Rola czujników w kompleksowej analizie danych produkcyjnych

Wiele firm, w szczególności tych o kapitale państwowym, w celu wypracowania większych zysków zmuszonych jest do dokonywania znacznych oszczędności. Najłatwiejszą oszczędnością w takiej sytuacji jest wstrzymanie inwestycji w nowe technologie. Ale brak postępu technologicznego oznacza regres. Kierując się przykładem liderów innowacji, warto wziąć pod uwagę wdrożenie bardziej nowoczesnego podejścia do utrzymania ruchu. Oszczędności można bowiem generować długofalowo, m.in. dzięki stałemu monitoringowi stanu maszyn, urządzeń oraz procesów. Wykorzystanie czujników i urządzeń pomiarowych do pozyskiwania informacji o poszczególnych parametrach procesów pomoże w przygotowaniu i wdrożeniu adekwatnej strategii predictive maintenance, która może już w krótkim czasie przynieść mierzalne efekty w postaci np. zmniejszenia liczby przestojów nieplanowanych, wynikających z przedwczesnego zużycia narzędzi lub usterki maszyny.

Czujniki i urządzenia pomiarowe stanowią kluczowy element układów automatyki przemysłowej. Dzięki coraz powszechniejszym na całym świecie ideom czwartej rewolucji przemysłowej [1] automatyzacja opanowuje nawet mniejsze zakłady produkcyjne. Automatyka, robotyka, sensoryka – to dziedziny nauki, o których mówi się coraz więcej w kontekście efektywności procesów produkcyjnych. Automatyka odpowiada za algorytmy sterowania i zależności na nie wpływające oraz komunikację urządzeń. Robotyka to element wykonawczy – ramię robota porusza się w taki sposób, w jaki zostało zaprogramowane, zgodnie z procesem prowadzonym na linii. Sensoryka zaś, czyli szereg zagadnień związanych z czujnikami przemysłowymi, pomiarami prowadzonymi w czasie rzeczywistym oraz ad hoc, to nauka o tym, w jaki sposób selekcjonować i pozyskiwać informacje i wartości parametrów, których zmiany w istotnym stopniu wpływają na wyniki osiągane przez produkcję. Im dokładniej i skrupulatniej przeanalizowany i zaplanowany proces, tym większa szybkość działania, lepsza jakość wyrobów oraz lepiej zapewnione bezpieczeństwo załogi produkcyjnej.

Czujniki w produkcji w kontekście Przemysłu 4.0 i Internetu Rzeczy

Procesy produkcyjne charakteryzują się zazwyczaj zaawansowanym poziomem skomplikowania. W zależności od celów produkcyjnych – tego, czym jest wyrób, na jaką skalę jest produkowany oraz w jaki sposób sprawdzana jest jego jakość – zakres automatyzacji procesu może być zróżnicowany. Inaczej powinno się podejść do projektowania procesu produkcji mechanizmu napędowego zegarków w liczbie kilku prototypów czy choćby stu egzemplarzy, a inaczej do masowej produkcji dziesięciu tysięcy modeli na miesiąc. W pierwszym przypadku możliwe jest weryfikowanie wykonania każdego z wyrobów bezpośrednio przez osobę odpowiedzialną za ich jakość. W przypadku drugim ręczne sprawdzenie, czy każdy wyrób został wykonany poprawnie, nie zda egzaminu. Będzie czasochłonne, niewspółmiernie do efektów kosztowne i nieracjonalne.

Produkcja masowa to obszar, w którym automatyzacja procesów i podprocesów ma największe uzasadnienie. Podanie materiału wsadowego do maszyny może wykonać zamiast człowieka ramię robota. Podobnie odbiór gotowego detalu i przekazanie go na taśmę, gdzie układ czujników laserowych zmierzy jego wymiary. Dane te zostaną przekazane do sieci komputerowej, gdzie algorytm sterowania sprawdzi, czy pozyskane wymiary mieszczą się w granicach dopuszczalnego odchylenia standardowego. Podobnie aplikacja wizyjna może zweryfikować, czy wymiary detalu mieszczą się w normie i jeśli tak nie jest – zgłosić do systemu wyrób niespełniający wymaganego poziomu jakości.

