Cara Mengurangi Kegagalan Alat dengan Deteksi Kerusakan Alat CNC
Kerusakan pahat selalu menjadi tantangan bagi operasi pemesinan. Kerusakan ini dapat terjadi selama siklus pemesinan reguler karena keausan pahat yang pada akhirnya menyebabkan kegagalan. Mereka juga dapat terjadi karena pengaturan yang tidak tepat, kesalahan manusia, kerusakan peralatan, atau karena berbagai alasan lainnya.
Saat alat rusak, biaya menumpuk. Waktu henti berarti lebih sedikit barang berkualitas pertama dan kemungkinan pengiriman yang terlewat. Ini juga meningkatkan biaya tenaga kerja dan material dari sisa dan tenaga kerja tambahan untuk bagian yang dapat dikerjakan ulang.
Namun, beberapa tahun terakhir telah terlihat pertumbuhan dalam sistem pemantauan alat yang akurat dan dapat diandalkan yang beroperasi bersama dengan pemantauan produksi untuk memperpanjang masa pakai alat atau memprediksi kegagalannya.
Artikel ini akan menjelaskan kerusakan alat, membahas teknologi deteksi kerusakan alat yang umum, dan membahas cara untuk menghindari kerusakan yang mahal.
Apa itu Deteksi Kerusakan Alat CNC?
Ada berbagai macam alat yang digunakan dalam pemesinan CNC. Deteksi kerusakan alat terdiri dari teknologi sistem kontrol di mana kerusakan alat memberi sinyal kepada operator kerusakan.
Ketika alarm ini terjadi, siklus pemesinan dapat berhenti, memungkinkan operator mengganti pahat dan mencegah kerusakan pada mesin. Bergantung pada jenis kerusakannya, deteksi alat dapat membantu memulihkan bagian sebelum menjadi memo.
Jenis Teknologi Pemecah Alat
Deteksi kerusakan alat menawarkan banyak manfaat, termasuk:
- Akurasi Lebih Baik
- Pengurangan Memo dan Pengerjaan Ulang
- Menurunkan Biaya
- Efisiensi Lebih Tinggi
- Penanganan Operator yang Berkurang
Ada beberapa teknologi aktif yang digunakan dalam permesinan CNC yang memungkinkan produsen menyadari manfaat ini. Jenis sistem yang digunakan untuk deteksi kerusakan perkakas dapat terdiri dari satu atau beberapa teknologi berikut.
Mereka sering dikaitkan dengan sistem pemantauan produksi dan idealnya platform IIoT yang dapat menganalisis data perkakas di cloud untuk memprediksi kerusakan dengan lebih baik di masa mendatang. Salah satu inovasi di bidang teknologi non-kontak adalah penggunaan data frekuensi tinggi yang membantu mendiagnosis, memprediksi, dan menghindari kegagalan. Teknologi ini tanpa sensor dan menggunakan data real-time instan yang ditarik dengan kecepatan sangat tinggi untuk membangun model deteksi kegagalan alat yang akurat.
Teknologi Kabel
Sistem deteksi putus kabel sangat mudah. Perangkat keras yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan secara fisik terpasang ke komponen utama mesin di mana kerusakan dapat terjadi. Biasanya lebih murah daripada teknologi lain karena perangkat komunikasi tidak perlu disematkan ke perangkat keras.
Sistem berkabel adalah pilihan yang baik untuk deteksi kerusakan pahat pada peralatan di mana gerakan yang diperlukan untuk mengerjakan benda tersebut sangat mudah. Namun, kualitas analisis, kecepatan alarm, dan kecepatan respons saat terjadi gangguan akan membuat perbedaan. Sistem berkabel hanya sebaik kecepatan respons, kualitas analisis, dan wawasan yang dihasilkan.
Manfaat teknologi kabel adalah dapat dihubungkan langsung ke solusi pemantauan alat di seluruh pabrik. Hal ini sangat meningkatkan kualitas analisis kerusakan alat yang memungkinkan strategi prediktif dan preskriptif diterapkan untuk masa pakai alat yang lebih baik dan kerusakan yang lebih sedikit.
Teknologi Nirkabel
Teknologi nirkabel sama akuratnya dengan teknologi kabel. Salah satu pertimbangannya adalah jangkauan perangkat keras nirkabel ke pengontrol atau titik akses ke platform yang memantau produksi dan mengirimkan peringatan. Sebagian besar toko diatur di mana jangkauan tidak menjadi masalah.
Dalam deteksi putus nirkabel, sistem biasanya Bluetooth atau berdasarkan RF tradisional. Seiring kemajuan teknologi nirkabel, pergeseran ke perangkat berkemampuan Bluetooth, terutama Bluetooth Hemat Energi, mulai menggantikan RF. Teknologi nirkabel dapat berkomunikasi langsung dengan solusi perangkat lunak pemantauan alat. Ini mengotomatiskan pemantauan keausan pahat dan kerusakan pahat dan mengidentifikasi tidak hanya saat pahat rusak tetapi juga saat mendekati titik kegagalan.
Teknologi Kontak
Teknologi deteksi kontak menggunakan probe, bantalan, atau bagian ujung lainnya untuk menentukan apakah suatu alat rusak. Probe dapat diperbaiki atau dipindahkan, tergantung pada jenis mesin. Alat akan menghubungi probe untuk menentukan apakah alat rusak. Deteksi pemutusan kontak dapat digunakan dengan sistem kabel dan nirkabel.
