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主动刀具监控:预测故障与削减成本

机器状态监控是一种实践,可评估机器在特定时期内的健康状况。通过捕获机器数据,效率、整体设备效率等变量可用于确定未来绩效,以优化零件更换、磨损和维修停机。

 

但刀具状况监控呢?虽然机器状态监控利用电子捕获数据,但刀具本身是执行切削、镗削、铣削的精密硬质工具。将机器状态监控概念延伸至刀具,公司可预测刀具故障、降低成本。

什么是刀具监控系统?

刀具监控系统分析来自多设备的机器数据,确定刀具健康、寿命和剩余效用。监控刀具健康和寿命比机器状态监控更难。它试图利用 CNC 机器数据理解并预测刀具状况和生命周期。刀具故障预测越精准,总体刀具成本越低。

通过监控各种因素,测量刀具健康的监控软件可告知操作员刀具磨损和剩余寿命。这提供更高流程可视性,赋能操作员从每个刀具榨取最大寿命。他们也能更好管理时间,以更少停机执行换刀。预测刀具故障允许操作员在最佳点更换刀具,同时避免损坏机器和被加工零件,降低废品和刀具成本。

刀具监控系统如何工作?

刀具监控系统在三个层级运行,准确度逐级递增。第一级监控故障点创建的平均值,第二级用功率测量可预测波形,第三级用高级算法处理收集数据。对实施刀具监控系统的公司,本质上有三种方法。每种对指示刀具故障时刻提供不同确定度,因此每步提供不同效果程度。

第一级

第一种是最基础的,在加工行业广泛使用。只是旧式反应性维护实践的变体,让刀具运行到故障。此法用故障点创建平均值作为更换指南。约 95% 行业在这样做。

此法易实施(导致行业广泛使用),但有显著缺陷。

平均值设定点可能变得武断或主观,尤其是使用不同材料时。降低的平均值推高刀具成本。

此外,各种未计变量可能打断刀具工作,使其偏离平均值。导致两种结果之一:

  1. 让刀具运行到故障产生大量废品
  2. 浪费刀具和不必要的高刀具成本

主动刀具监控:预测故障与削减成本“良品”(顶)与“废品”(次顶)对比。下方两个铣刀:第一个新,底部损坏。对该制造商,铣刀损坏(如底部)时槽不被切削,零件成废品。

第二级

第二级更先进。此系统分析主轴用功率,追踪波形(如录音声波)预测故障点。通过读取功率随时间振幅,负载增减可指示故障点。

此系统也有缺陷。虽解决第一级主观平均值问题,第二级仍只能在故障点或极近处捕获刀具状况。意味着系统仍面临潜在更高废品率。也意味增加停机和潜在机器损坏,取决于故障类型。

第三级

最先进解决方案,此法利用算法在可接受维护停机内及时检测故障逼近并更换零件,显著减少废品。

第三级监控系统,如 MachineMetrics 开创的,使用高频数据和高级算法诊断、预测、避免故障。

这些系统监控刀具无需传感器。通过测量扭矩用量的高频数据,数据可被解析、清洗、分析。此数据直接从机器控制器拉取,从而优化监控覆盖“最后一公里”,成为改善机器控制的更先进刀具状态监控系统不可或缺部分。

 

主动刀具监控:预测故障与削减成本

核心优势

自动化机器刀具监控系统有许多优势,包括:

状态监控

操作员获悉断裂或磨损刀具,防止零件或机器损坏。

准确刀具寿命

刀具可针对机器类型、环境、材料等特定情况优化。

延长刀具生命周期

即刀具优化,优化刀具更换意味着生命周期最大化,刀具从不太早或太晚更换。

改善质量

断刀只是部分问题。刀具磨损也可生产略超规格零件产生废品。CNC 机器刀具监控软件可识别此磨损防止进一步使用。

预测性维护

预测性维护是改善质量、降低成本最具影响力的方法。能准确预测刀具故障并提醒团队修复问题,完全避免废品。

功率监控

功率监控是全生产周期持续监控刀具以管理机器用功。理解每个作业用功和刀具施力可更早检测刀具磨损。若功率意外飙升可导致停机。飙升也可能指示非预期过大力、引导操作员找到需更换刀具。功率监控也可与其他程序方面如力监控配合,提供更完整图景。

