Son Dokunuş Akıllı Proses İzleme Kaliteyi Artırır Ve İsrafı Azaltır

Ampirik bilgi ve yapay zeka
İş parçaları otomatik olarak işlendiğinde, işlemin sürekli ve etkili bir şekilde izlenmemesi durumunda yüksek bir reddedilme riski vardır. Optimum makineli taşlama sonucunu elde etmek için her zaman yeterli deneyim bulunmuyor ve vasıflı işçi bulmak da günümüzde giderek zorlaşıyor; bu da şirketlerin artık endüstriyel proses izlemede yapay zekadan daha fazla faydalandığı anlamına geliyor. Bunun nedeni, taşlamanın genellikle dişli çarklar veya çark takımları gibi bileşenlerin imalatına yönelik uzun bir süreç zincirindeki son adım olmasıdır. Bu nedenle hataların neden olduğu ıskartalar, özellikle küçük seri ve tekli parçaların üretiminde önemli bir maliyet faktörünü temsil eder. Öğütme işleminin yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş, sensör tabanlı dijitalleştirilmiş izlenmesi burada yardımcı olabilir.

Baş Teknoloji Sorumlusu (CTO) Christoph Plüss şöyle açıklıyor: "Taşlama kalitesi, taşlama işlemi sırasındaki aşınmaya bağlı olarak sürekli değişen, taşlama taşının çapı, profili ve kesme kabiliyeti gibi çok çeşitli parametrelere ve ayarlara bağlıdır." Merkezi Bern, İsviçre'de bulunan GrindingHub katılımcısı United Grinding Group'tan. "Dijital olarak ne kadar çok unsur kontrol edilebilir veya düzenlenebiliyorsa süreç kontrolü o kadar iyi olur ve sonuç olarak daha verimli üretime ve tutarlı kaliteye yol açar."

Duy, gör, hisset
Alet (bu durumda taşlama taşı) ile iş parçası arasındaki etkileşimin yanı sıra soğutucu yağlayıcının temas bölgesindeki davranışı da burada önemli faktörlerdir. Plüss, "Akustik sensörler her türlü etkileyici değişkeni kaydetmenize olanak tanıyor" diye açıklıyor. Geometrik bakım ve koşullandırma, yani taşlama çarkının giydirilmesi, proses kontrolünün çok önemli yönleridir. CTO Plüss, "Elbette bu, makine yapısı ve kritik bileşenler aracılığıyla ısı transferinin izlenmesi ve kontrol edilmesinin yanı sıra iş parçasının kendisinde ara geometrik ölçümlerin alınmasını da içeriyor" diyor. Günümüzde bu genellikle temassız lazer ölçüm köprüleri kullanılarak yapılmaktadır. Taşlama sırasında optimum proses kontrolünü sağlamak için makinelerin "duyabilmesi, görebilmesi ve hissedebilmesi" gerekir. United Grinding, Blohm, Ewag, IRPD, Jung, Mägerle, Mikrosa, Schaudt, Studer ve Walter markalarıyla yüksek hassasiyetli bileşenlerin üretimi için çok geniş bir uygulama bilgisi tabanı ve geniş bir ürün portföyü oluşturmuştur.

Öğütme işleminin otomatik olarak izlenmesi özellikle küçük parti boyutları için etkilidir. Plüss, "Taşlama işlemlerinin ayarlanması, yeniden düzenlenmesi ve çalıştırılması çok zaman alıcı olabilir. Parti boyutu ne kadar küçük olursa, bunların o kadar sık yapılması gerekir" diye açıklıyor. Taşlama prosesi akıllı sensör teknolojisi, proses izleme ve depolanmış ampirik bilgi birikimi ile desteklenirse, rodaj prosesi daha etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir ve böylece üretkenlik artar.

Bu aynı zamanda akademik bir araştırma konusudur. "Otomatik taşlama işlemlerinden ekonomik olarak yararlanabilmek için süreçteki herhangi bir değişiklik veya kalitedeki dalgalanmalar erken bir aşamada tespit edilmelidir. Taşlama işlemleri, değişen taşlama taşı özellikleri gibi tekrarlanamayan ve stokastik bozulma değişkenlerinden etkilenir. Hannover Leibniz Üniversitesi Üretim Mühendisliği ve Takım Tezgahları Enstitüsü (IFW) Makine Bileşenleri Bölümü Başkanı Henning Buhl, sorunu bilimsel bir perspektiften tanımlayarak, "veya değişkenleri değiştiren operatörler" diyor. Buhl şu sonuca varıyor: "Dolayısıyla taşlama prosesinin tutarlı ve öngörülebilir bir şekilde hareket edeceği varsayılamaz."