Określenie, co to znaczy, że dany wyrób mieści się w normie, jest kluczowe z punktu widzenia oceny jakości produktu wytwarzanego zarówno na linii produkcyjnej sterowanej tradycyjnie, jak i zautomatyzowanej. Różnica polega na tym, że raz dobrze zaprojektowany algorytm i system sterowania nie popełnia błędów. Zdarzają się usterki wynikające z braku prądu czy przerwanego przesyłu danych, jednak są to wydarzenia niezwykle rzadkie. Człowiekowi błędy zdarzają się znacznie częściej.

Stąd w przypadku dziesięciu tysięcy sztuk instalowanie czujników wykonujących ludzką pracę jest bardziej niż uzasadnione.

W zakładach produkcyjnych wykorzystuje się znacznie więcej rodzajów czujników niż tylko te stosowane do wymiarowania. Informacje, które są pozyskiwane dzięki ich użyciu, przekazywane są dalej do chmury danych – serwera, gdzie przechowywane i analizowane są wszystkie historyczne rekordy dotyczące produkcji. Internet Rzeczy, a więc połączenie wszystkich urządzeń pomiarowych, sterujących i wykonawczych, w jeden układ współdzielący wiedzę, pozwala na osiąganie wyników wcześniej niedostępnych w świecie produkcyjnym. Przede wszystkim należy podkreślić to, że dzięki przechowywaniu danych globalnie, nie lokalnie, możliwy jest dostęp do nich z każdego urządzenia z dostępem do sieci na terenie zakładu. Ze względów bezpieczeństwa dostęp zdalny jest zazwyczaj bardzo ograniczany. Ochrona drogocennego know-how należy do priorytetów większości firm produkcyjnych opracowujących własne algorytmy działania.

Umożliwianie i wspomaganie prewencyjnego utrzymania ruchu

Magazynowanie danych z wielu źródeł to najlepsza droga do zastosowania kompleksowego podejścia predictive maintenance – utrzymania ruchu opartego na analizie wydarzeń historycznych, korelacji pomiędzy nimi a poziomem poszczególnych parametrów oraz wyników pomiarów dokonywanych przez czujniki. Te ostatnie grają tutaj pierwsze skrzypce. System automatyki przemysłowej pozbawiony odpowiednich czujników po pierwsze nie mógłby być w pełni zautomatyzowany, po drugie nie mógłby być poddawany autoanalizie.

Jednostki centralne sterowników logicznych zawierają odpowiednie ścieżki sterowania, które uruchamiane są w zależności od np. szybkości przepływu strumienia cieczy, wysokości poziomu granulatu w pojemniku, liczby wykonywanych detali na minutę, szybkości lakierowania elementu itp. Układy sterowania biorą jednak pod uwagę nie tylko informacje pozyskiwane przez czujniki w czasie rzeczywistym. To, co dzieje się tu i teraz, to jedynie wkład do odpowiedniej metody sterowania bieżącym procesem. Czujniki, dzięki ciągłemu monitoringowi zapisywanych przez nie danych, stanowią także źródło wiedzy o procesie w przeszłości, odkąd zostały zainstalowane i podłączone do Internetu Rzeczy.

Przechowywane w serwerach centralnych lub w chmurze dane są analizowane przez zespoły projektantów oraz specjalne algorytmy wyszukujące korelacje pomiędzy parametrami. Poziom cieczy przekroczony o 2 mm oznacza wylanie jej na halę dwa etapy produkcyjne dalej. Zwolniona o 2% szybkość lakierowania drzwi samochodu osobowego oznacza kończący się poziom farby lub konieczność wykonania przeglądu robota lakierującego. Każdy zakład produkcyjny bada korelacje występujące w procesie, następnie wybiera te, które mają największy wpływ na efektywność produkcji, i wprowadza takie modyfikacje linii produkcyjnej i algorytmu sterowania, by poprawić finalny efekt pracy.