Seperti teknologi kabel, teknologi kontak adalah cara fisik untuk mendeteksi kerusakan alat. Tetapi perangkat kontak ini dapat dimuat ke perangkat lunak pemantauan alat dalam sistem kabel dan nirkabel untuk membuat deteksi kerusakan alat secara real time. Artinya, menghentikan peralatan saat terdeteksi segera dapat diotomatisasi untuk mencegah kerusakan pada mesin dan menghemat material dari tempat sampah.
Teknologi Non-Kontak
Teknologi deteksi pemutusan non-kontak yang paling umum adalah laser. Laser sangat ideal untuk mendeteksi kerusakan alat rotasi kecepatan tinggi. Mereka juga sangat berguna dalam alat yang memerlukan pemantauan termal yang dapat merusak atau merusak alat di bawah panas berlebih. Laser hanya mampu mengukur dalam dua dimensi. Untuk tiga dimensi, mereka dipasangkan dengan teknologi kontak untuk menangkap data dimensi ketiga.
Teknologi deteksi istirahat non-kontak lainnya adalah penggunaan kamera. Kamera lebih baik untuk alat kecil dibandingkan dengan laser. Sinar seringkali lebih lebar daripada pahat pada perkakas kecil, dan kamera dapat mendeteksi jeda dengan gambar resolusi tinggi dari penggilingan pahat kecil.
Pertahankan Istirahat Alat Seminimal Mungkin
Istirahat alat dapat diminimalkan melalui praktik terbaik dan perhatian terhadap detail. Ini membantu meminimalkan biaya perkakas dan operasi produksi secara keseluruhan. Praktik terbaik meliputi:
- Pertahankan kontrol yang ketat terhadap jumlah rata-rata rakitan alat dan dokumen yang ditangani, sehingga keduanya disiapkan dengan benar untuk setiap proses.
- Audit waktu penyiapan untuk mencari akar penyebab proses bermasalah yang dapat dikurangi dengan penyesuaian penyiapan.
- Sertakan kualitas alat dalam upaya peningkatan. Bahan yang tepat untuk alat akan tergantung pada jenis pekerjaan yang dijalankan toko; bahan alat pemotong berkualitas rendah dapat meningkatkan biaya.
- Gunakan perangkat lunak pemantauan produksi. Sistem canggih seperti yang ditawarkan oleh MachineMetrics memungkinkan Anda mempelajari penyebab kerusakan secara mendalam untuk mengembangkan strategi prediktif yang lebih baik guna mengurangi kerusakan.
Kesalahan Umum pada Kerusakan Alat Pemotong
Kesalahan dapat menyebabkan kerusakan alat. Berikut adalah contoh kesalahan umum yang menyebabkan kerusakan alat.
- Pemegang Alat atau Rakitan Alat yang Salah – Memilih kombinasi alat yang tepat sangatlah penting. Kombinasi ini mencakup pemegang pahat yang tepat, panjang pahat, dan profil pahat.
- Alat yang Salah – Memilih alat yang tepat untuk bahan dapat menjadi perbedaan antara alat yang rusak dan bagian yang benar. Seringkali, alat tidak cocok dengan bahan yang digunakan.
- Kecepatan Salah – Di jalan raya, kecepatan membunuh. Namun di CNC, kesalahan sering terjadi pada kecepatan pemotongan yang terlalu rendah.
- Jalur Alat yang Salah – Kesalahan pemrograman dasar ini gagal memperhitungkan fitur kompleks dalam jalur alat.
Pemesinan BC Beralih ke MachineMetrics untuk Pemantauan Alat Prediktif
Saat BC Machining mencari bantuan untuk mengatasi kerusakan alat yang berkelanjutan dan tingkat kerusakan yang tinggi, mereka menggunakan MachineMetrics untuk mencari solusi. BC Machining melayani industri medis, pertahanan, transportasi, dan perkakas listrik di mana presisi sangat penting.
BC Machining telah mengalami kerusakan pahat yang berlebihan pada mesin CNC Swiss mereka, menghasilkan skrap baik pada titik kerusakan maupun mendekati akhir masa pakai pahat ketika suku cadang dapat bervariasi di luar spesifikasi.
Dengan menggunakan solusi MachineMetrics untuk menangkap data frekuensi tinggi dan menganalisisnya melalui algoritme lanjutan, BC dapat mengidentifikasi kerusakan alat untuk mencegah bagian yang rusak.
Penurunan bagian yang hilang, penyortiran, dan ketidakpastian diterjemahkan ke dalam deteksi kegagalan hampir 100% dan penghematan tahunan $72.000 per mesin.
Baca studi kasus lengkap dengan BC Machining.
MachineMetrics menawarkan sistem pemantauan untuk penilaian alat yang mengumpulkan data langsung dari sumbernya – mesin CNC itu sendiri. Melalui algoritme khusus yang dirancang untuk memantau penggunaan torsi, input dapat dimasukkan ke dalam sistem sebagai peristiwa deret waktu atau model pembelajaran mesin untuk memprediksi kegagalan alat secara akurat.
Adaptor data frekuensi tinggi MachineMetrics dapat mendeteksi masalah dan menganalisis data di edge untuk mengotomatisasi solusi dan memperingatkan staf tentang masalah sebelum kegagalan terjadi, mencegah memo dan waktu henti yang mahal. Dengan diagnostik alat berat yang canggih, perkakas dioptimalkan dan digabungkan ke dalam sistem perawatan prediktif yang agresif dan otomatis sepenuhnya. Untuk melihat bagaimana MachineMetrics dapat diterapkan untuk membantu Anda menangani kebutuhan kesehatan alat Anda, pesan demo dengan tim kami hari ini.
