도구 모니터링:도구 오류 예측 및 비용 절감

기계 상태 모니터링은 특정 기간 동안 기계의 상태를 평가할 수 있는 방법입니다. 기계에서 데이터를 캡처함으로써 효율성, 전체 장비 효율성 및 기타 변수를 사용하여 부품 교체, 마모 및 서비스 중단 시간을 최적화하기 위한 미래 성능을 결정할 수 있습니다.

그러나 도구 상태를 모니터링하는 것은 어떻습니까? 기계 상태 모니터링은 전자적으로 캡처된 데이터를 활용하지만 도구 자체는 부품의 절단, 보링 또는 밀링을 수행하는 정밀하고 강화된 도구입니다. 장비 상태 모니터링의 개념을 툴링까지 확장함으로써 기업은 툴 고장을 예측하고 비용을 절감할 수 있습니다.

공구 모니터링 시스템이란 무엇입니까?

도구 모니터링 시스템은 여러 장치의 기계 데이터를 분석하여 도구의 상태, 수명 및 남은 유용성을 결정합니다. 도구의 상태와 수명을 모니터링하는 것은 기계 상태 모니터링보다 수행하기가 더 어렵습니다. CNC 기계의 데이터를 활용하여 도구의 상태와 수명 주기를 이해하고 예측하려고 시도합니다. 공구 고장을 보다 정확하게 예측할수록 발생하는 전체 공구 비용이 낮아집니다.

다양한 요인을 모니터링함으로써 공구의 상태를 측정하는 모니터링 소프트웨어는 작업자에게 공구 마모와 공구 수명을 알릴 수 있습니다. 이를 통해 공정에 대한 가시성을 높이고 작업자가 각 도구를 최대한 활용할 수 있습니다. 그들은 또한 더 적은 다운타임으로 변경을 수행하기 위해 시간을 더 잘 관리할 수 있습니다. 공구 고장을 예측하면 작업자가 최적의 시점에서 공구를 교체할 수 있으며 기계 및 생산 중인 부품의 손상을 방지하고 스크랩 및 공구 비용을 절감할 수 있습니다.

도구 모니터링 시스템은 어떻게 작동합니까?

도구 모니터링 시스템은 세 가지 수준 중 하나에서 작동하며 각각의 정확도는 증가합니다. 레벨 1은 오류 지점에 의해 생성된 평균을 모니터링하는 반면 레벨 2는 전력을 사용하여 예측 가능한 파형을 측정하고 레벨 3은 수집된 데이터에 고급 알고리즘을 사용합니다. 도구를 모니터링하는 시스템을 구현하는 회사의 경우 기본적으로 세 가지 수준의 접근 방식이 있습니다. 각각은 도구 고장이 발생할 시기를 나타내는 것과 관련하여 다양한 정도의 확실성을 제공하며 결과적으로 각 단계는 다양한 정도의 효율성을 제공합니다.

레벨 1

첫 번째 유형은 가장 기본적인 유형으로 기계 산업 전반에 걸쳐 널리 사용됩니다. 이는 도구가 실패할 때까지 허용되는 기존의 사후 유지 관리 방식의 변형일 뿐입니다. 이 방법은 실패 지점을 사용하여 대체 가이드로 사용되는 평균을 만듭니다. 업계의 약 95%가 이를 수행하고 있습니다.

이 방법은 구현하기 쉽지만(산업 전반에 걸쳐 사용됨) 심각한 단점이 있습니다.

평균에 대한 설정값은 특히 기계에 다른 재료가 사용되는 경우 임의적이거나 주관적일 수 있습니다. 평균이 낮아지면 도구 비용이 증가합니다.

뿐만 아니라 도구의 작업을 방해하여 평균에서 벗어나게 하는 설명되지 않은 모든 종류의 다른 변수가 있을 수 있습니다. 그 결과 다음 두 가지 중 하나가 발생합니다.

1. 도구가 고장날 때까지 허용하여 대량의 부품 폐기
2. 도구 낭비 및 불필요하게 높은 도구 비용

"좋은" 부분(위)과 "나쁜 부분"(위에서 두 번째)의 이미지. 아래에는 두 개의 엔드밀이 있습니다. 첫 번째는 새 것이고 바닥은 파손된 것입니다. 이 제조사의 경우 엔드밀이 부러지면(하단과 같이) 슬롯이 절단되지 않고 부품이 스크랩이 됩니다.

레벨 2

두 번째 수준은 더 고급입니다. 이 시스템은 스핀들에서 사용되는 전력을 분석하고 녹음의 음파와 같은 파형을 추적하여 장애 지점을 예측합니다. 시간 경과에 따른 전력의 진폭을 읽음으로써 부하의 증가 및 감소가 장애 지점을 나타낼 수 있습니다.