Może to oznaczać mniejsze zużycie zasobów, czasami jest to większa liczba detali wykonanych w ciągu dnia. Innym razem mamy do czynienia z rzadziej występującymi usterkami maszyny CNC. W każdym z tych przypadków na skutek pracy czujników i układów sensoryki przemysłowej zespół produkcyjny o kolejny krok zbliża się do wypracowania procesu optymalnego.

Praca nad efektywnością produkcji

W przypadku dużych zakładów czujniki tego samego typu podłączane są w tych samych miejscach linii produkcyjnych o tożsamym przeznaczeniu. Dzięki temu możliwe jest porównywanie efektywności maszyn w zależności od zadanych parametrów produkcyjnych. Taka analiza porównawcza to świetny sposób na szybkie wychwycenie luk w systemie bądź ustalenie, która metoda pracy jest najlepsza z punktu widzenia priorytetów firmy. Dzięki mądremu zastosowaniu czujników możliwe jest m.in. zwiększenie prawdopodobieństwa wykrycia stanu maszyn poprzedzającego usterkę. Dokonanie przeglądu i wymiana przestarzałej części na nową są znacznie tańsze niż wymiana całego urządzenia na skutek poważnego uszkodzenia.

Wykorzystanie czujników i systemów pomiarowych wspiera także zwiększenie elastyczności produkcji. Posiadając kompleksową informację o stanie linii, można w prostszy niż tradycyjny sposób personalizować całe serie produktów i kontrolować, czy są wykonywane zgodnie z założeniami już w czasie trwania procesu, a nie dopiero po jego zakończeniu. Ciągły monitoring, który umożliwiają czujniki, wspiera wzrost wydajności, znacznie rzadziej dochodzi bowiem do nagłych, nieplanowanych zatrzymań produkcji wskutek usterek urządzeń lub błędów w algorytmie sterowania. Czujniki umożliwiają także weryfikację jakości wyrobów na każdym etapie produkcji, od obróbki skrawaniem czy gięcia blachy, przez polerowanie, lakierowanie, aż po montaż gotowego wyrobu. Pozwala to znacznie ograniczyć nakłady finansowe na zespoły kontroli jakości oraz utylizację wyrobów poniżej progu jakości.

Należy jednak pamiętać, że różne rodzaje czujników wykorzystywane są w różnych branżach, stąd przed rozpoczęciem nauki o konkretnych typach sensorów i ich wykorzystaniu warto zapoznać się z grupami tych urządzeń, które dominują w wybranej przez nas branży.

Branża wydobywcza, przetwórstwo surowców kopalnych

W XIX w. górnicy idący do pracy pod ziemią zabierali ze sobą kanarki w klatkach. Wysoki poziom metanu sprawiał, że kanarek najpierw przestawał śpiewać, a później zdychał. Dzisiaj górnicy używają zaawansowanych czujników metanu, które jednak w porównaniu z kanarkami mają jedną podstawową wadę – mogą się uszkodzić. Mogą również zostać umieszczone w złych miejscach, np. w tzw. lufcie, czyli prądzie powietrza płynącego w kopalni. Wówczas wskazania poziomu metanu są niepoprawne (zaniżone). Do dzisiaj zdarzają się w kopalniach tragiczne wybuchy metanu spowodowane złym umiejscowieniem czujników, których zadaniem ma być wykrycie podwyższonego poziomu metanu (maksymalnie 2% [2]). Czujniki automatyczne dodatkowo wyłączają dopływ prądu do maszyn wydobywczych. Czym spowodowane jest złe umiejscowienie bądź błędne wskazania czujników – trudno wyjaśnić. Wiadomo jednak, że spośród polskich kopalń węgla kamiennego, określanych jako „metanowe”, większość pracuje w czwartej, najwyższej kategorii zagrożenia wybuchem [2].

