Testuoti automatizavimo sistemas su modeliavimu, modeliavimu
Sistemos modeliavimas po pirminio automatizavimo sistemos projektavimo gali būti naudojamas gana efektyviai prieš baigiant galutinį projektą. Modeliavimo laikas ir išlaidos turėtų būti įtrauktos į projektą, kai tik įmanoma, nes atsipirkimas gali būti gana didelis.
Šie įrankiai gali būti naudojami projektams išbandyti ir patvirtinti. Galimų problemų nustatymas projektavimo etape gali sumažinti brangiai kainuojančių klaidų, kurios gali atidėti paleidimą arba sukelti problemų vėliau, riziką. Modeliavimas gali būti naudojamas apdirbimui ir automatizuotiems procesams įvertinti ir tarnauti kaip priemonė palengvinti pokalbius viso projekto metu.
Proceso analizė ir žemėlapių sudarymas: Kai kurie modeliai gali būti pakankamai išsamūs, kad būtų laikomi skaitmeniniu sistemos dvyniu. Skaitmeniniai dvyniai leidžia atlikti dar detalesnius modeliavimus.
Kūrėjai gali įvertinti sistemos elgseną esant labai specifinėms sąlygoms ir įvestims, kad sukurtų žemėlapį, kuris įgalintų nuolatinį optimizavimą ir testavimą netrikdant faktinių operacijų. Be to, tinkamai suprojektuotas ir atnaujintas skaitmeninis dvynys gali veikti vienu metu su faktine sistema, suteikdamas tam tikrą ateities nuspėjamumą.
Dabartinės būklės analizė: Modeliai skatina dizainerius nuodugniau suprasti esamus procesus. Kuriant tikslų modelį reikia dokumentuoti kiekvieną sistemoje naudojamą žingsnį, įvestį, išvestį ir išteklius. Tikslas – turėti aiškią ir išsamią sistemos veikimo apžvalgą. Tai savo ruožtu sudaro pagrindą nustatyti tobulinimo sritis.
Kai procesas yra suplanuotas ir sumodeliuotas, dizaineriai gali nustatyti proceso taškus, kuriuose atsiranda vėlavimų arba neveiksmingumo. Tai gali būti dėl mašinos apribojimų, netinkamo medžiagų tiekimo ar kitų veiksnių, lėtinančių procesą.
Vizualizuodami medžiagų ir informacijos srautą sistemoje, dizaineriai gali pagerinti ir supaprastinti procesus bei pašalinti atliekas.
Nepamiršk data stebėjimas ir surinkimas
Dažnai apleistas tobulinimo proceso žingsnis yra tinkamas ir tikslus duomenų stebėjimas ir rinkimas. Reikalingas logiškas ir sistemingas požiūris, pabrėžiant tinkamų įrankių naudojimą darbui.
Jei nesurinksite gerų duomenų, tolesnė analizė bus klaidinga. Be galo svarbu suprasti, kokių duomenų reikia ir kiek tie duomenys turi būti tikslūs.
Pavyzdžiui, fotoaparatas, skirtas naudoti vaizdams rinkti arba formų atpažinimui, gali nesugebėti išmatuoti matmenų atributų kokybės tikslais.
Jutiklio integravimas: Integruojant jutiklius į mašinas ir procesus, realiuoju laiku galima rinkti įvairių parametrų, tokių kaip temperatūra, slėgis, greitis ir kt., duomenis. Šie duomenys yra labai svarbūs nustatant sistemos našumą ir galbūt nustatant tobulinimo sritis.
Išankstinis planavimas gali padėti sumažinti išlaidas suprojektuojant ryšius ir susijusią aparatinę įrangą kuriant įrangą.
Analizė: Surinkus duomenis, pažangioji analizė gali būti naudojama siekiant nustatyti modelius, tendencijas ir anomalijas. Nukrypimai nuo numatomų našumo metrikų gali rodyti problemas, kurias reikia spręsti.
Analizę gali atlikti vietoje arba net nuotoliniu būdu trečioji šalis, kuri specializuojasi didelių duomenų rinkime ir analizėje. Šiuolaikiniai dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmai dabar gali aktyviai numatyti galimus įrangos gedimus prieš jiems įvykstant, sumažindami prastovos laiką ir netgi pailgindami mašinų tarnavimo laiką.
Pavyzdžiui, roboto sąnario variklio veikimo stebėjimas gali paskatinti prevencinę techninės priežiūros veiklą, kol problema nesukels reikšmingo gedimo.
Dokumentuokite savo PLC sistemas
Kodavimas: Rašyti kodą nebūtinai sunku, tačiau efektyvaus, modulinio ir gerai dokumentuoto PLC (programuojamo loginio valdiklio) kodo rašymas reikalauja laiko, planavimo ir patirties.
