev, süreci iyileştirmek amacıyla veri üretebilmesi için makineye ek donanımın entegre edildiği dijital bir yeniden donatım sürecini içerir.
Durum Analizi – Kavram
PUKÖ döngüsü (Planla-Uygula-Kontrol Et-Önlem Al), metal kesme makinelerinin dijital yeniden donatımını yönlendirmek için kullanılan yapılandırılmış ve yinelemeli bir yöntemdir. Bu yaklaşım, sensör entegrasyonu ve dijital izleme yoluyla geleneksel makinelerin akıllı, veri odaklı varlıklara dönüştürülmesi için pratik bir yol haritası sunar. Takım durumuna dayalı izleme sistemlerinin sistematik bir şekilde uygulanmasını ve sürekli geliştirilmesini sağlar.
Dijital bir yeniden donatım gerçekleştirmek için PUKÖ döngüsüne dayalı belirli adımlar tanımlanır. Bu adımlar, işlevsel bir çözüm elde edilmesini ve üretim sürecinin daha verimli hale getirilmesi hedefini destekler. PUKÖ döngüsünün aşamaları şunlardır:
Planlama
- Kullanım Senaryosunun Tanımlanması
Makine ve üretim süreci ile ilgili nihai durumun tanımlanması.
Hangi koşulların/parametrelerin/süreçlerin iyileştirilmesi gerekmektedir?
- Durum Analizi
Makine hakkında şu anda hangi bilgi ve verilerin mevcut olduğu ile hangi işlevlerin bulunduğu ayrıntılandırılmalıdır.
Mevcut iş akışı nasıldır ve hangi verilere zaten erişilebilmektedir?
Uygulama
- Eylem Planlaması
Tanımlanan kullanım senaryosunu uygulamak için gerekli önlemlerin belirlenmesi.
Hangi sensörlere ve ölçüm sistemlerine ihtiyaç vardır ve bunlar makinelere nasıl entegre edilecektir?
- İcra Etme
Donanım bileşenleri kurulmalı ve makineye bağlanmalıdır.
Sensörler ve ölçüm sistemi makineye nerede ve nasıl monte edilmektedir?
Kontrol
- Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) Entegrasyonu
Donanım bileşenleri ile makine arasındaki iletişimin kurulması ve toplanan ile ön işleme tabi tutulan verilerin yayınlanması.
Sensörler ve ölçüm sistemleri nasıl bağlanmaktadır? Verilere nasıl erişilmektedir ve bilgiyi elde etmek için hangi ön işlemler gereklidir?
- Doğrulama
Teknik işlevselliğin test edilmesi.
Sensörler veri sağlıyor mu ve bu veriler doğru şekilde işlenip görselleştiriliyor mu?
Önlem Alma
- Onaylama
Uygulanan kullanım senaryosunun başlangıçta tanımlanan senaryoyla uyumlu olduğunun gösterilmesi.
Toplanan verilerden gerekli bilgiler elde edilerek makinenin koşullarının, parametrelerinin veya süreçlerinin iyileştirilmesi mümkün mü?
- Standardizasyon
Kavram kanıtının geliştirilmesi ve nihayetinde diğer makinelerde de uygulanması gerekmektedir.
Hangi iyileştirmeler gereklidir ve kurulum diğer makinelere nasıl uygulanabilir?
Dijital Yeniden Donatma Standart Süreci
Takım Durumu İzleme (TCM) – Çözüm
Bu örnekte, bilgi eksikliği olan metal kesme makinesi bir şerit testeredir. Ancak, takımın durumu (aşınmayı izlemek) ve verimliliğini belirlemek için ek verilere ihtiyaç vardır.
İlk olarak, makinenin zaman içindeki üretim durumu çıkarılabilir. Özellikle üç durumu tanımlamak gerekir: Boşta (Idle), Çalışırken (Running) ve Kesim Yaparken (Cutting).
Makinenin paneli üzerinden yapılandırılmış kesme hızı ve ilerleme hızı (feed) alınabilir ancak başka bilgi veya veri mevcut değildir.