Przetwórstwo rud metali z kolei wykorzystuje całą grupę zaawansowanych czujników pomiarowych. Są wśród nich np. przepływomierz, czyli urządzenie do pomiaru przepływów cieczy, czujniki poziomu, wagi, gęstościomierze. Wśród czujników poziomu cieczy najczęściej wyróżnia się radarowe, ultradźwiękowe i pojemnościowe. Wśród czujników poziomu materiałów sypkich z kolei – radarowe i ultradźwiękowe.

Proces wytwarzania konkretnego pierwiastka z rudy metalu jest skomplikowany i trudny. Jego efektywność zależy od monitorowania materiału wsadowego i procentowej zawartości danego pierwiastka na każdym etapie procesu. Zazwyczaj rudę należy rozdrobnić i w formie płynnej przetwarzać aż do uzyskania gotowego produktu. Konieczne są tu więc właśnie czujniki poziomów, głównie poziomu cieczy. Istotne jest także wykorzystanie rentgena przemysłowego. Choć trudno go nazwać czujnikiem, to służy do badania zawartości pierwiastka w rudzie i pozwala regulować parametry procesu w oparciu o tę zawartość. Podobnie na kolejnych etapach pracy proces jest modyfikowany w taki sposób, aby wytwarzanie postępowało w sposób optymalny i uzasadniony. Pomiarów dokonuje się zazwyczaj na początku i na końcu konkretnego etapu, aby skontrolować jego wpływ na zawartość pierwiastka docelowego. Dzięki temu można podwyższyć lub obniżyć wybrane wymagania systemu, aby pracował bardziej sprawnie.

Sterylny świat Automotive

W branży motoryzacyjnej z kolei liczą się precyzja, efektywność, czystość i bezpieczeństwo. Stąd w hali produkcyjnej, w której wytwarzane są np. drzwi samochodów osobowych, zamontowane są monitorujące warunki produkcyjne czujniki temperatury, wilgotności czy zapylenia. To one są odpowiedzialne za ewentualne sygnalizowanie, czy temperatura procesu i pracy pracowników nie jest zbyt wysoka, czy np. etap mocowania uszczelek nie odbywa się w warunkach zbyt dużej wilgotności lub też czy strefa produkcji jest na tyle czysta i pozbawiona ewentualnych pyłów, że proces może przebiegać bez zastrzeżeń. Specjalne algorytmy sterowania zbierają i analizują dane przekazywane przez czujniki, by następnie wykorzystać je do sprawnego utrzymywania preferowanych poziomów wymienionych parametrów dla danego pomieszczenia. Dokładność w tej branży to niejednokrotnie ułamki milimetra, stąd każda warstwa brudu czy stopień Celsjusza za dużo jest wrogiem jakości.

W przypadku elementów gabarytowych, takich jak karoseria, bardzo istotna jest precyzja wykonania. Złożoność współczesnego samochodu osobowego przekracza najśmielsze wyobrażenia konsumentów. Aby zapewnić sprawny postęp montażu, wykorzystuje się m.in. laserowe czujniki odległości sprawdzające odległość między elementami. Stosuje się również wymiarowanie z wykorzystaniem znakujących ramion robotów z serwonapędem. Ich dokładność pozwala na precyzyjne wskazanie, w którym miejscu powinien znaleźć się montowany element, np. niewielka śrubka na tle kokpitu samochodu bądź antena montowana w odpowiednim miejscu na dachu karoserii.

Działy jakości oraz inżynierii odwrotnej wykorzystują także zaawansowane systemy do wymiarowania 3D, zwykle oparte na technologii świetlnej lub laserowej, gdzie odpowiednia wiązka wysyłana jest do badanego elementu, następnie się od niego odbija, dostarczając wynik. Wykorzystuje się również znaczniki odblaskowe umiejscowione w strategicznych obszarach weryfikowanego elementu. Podobne działanie mają systemy pomiarowe zaprojektowane w oparciu o ultradźwięki. Zadaniem systemu ultradźwiękowego jest tworzenie profilu topograficznego powierzchni badanego elementu oraz badanie jego zmienności w czasie na podstawie odbicia wysyłanych ultradźwięków w przypadku układu ruchomego.