이 시스템에도 단점이 있습니다. 레벨 1에서 주관적인 평균으로 제기된 문제를 해결하는 동안 레벨 2는 여전히 실패 지점 또는 그 근처에서 도구 상태만 캡처할 수 있습니다. 이는 시스템이 여전히 잠재적으로 더 높은 폐기율에 열려 있음을 의미합니다. 또한 고장 유형에 따라 가동 중지 시간이 추가되고 기계에 잠재적인 손상이 발생할 수 있음을 의미합니다.

레벨 3

사용 가능한 가장 진보된 솔루션인 이 접근 방식은 결함 접근 방식을 적시에 감지할 수 있는 알고리즘을 활용하여 허용 가능한 유지 보수 중단 시간 내에 부품을 교체하고 스크랩을 크게 줄입니다.

MachineMetrics에서 개척한 것과 같은 레벨 3 모니터링 시스템은 고주파 데이터와 고급 알고리즘을 사용하여 장애를 진단, 예측 및 방지합니다.

이러한 시스템은 또한 도구를 모니터링하는 센서가 필요하지 않습니다. 토크 사용에서 고주파 데이터를 측정하여 데이터를 구문 분석, 정리 및 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 기계 제어 장치에서 직접 가져오기 때문에 마지막 마일까지 모니터링을 최적화하고 기계 제어를 개선하는 고급 도구 상태 모니터링 시스템의 필수적인 부분이 됩니다.

주요 이점

자동화된 공작 기계 모니터링 시스템에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.

상태 모니터링

작업자는 부품이나 기계의 손상을 방지하는 파손되거나 마모된 도구에 대해 알림을 받습니다.

정확한 도구 수명

기계 유형, 환경 또는 재료와 같은 특정 상황에 맞게 도구를 최적화할 수 있습니다.

확장된 도구 수명

도구 최적화라고도 하는 도구 교체를 최적화하면 수명 주기가 최대화되고 도구가 너무 일찍 또는 너무 늦게 교체되지 않습니다.

개선된 품질

부러진 도구는 문제의 일부일 뿐입니다. 공구 마모는 사양에서 약간 벗어난 조각을 생산하여 스크랩을 생성할 수도 있습니다. CNC 공작 기계 모니터링 소프트웨어는 이러한 마모를 식별하여 추가 사용을 방지할 수 있습니다.

예측 유지보수

예측 유지보수는 품질을 개선하고 비용을 절감할 수 있는 가장 효과적인 방법입니다. 도구 오류를 정확하게 예측하고 팀에 문제를 수정하도록 경고하여 스크랩을 방지하는 기능이 있습니다.

전력 모니터링

전력 모니터링은 기계에서 사용하는 전력을 관리하는 데 도움이 되도록 생산 주기 전반에 걸쳐 도구를 지속적으로 모니터링하는 곳입니다. 각 작업에 사용되는 힘과 도구가 가하는 힘을 이해하면 도구 마모를 조기에 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전원이 예기치 않게 급증하면 시스템이 종료될 수 있습니다. 스파이크는 예상하지 못한 과도한 힘을 나타내어 작업자를 교체해야 하는 도구로 안내할 수도 있습니다. 전력 모니터링은 전력 모니터링과 같은 다른 프로그램 측면과 함께 작동하여 훨씬 더 완전한 그림을 제공할 수도 있습니다.

고속 데이터 처리

데이터는 회사의 가장 소중한 자산 중 하나입니다. 발생 시점에서 실시간으로 처리될 때 생산 모니터링을 지원하는 동일한 고급 분석 플랫폼의 프레임워크에서 사용하여 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 운영자와 관리자가 문제에 대한 솔루션을 개발하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터 에코시스템의 일부로 작업, 기계, 작업자, 교대조 등으로 귀중한 정보를 제공합니다.

실시간 도구 마모 감지

MachineMetrics에서 제공하는 것과 같은 고급 데이터 캡처 시스템은 실시간으로 도구 마모를 감지하는 데 활용할 수 있는 고주파 데이터를 활용할 수 있습니다. 결과가 분석되고 기계 학습을 사용하여 시스템은 도구 마모를 수반하는 각 신호에 추적 가능하고 플롯 가능한 속성을 할당하기 시작할 수 있습니다. 이 기능은 다른 장치와 함께 작동하므로 도구 마모를 모니터링하고 표시할 수 있습니다.

공구 모니터링을 사용하면 다음을 위한 도구 및 기계에 대한 수년간의 경험을 가진 고급 기계공의 귀를 복제할 수 있습니다. 임박한 실패의 징후.

모니터링 도구를 위한 소프트웨어가 있습니까?