Test Edilen Cihaz (DUT), bir Behringer şerit testeredir.
Buna dayanarak, makinenin durumu ve çalışmasını anlamak için bir ivme sensörü (Hansford HS100S010M12M6x1), bir mikrofon (PCB 130A24) ve bir sıcaklık sensörü (Tip K termokupl) seçilmiştir. Verilere erişmek, ön işlemden geçirmek ve görselleştirmek için DEWE-43A tercih edilmiştir. Testere bıçağının titreşimini ölçmek için ivme sensörü mıknatısla, bıçağın kılavuz kapağına monte edilmiştir.
Çevresel gürültüyü en aza indirmek amacıyla mikrofon, kesme konumunun bitişiğinde 3D yazıcıyla üretilmiş bir adaptör içine yerleştirilmiştir ve yönü iş parçasına çevrilmiştir. Sıcaklık sensörü, birincil motorun soğutma kanalına (Cooling rib) kesim sırasında ısındığı için bantlı şekilde sabitlenmiştir.
Ayrıca iş parçası da ısınmaktadır ancak sensör her kesim için takılıp çıkarılmak zorundadır.
Kullanılan Ekipman Listesi
- DEWE-43A: USB arayüzlü veri toplama cihazı. Sekiz analog giriş kanalı içerir. 24-bit / 200 kHz analog-dijital dönüştürücü (ADC). Kodlayıcılar, tacho sensörler, dijital girişler için 8 counter kanalı ve 100 MHz dijital giriş ve çıkışlar. İki CAN bus portu.
- DSI-TH-K: Tip K termokupllar için bağlantı adaptörü.
- DSI-ACC: IEPE sensörleri (titreşim sensörü ve mikrofon) için bağlantı adaptörleri.
- DewesoftX Professional: Veri toplama ve sinyal işleme yazılım paketi (DEWE-43A ile birlikte).
- Hansford HS100S010M12M6x: IEPE titreşim sensörü.
- PCB 130A24: IEPE mikrofon.
- Tip K Termokupl: Sıcaklık sensörü.
Mikrofon, testereye yakın olmalıdır. Test sırasında çevredeki makineler kapatılmıştır.
İvme sensörü, testere şeridi kılavuz kapağına monte edilmiştir.
Bir öğrenci, makine bileşenlerine bir termokupl monte etmektedir.
Sensörleri konumlandırdıktan sonra, uygun kablolarla DEWE-43A’ya bağlantı yapılmıştır. Ayrıca ölçüm sistemi bir dizüstü bilgisayara bağlanmıştır ve DewesoftX içinde yapılandırmasını gerçekleştirilmiştir. Yapılandırmanın ardından, üç sensörden alınan verileri görselleştirmek için bir gösterge paneli (dashboard) oluşturulmuştur.
Kurulum testi tamamlandıktan sonra, sensörlerin güvenilir veri sağladığını doğrulamak için şerit testere ile kesimler yapılmıştır. Testler sonucunda, testerenin Boşta (Idle), Çalışırken (Running) veya Kesim Yaparken (Cutting) durumlarında olup olmadığını belirlemek için ek limit değerleri türetilmiştir. Bu limitlere dayanarak, üretim çalışanını bilgilendirmek amacıyla alarmlar yapılandırılmış ve gösterge panelinde görüntülenmiştir.
Buna ek olarak, bilgilerin üretim kontrol sistemine iletilmesi ve çözümün tornalama veya frezeleme gibi diğer makinelerde de test edilmesi gerekmektedir. Ayrıca, toplanan verilerin zaman içinde karşılaştırılması, testere bıçağının aşınma durumuna ilişkin sonuçlar çıkarabilmek için önemlidir.
Kesim işlemi sırasında canlı verileri incelenmektedir. Tüm sensörler, sağdaki DEWE-43A veri toplama cihazına bağlıdır.
Durum Belirleme – Sonuçlar
Çok sayıda test kesimi ve ölçüm sonucuna dayanarak ve yalnızca titreşim verilerini kullanarak, ortalama ivmenin aşıldığı limitlerden bir şerit testerenin mevcut durumu hakkında bilgi elde edebileceği görülmüştür.