Automotive to branża niezwykle dokładna, gdzie każdy element procesu jest skrupulatnie zaplanowany. Stąd np. obecność bramek czujnikowych, wykorzystywanych np. do zliczania elementów na linii produkcyjnej lub zarządzania tzw. strefami buforowymi pomiędzy procesami, gdzie gotowe elementy, będące produktem procesu A, oczekują na rozpoczęcie procesu B. Na podstawie liczby elementów oczekujących w strefie buforowej można zwolnić lub przyspieszyć pracę odpowiednio w procesie A i B.

Obróbka skrawaniem

O zupełnie innych czujnikach należy mówić w odniesieniu do działania maszyn obróbczych CNC, których zadaniem jest nadawanie kształtu detalom docelowym wytwarzanym z brył o kształcie prostym, takich jak walec czy sześcian. Praca ta zazwyczaj opiera się na dużym natężeniu ruchu narzędzia, obrotach, znacznych naprężeniach, sile i momencie. Niezwykle istotna jest tutaj możliwość określenia mocy i momentu, stosowane są więc w maszynach CNC czujniki obu tych parametrów. Wykorzystywane są one do określania poprawności pracy maszyny, a także sterowania z distributed safety, które wyłącza maszynę w sytuacji, gdy poziom wybranych parametrów zostaje przekroczony. Czujniki piezoelektryczny i odkształcenia służą z kolei do określania zmiany kształtu detalu oraz zużycia narzędzia zamontowanego w maszynie. Podobnie czujnik wibracji – badający poziom wibracji podczas pracy maszyny, co ma znaczny wpływ na szybkość zużywania jej poszczególnych elementów konstrukcyjnych i wykonawczych, np. narzędzi skrawających [3].

Dzięki podpięciu tych czujników do panelu sterującego pracą maszyny operator ma możliwość pozyskania takich informacji, jak bieżący stan maszyny, historia jej pracy, wykresy liniowe zmienności poszczególnych parametrów podczas pracy. Dane te zaś wspomagają podejmowanie takich decyzji, jak konieczność zmiany narzędzia na nowe, dokonania przeglądu maszyny czy naprawy elementu, którego dalsze uszkodzenie może doprowadzić do zniszczenia całej maszyny. Koszty tak poważnej naprawy mogą przekraczać zyski wynikające z jej wykorzystania, stąd tak istotne w produkcji jest monitorowanie stanu maszyn.

Obserwacja stanu rzeczywistego

Rolą czujników w analizie danych produkcyjnych jest umożliwianie tej analizy na poziomie dającym rzeczywistą wartość w optymalizacji działań. Dzięki instalowaniu zaawansowanych urządzeń pomiarowych w odpowiednich miejscach procesu produkcyjnego możliwy jest jego ciągły monitoring. Obserwowanie parametrów wynikowych działań wytwórczych pozwala na zapobieganie usterkom i awariom, efektywne planowanie przeglądów i drobnych napraw, optymalizację stanu magazynu części zamiennych.

Obecność czujników oraz ich integracja z systemem zarządzającym poprzez sieć przemysłową jest kluczowym elementem predykcyjnego utrzymania ruchu i produkcji projakościowej. Lepiej bowiem podejmować decyzje w oparciu o konkretne dane, o precyzyjną wiedzę o stanie maszyn i urządzeń, a nie jedynie o szczątkowe informacje będące skutkiem wybiórczej analizy jakości lub nieprecyzyjne estymacje.

Agnieszka Hyla – konsultantka ds. optymalizacji produkcji w Centrum Szkoleń Inżynierskich EMT-Systems, autorka tekstów z zakresu zarządzania w produkcji.