장비가 측정된 생산 속도로 작동하지 않거나 적절한 시간이 소요되는 경우 도구 모니터링이 좋은 해결책이 될 수 있습니다. 비용과 품질이 전반적으로 고려된다면 적절한 도구 상태가 솔루션의 중요한 부분이 될 수 있습니다. 기계 생산 모니터링보다 수행하기가 더 어렵기 때문에 많은 회사에서 이를 기피할 수 있습니다. 그러나 기업에 이러한 모니터링 시스템이 필요한 이유는 생산 모니터링이 필요한 이유와 관련이 있습니다.

OEE를 이해하는 것도 마찬가지입니다. 디지털화 및 모니터링 여정을 막 시작한 많은 기업은 전반적인 장비 효율성에 대해 지나치게 과장된 의견을 갖고 있습니다. 그리고 생산 모니터링이 시작되면 그 의견은 산산조각이 난다. 이는 여러 문제를 처리하기 위한 지속적인 프로세스 개선을 위한 다음 수준의 드릴다운을 나타냅니다.

회사는 이러한 모니터링 소프트웨어를 사용하여 보다 전략적인 요구 사항을 해결할 수도 있습니다. 데이터로 인해 숙련된 작업자도 새로 고침해야 하는 교육 문제가 발생할 수 있습니다. 또한 회사의 장비 기반이 복잡성을 기반으로 품질 수준을 생산할 수 있는지 여부를 결정하는 데 사용할 수도 있습니다. 제품 사양과 추세는 시간이 지남에 따라 변하며 기존 장비가 항상 보조를 맞추는 것은 아닙니다.

또 다른 전략적 이유는 회사가 새로운 비즈니스를 수행하는 것입니다. 항공우주, 의료 및 군용 부품은 매우 엄격한 공차가 필요합니다. 회사가 현재 효율성과 프로세스 제어가 맞지 않는 새로운 비즈니스를 고려하는 경우 모니터링 시스템은 문제 영역을 식별하고 더 높은 품질의 작업을 수행할 수 있는 프로세스 솔루션으로 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다.

도구 모니터링은 언제 의미가 있습니까?

도구 모니터링은 회사가 진정한 OEE가 무엇인지 거의 또는 전혀 모를 때 의미가 있습니다. 프로세스를 최적화해야 할 때도 의미가 있습니다. 많은 기업에서 생산 모니터링과 함께 사용할 때 최대 20%의 두 자릿수 개선을 실현할 수 있습니다. 이 상태는 몇 년 동안 계속될 수 있으며 기계가 정해진 속도로 부품을 생산할 수 없는 이유를 이해하지 못하는 작업자와 관리자를 좌절시킬 수 있습니다.

또한 공구 모니터링은 회사가 주기 시간을 놓쳤거나 부정확하여 효율성 손실을 겪고 있는 경우에도 의미가 있습니다. 또한 품질 저하로 인한 손실이 크고 이러한 품질 저하가 발생하는 정확한 이유와 위치를 파악할 수 없는 회사에 탁월한 선택입니다.

예측 도구 모니터링을 위해 MachineMetrics로 전환한 BC 머시닝

BC Machining은 지속적인 공구 파손과 높은 불량률을 해결하기 위해 도움을 구했을 때 솔루션을 위해 MachineMetrics를 선택했습니다. BC Machining은 정밀도가 중요한 의료, 방위, 운송 및 전동 공구 산업에 서비스를 제공합니다.

BC Machining은 스위스 CNC 기계에서 과도한 공구 파손을 경험했으며 부품이 사양과 다를 수 있는 파손 지점과 공구 수명이 거의 다할 때 스크랩을 생성했습니다.

고주파 데이터를 캡처하고 고급 알고리즘을 통해 분석하는 MachineMetrics 솔루션을 사용하여 BC는 부품 스크랩을 방지하기 위해 도구 파손을 식별할 수 있었습니다.

분실된 부품, 분류 및 불확실성이 감소하여 거의 100% 오류 감지가 이루어지고 기계당 연간 72,000달러를 절약할 수 있습니다.

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MachineMetrics는 소스(CNC 기계 자체)에서 직접 데이터를 수집하는 도구 평가를 위한 모니터링 시스템을 제공합니다. 토크 사용을 모니터링하도록 설계된 맞춤형 알고리즘을 통해 입력을 시계열 이벤트 또는 기계 학습 모델로 시스템에 입력하여 공구 고장을 정확하게 예측할 수 있습니다.

MachineMetrics의 고주파 데이터 어댑터는 문제를 감지하고 에지에서 데이터를 분석하여 솔루션을 자동화하고 오류가 발생하기 전에 직원에게 문제를 경고하여 값비싼 스크랩 및 다운타임을 방지할 수 있습니다. 고급 기계 진단을 통해 툴링이 최적화되고 공격적이고 완전 자동화된 예측 유지보수 시스템에 통합됩니다. 도구의 상태 요구 사항을 처리하는 데 도움이 되도록 MachineMetrics를 배포하는 방법을 보려면 지금 저희 팀과 함께 데모를 예약하세요.