Daha da net bir sonuç, titreşim verilerinin Hızlı Fourier Transformasyonu (FFT) ile analiz edilmesidir. FFT, sinyali zaman alanından frekans alanına dönüştürerek sinyalin frekans bileşenlerini ortaya çıkarır. FFT sonuçları, testere bıçağının malzeme içinde kesim yaptığında yüksek frekansların baskın olduğunu ve düşük frekansların çok az olduğunu göstermektedir. Sadece testere bıçağı çalıştığında ise titreşimlerin frekansları homojen bir şekilde dağılmaktadır.
Ayrıca, endüstriyel bir ortamda yalnızca ses basıncı ile bir şerit testerenin durumu belirlenemez, çünkü çevresel gürültü bunu büyük ölçüde etkiler. Sadece konuşmak bile sinyalde hatalara yol açar. Ancak ilk analiz, akustik veriler açısından FFT yorumlamasının testere bıçağının aşınma durumu hakkında bir sonuç çıkarılmasını sağlayacağını da göstermiştir.
Bu bağlamda soğutma kanalı sıcaklığının kullanımı ile ilgili olarak, testere bıçağı boşta çalışmak yerine kesim yaparken daha yüksek oranda artar. Bu fenomen, motor etrafında hava dolaşımı olmadığında meydana gelir. 600 m²’lik laboratuvarın sadece bir penceresinin açılması bile motoru soğutan hava hareketlerine yol açar ve sıcaklık ölçümü artık güvenilir olmaz.
Bu koşullar, makinenin üretim durumlarının — Boşta (Idle), Çalışırken (Running) ve Kesim Yaparken(Cutting) — yalnızca titreşim izlenerek belirlenebileceği sonucuna götürmektedir; ancak takımın aşınma durumunu yorumlamak için sesin frekans dağılımının analiz edilmesi gerekmektedir.
Boşta çalışma modu, adım adım kesim süreci, malzemenin bırakılması ve testerenin kapatılması sırasındaki sinyaller.
Zaman tabanında ve FFT’de (aynı ölçekleme ile) iyi bir testere bıçağı ile hasarlı bir bıçağın karşılaştırılması. Geçici olaylar yedi kat daha yüksek seviyelere ulaşmaktadır.
Hasarlı testere bıçağı.
Sonuç – Katma Değer
Şerit testere gibi metal kesme makinelerinde, titreşim ve ses analizi ile gerçek zamanlı makine durumunun (ör. Boşta vs. Kesim Yaparken) bilinmesi, OEE’nin gerçek kullanılabilirlik bileşeninin hesaplanmasına yardımcı olur. Bu tür bir analiz, yalnızca operatörün kontrol terminaline girdiği verilere güvenmenin önüne geçer; çünkü bu veriler makinenin gerçek kullanımını yansıtmayabilir.
Şirketler, öğrenciler ve Akıllı Üretim Laboratuvarı’nı ziyaret eden diğer kişiler artık dijital yeniden donatımın potansiyelini görebilmektedir. Bunun için laboratuvar, çözümü uygulamalı bir yeniden donatma uygulaması kapsamında uyarlamış ve katılımcılar şerit testereyi tamamen kendi başlarına dijitalleştirmiştir. Uygulama sırasında, yalnızca yeniden donatımın potansiyelleri ve yöntemleri hakkında bilgi edinilmekle kalmaz, aynı zamanda fiziksel değerler ile makine davranışı arasındaki önemli ilişkiler de anlaşılır.
Çözüm geniş bir uygulama alanına sahiptir çünkü uygulama, mevcut bir makineye sensör takmanın ne kadar kolay olduğunu göstermektedir. Ayrıca katılımcılar çeşitli veri türlerini kolayca toplamak, işlemek ve görselleştirmek için araçlar öğrenir. Bu kurulum Dewesoft’un, ölçüm sistemlerinin yanı sıra belirli endüstriyel sorunları ele almak için kapsamlı çözümler oluşturmada da lider bir ortak olduğunu göstermektedir.