Jeżeli chodzi o grupę najbardziej perspektywicznych zastosowań Internetu Rzeczy słowo klucz to predykcja, czyli przewidywanie. Wyróżnia się dwa kierunki wykorzystania w tym celu danych z systemów zdalnego monitoringu przesyłanych w sieciach IoT. Pierwszym jest poprawa jakości produkcji, natomiast drugim - eliminacja przestojów.
KONTROLA JAKOŚCI - OBECNIE...
Kontrola jakości jest integralną częścią każdego procesu produkcyjnego, bez względu na branżę. Spełnienie wysokich standardów w tej dziedzinie jest wyróżnikiem wśród konkurencji i ułatwia pozyskiwanie i przywiązywanie do siebie klientów. W niektórych gałęziach przemysłu jest też wymuszone przepisami, których spełnienie jest warunkiem koniecznym prowadzenia legalnej działalności i uzyskania zgody na wprowadzenie produktów do sprzedaży. Przykłady to branże: spożywcza, farmaceutyczna oraz chemiczna.
W zależności od specyfiki produkcji, wyrobów lub możliwości realizacji kontrola jakości jest przeprowadzana na różnych etapach. Najbardziej opłacalne jest jak najwcześniejsze wykrycie produktów wybrakowanych, ogranicza to bowiem straty materiałów, energii i innych zasobów przedsiębiorstwa, które zostałyby zużyte do wyprodukowania wyrobów, które ostatecznie nie zostaną wprowadzone do sprzedaży. W tradycyjnym podejściu generalnie najbardziej liczy się jednak efekt końcowy, czyli niedopuszczenie do tego, żeby produkt słabej jakości trafił w ręce kupującego.
...I W PRZYSZŁOŚCI
W strategii predykcyjnej chodzi natomiast o to, aby wykryć oznaki, które świadczą o tym, że do pogorszenia jakości produktu może dojść, czyli żeby przewidzieć defekty, zanim jeszcze wystąpią. Pozwala to na bieżąco wprowadzać poprawki, które do nich nie dopuszczą. Dzięki temu predykcja zapewnia oszczędności, ograniczając liczbę wadliwych wyrobów i upraszczając "zwykłą" inspekcję, co z kolei ma pozytywny wpływ na wydajność produkcji.
Rozwiązania z tej dziedziny pozwalają również na dobór optymalnych pod względem jakości produktu końcowego ustawień maszyn, procedur, receptur w zależności od zmiennej specyfiki wyrobu lub warunków produkcji. Najlepiej założenia predykcyjnej kontroli jakości zilustrować przykładami jej możliwych zastosowań.
PRZEGLĄD ZASTOSOWAŃ PREDYKCJI W KONTROLI JAKOŚCI
Nieregularności na powierzchni blachy powstałe w procesie walcowania są zwykle wykrywane na stanowisku ich inspekcji albo niestety dopiero wtedy, gdy stają się widoczne po ich zamalowaniu albo polakierowaniu, ponieważ różnie odbijają światło. W metodzie predykcyjnej natomiast na podstawie analizy parametrów pracy walcarki zawczasu rozpoznawane są oznaki znaczącego zużycia rolek, które skutkowałoby ich nierównomiernym dociskaniem do blachy. W porę interweniując i wymieniając je na nowe, można temu zapobiec.
Kolejnym przykładem jest automatyzacja takich zadań, jak spawanie albo dokręcanie śrub. Nie jest łatwa, ponieważ trudno jest programowo odwzorować wiedzę i doświadczenie operatorów oraz ich zdolność do adaptowania się do zmieniających się warunków i rozpoznawania zależności między różnymi ustawieniami maszyn i uwzględniania ich wpływu na jakość, na przykład spawu albo dokręcenia śruby. Dzięki rozwiązaniom z zakresu predykcyjnej kontroli jakości możliwe jest przewidywanie w czasie rzeczywistym rezultatów na podstawie analizy kombinacji różnych wartości parametrów pracy maszyn, w tym przypadku spawarki albo wkrętarki, a następnie wybranie tych najlepszych w danych warunkach.
PROGNOZOWANA KONTROLA JAKOŚCI - PRZYKŁADÓW CD.
W obrabiarkach sterowanych numerycznie czynnikiem, który ma bardzo duży wpływ na występowanie niedokładności geometrycznych zniekształcających obrabiany przedmiot albo powodujących przekroczenie tolerancji jego wymiarów, są deformacje termiczne. Powstają one na skutek różnic temperatur w obrębie maszyny.
Te z kolei spowodowane są przede wszystkim silnym nagrzewaniem się wrzeciona z narzędziem, jak też styku narzędzie-przedmiot obróbki. W efekcie części obrabiarki na przemian rozszerzają się i kurczą, co zwiększa niedokładność pozycjonowania, wyrównywania, siły docisku i innych funkcji oraz parametrów tych maszyn.
Szacuje się, że deformacje cieplne w obrabiarkach CNC odpowiadają za od 40% do nawet 70% niedokładności geometrycznych, dlatego tak ważne jest znalezienie sposobu na ich zmniejszenie. Rozwiązania z zakresu predykcyjnej kontroli jakości wykazują w tym zakresie dużą skuteczność. Uzyskuje się ją dzięki kompensowaniu prognozowanych błędów termicznych przez korygowanie ustawień maszyn, w tym ścieżek ruchu narzędzi, na podstawie wyników pomiarów temperatury w różnych miejscach obrabiarki.
Inny przykład to zadania, jak m.in. produkcja betonu, w których na jakość wyrobu końcowego i zgodność jego parametrów z normami mają wpływ proporcje składników mieszanki surowców i sposób ich dozowania. Najlepszą recepturę tradycyjnie opracowuje się, opierając się na wynikach badań laboratoryjnych. Dzięki predykcyjnej kontroli jakości zadanie to może być realizowane "w locie", zapewniając znaczącą oszczędność czasu, a zatem większą wydajność.