高速数据处理

数据是公司最宝贵资产之一。实时、在发生点处理,可在驱动生产监控的同一高级分析平台框架内提供可行动洞察。这些洞察不只帮助操作员和管理者开发问题解决方案。作为数据生态系统一部分,按作业、机器、操作员、班次等提供有价值信息。

实时刀具磨损检测

MachineMetrics 等先进数据捕获系统可利用高频数据实时检测刀具磨损。结果被分析,用机器学习,系统开始为伴随刀具磨损的每个信号分配可追踪、可绘图属性。此能力与其他设备协作,使刀具磨损可被监控和绘图。

 

主动刀具监控:预测故障与削减成本有了刀具监控,您能复制有多年经验听刀具和机器声响判断即将故障的资深机加工大师之耳。

刀具监控软件适合您吗?

若设备未按测量生产率或适当节拍时间运行,刀具监控可能是好方案。若成本和质量一团糟,适当刀具健康可是解决方案重要部分。因比生产监控更难,许多公司可能回避。但公司为何需要此监控系统与为何需要生产监控如出一辙。

理解 OEE 同理。许多刚开始数字化监控旅程的公司对整体设备效率有严重膨胀认知。生产监控开始时,此认知破灭。这代表持续流程改进的下一层深钻,以掌控一系列问题。

公司也可用此监控软件解决更战略性需求。或许数据指向培训问题,意味着甚至经验丰富操作员也需复训。也可用于确定公司设备基础能否按复杂度生产所需质量水平。产品规格和趋势随时间变化,老旧设备不总能跟上。

另一战略理由是公司承接新业务。航空航天、医疗、军工级零件要求极严公差。若公司考虑承接当前效率和流程控制失调的新业务,监控系统可帮识别问题区域、指向流程解决方案,使其能承接更高质量工作。

何时刀具监控有意义?

公司对真实 OEE 毫无概念或知之甚少时,刀具监控有意义。流程需优化时也有意义。许多企业结合生产监控使用时能实现高达 20% 的两位数改进。此状况可持续多年,挫挫操作员和管理者,他们不理解为何机器无法按既定规格生产率产出零件。

公司因刀具故障导致错过或错误周期时间遭受效率损失时,刀具监控也有意义——作业从未按规格生产率运行。对质量损失高、无法精确定位损失原因和位置的公司,也是绝佳选择。

BC Machining 借助 MachineMetrics 实现预测性刀具监控

BC Machining 为解决持续断刀和高废品率寻求帮助,找到 MachineMetrics。BC Machining 服务医疗、国防、交通、电动工具行业,精度至关重要。

BC Machining 在瑞士型 CNC 机器上经历过度断刀,在断刀点和刀具寿命末期零件超差产生废品。

使用 MachineMetrics 捕获高频数据、通过高级算法分析的方案,BC 能识别断刀防止废品零件。

废品减少、分拣和不确定性消失转化为近 100% 故障检测率和每台机器年节省 72,000 美元。

阅读 BC Machining 完整案例研究。

主动刀具监控:预测故障与削减成本

MachineMetrics 提供直接从源头——CNC 机器本身收集数据的刀具评估监控系统。通过监控扭矩用量的自定义算法,输入可作为时间序列事件或机器学习模型进入系统,准确预测刀具故障。

MachineMetrics 高频数据适配器可在边缘检测问题、分析数据,自动化解决方案并在故障前提醒员工,防止昂贵废品和停机。凭借先进机器诊断,刀具优化并纳入激进、全自动预测性维护系统。想看 MachineMetrics 如何部署助您掌控刀具健康需求,立即与团队预约演示。

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