Pek çok fabrikada yararlanılmayan potansiyel verimlilik kazanımları
Şu anda nispeten muhafazakar süreç parametreleri kullanılıyor ve birçok kullanıcı rastgele kalite kontrolleri yapıyor. Bu, potansiyelin tamamının kullanılmadığı anlamına gelir. Bu da verimlilik düzeylerini azaltır ve yalnızca aşağı yöndeki hata tespitine olanak tanıyarak retlerden kaçınmayı imkansız hale getirir. Üretim sırasında ortaya çıkan değişiklikleri tespit etmek ve süreci buna göre uyarlamak için sürekli süreç izleme kullanılabilir. Buhl, bunun aynı zamanda daha yüksek üretkenlik elde etmek için kontrol değişkenlerini ayarlamayı da mümkün kıldığını söylüyor.

Pek çok fabrikada dijitalleşme ve sensör tabanlı süreç izlemeden elde edilen potansiyel kazanımların kullanılmadığı çok sayıda örnek var. Buhl, "Şu anda süreçteki değişiklikleri tespit etmek için dahili makine verileri kullanılabiliyor. Ancak birçok durumda, değişikliğin nedenini bulmak ve uygun bir karşı önlem üzerinde karar vermek için yeterli çözünürlük ve ayrıntı düzeyi bulunmuyor" diyor. Diğer sensörlerden gelen ek yüksek çözünürlüklü sinyaller, üretimin etkili bir şekilde izlenmesini sağlamak için daha fazla bilginin elde edilmesine ve birleştirilmesine olanak tanıyacaktır. Buhl, "Proses kuvvetleri ve titreşime ilişkin dijital veri toplama, örneğin tornalama alanından taşlamaya kadar yeni bulguların aktarılmasında büyük potansiyel sunuyor" diye açıklıyor.

Zor koşullarda ölçüm
Bununla birlikte, ölçüm verilerinin hızlı hareket eden bir aletten kontrol sistemindeki sabit bir değerlendirme ünitesine aktarılması gerektiğinden, sensörlerden gelen enerji ve veri aktarımları büyük zorlukları temsil etmektedir. Buhl ayrıca ölçüm sisteminin, belirli sıcaklık koşullarının ve soğutucu yağlayıcıların etkisine rağmen ölçüm verilerinin güvenilir şekilde kaydedilmesini sağlayacak kadar sağlam olması gerektiğine dikkat çekiyor.

Taşlama proseslerinin izlenmesinde sıklıkla kullanılan yaklaşımlardan biri proses kuvvetlerinin ölçülmesidir. Bu, iş parçası ve takım üzerinde ve içinde ortaya çıkan dinamik gerilimlerin ölçülmesine yardımcı olur. Prosesteki mevcut müdahale koşulları ve mevcut aşınma durumu hakkında bilgi verir. Buhl, "Tıkanmış gözenekler veya taşlama çarkındaki taneciklerin düzleşmesi nedeniyle proses kuvvetleri sürekli olarak artıyor. Bu nedenle, izleme limitleri tanımlanırken sürekli değişen müdahale koşulları dikkate alınmalıdır, bu da statik yöntemlerin yalnızca sınırlı düzeyde uygun olduğu anlamına gelir" diyor. Proses kuvvetlerinin hassas ölçümü, sinyallerin anlamlı bir şekilde değerlendirilmesi ve dolayısıyla doğru izleme için önemlidir.

Veriye dayalı analizle sınıra daha yakın
Optimizasyon için yapay zekayı kullanabilmek amacıyla karmaşık veri koleksiyonlarından kalıpları çıkarmak için akıllı algoritmalar kullanılır. Bu özellikle seri üretimde ilgi çekicidir. Süreçlerin dijital parmak izlerinin oluşturulmasına ve değişikliklerin veya optimizasyonların özellikle izleme ve optimizasyon için kullanılmasına olanak tanır. Plüss şöyle açıklıyor: "Genel olarak verimlilik kazanımlarının ne kadar yüksek olduğunu söylemek zordur." "Ancak belirli güvenlik rezervlerini planlamak yalnızca insan doğasında vardır. Akıllı süreç optimizasyonu ve izleme, bu rezervleri görünür hale getirir ve bunların en aza indirilmesine yardımcı olur. Bu da sınıra kontrollü bir şekilde yaklaşmanızı sağlıyor."

Elbette endüstride taşlama işinin dijital olarak izlenmesinin pratik sınırları vardır. United Grinding CTO'su şöyle özetliyor: "Yalnızca ölçebildiğiniz ve kaydedebildiğinizi kontrol edebilir ve optimize edebilirsiniz." GrindingHub'daki katılımcılar, mükemmel yüzeyler elde etmek amacıyla bugün neyin ölçülebileceğini ve optimize edilebileceğini gösterecek. Ziyaretçiler, taşlama makinesinin kendisinden yazılım araçlarına ve proses çevre birimlerine, ölçüm ve test sistemlerine kadar taşlama teknolojisinin tüm değer zincirini canlı olarak deneyimleyebilecek.

Yazar: Daniel Schauber, Uzman Gazeteci, Mannheim