Geri kodavimo metodai yra labai svarbūs, kad kodą būtų lengviau prižiūrėti ir modifikuoti, sumažinant klaidų tikimybę ir padidinant sistemos patikimumą.
Klaidų apdorojimas ir derinimas: Kad operatorius ir techninės priežiūros personalas greitai nustatytų ir išspręstų problemas, būtina atlikti patikimą klaidų šalinimo tvarką. Tai turi būti nurodyta anksti, nes reikia daug laiko ir pastangų. Atsipirkimas yra sumažintas prastovų laikas ir sklandus sistemos veikimas.
Žmogaus ir mašinos sąsaja (HMI): Intuityvių ir patogių sąsajų kūrimas leidžia operatoriams lengviau valdyti ir stebėti sistemas. Tai gali sumažinti operatoriaus klaidų tikimybę ir pagerinti bendrą sistemos efektyvumą.
Pateikite operatoriams atsiliepimus ir įspėjimus realiuoju laiku, kad būtų galima greitai reaguoti į problemas. Tai gali apimti pranešimus apie veikimo nukrypimus, priežiūros poreikius arba sistemos gedimus.
Registruokis dabar.
Optimizuokite pramoninės automatikos sistemas
Kelio optimizavimas: Kelio kūrimą turi atlikti ekspertai. Tačiau daugelyje robotizuotų sistemų dar bus kur tobulėti. Optimizavus judėjimo kelius galima žymiai sumažinti ciklo laiką ir energijos sąnaudas. Tai apima robotų programavimą, kad jie pasirinktų efektyviausius maršrutus.
Bendrų judesių naudojimas gali būti greitesnis nei apskaičiuoti linijiniai arba lenkti maršrutai. Tačiau tarpinių taškų kūrimas kartais gali priversti robotą elgtis ne taip netvarkingai.
Ciklo trukmės sumažinimas: Supaprastinkite operacijas, kad sumažintumėte kiekvieno veikimo ciklo laiką ir padidintumėte bendrą pralaidumą. Tai gali apimti įrankių pakeitimų optimizavimą, sąrankos laiko sumažinimą ir perteklinių veiksmų pašalinimą.
Tikslas yra sumažinti nereikalingus judesius ir laukimo laiką, kad būtų sumažintas ne pridėtinės vertės judėjimas.
Naudokite nuolatinio tobulėjimo ir liesos metodikas
Daugelis įmonių taiko specifinius metodus, kad patobulintų procesus. Nepriklausomai nuo naudojamos metodikos, dauguma jų gali būti naudojami tiek optimizavimui, tiek nuolatiniam tobulėjimui.
Atkreipkite dėmesį, kad tai tik priemonės, leidžiančios efektyviai sukurti teigiamus pokyčius, tačiau būtina specifinė konkretaus metodo patirtis. Tobulėjimo kultūra yra didžiulė nauda ir neturėtų būti nuvertinama. Keletas pavyzdžių:
Kaizen: Nuolatinio tobulėjimo kultūros, žinomos kaip Kaizen, įgyvendinimas skatina reguliarų procesų vertinimą ir tobulinimą. Taikant šį metodą pagrindinis dėmesys skiriamas nedideliems, laipsniškiems pakeitimams, kurie kartu lemia reikšmingus patobulinimus.
Prieš pereinant prie kitos plėtros galimybės, procesui leidžiama stabilizuotis. Kadangi šis požiūris atspindi kultūrą, nesvarbu, ar tikslas yra kokybė, priežiūra, ciklo laikas, veikimas ar koks nors kitas patobulinimas.
Šešios sigmos: Šios metodikos gali padėti sumažinti proceso kitimą ir pašalinti defektus. Tai yra duomenimis pagrįstas procesas, kuriame naudojamas statistinis metodas priimant sprendimus, siekiant pagerinti proceso kokybę ir efektyvumą.
Nors „Six Sigma“ metodas daugiausia skirtas proceso patobulinimams, turintiems įtakos kokybei, nuodugni duomenų analizė gali padėti atrasti daug naudingų sričių.
Iš anksto planuodamos ir kruopščiai įgyvendindamos kai kurias iš šių strategijų, organizacijos gali žymiai pagerinti savo automatizavimo sistemų ir susijusių procesų našumą, efektyvumą ir patikimumą. Holistinis požiūris, apimantis kelis įrankius ir įvairų personalą, gali padidinti produktyvumą ir sumažinti automatizavimo atliekas.
Redaktoriaus pastaba: Šis straipsnis buvo sindikuotas iš Roboto ataskaita brolių ir seserų svetainė Engineering.com.