Pemantauan Alat Proaktif: Ramalkan Kerusakan & Potong Biaya

Pemantauan kondisi mesin adalah praktik di mana kesehatan mesin selama periode waktu tertentu dapat dievaluasi. Dengan menangkap data dari mesin, efisiensi, Overall Equipment Effectiveness, dan variabel lainnya dapat digunakan untuk menentukan kinerja masa depan guna mengoptimalkan penggantian bagian, keausan, dan waktu henti untuk pemeliharaan.

 

Tetapi bagaimana dengan pemantauan kondisi alat? Sementara pemantauan kondisi mesin memanfaatkan data yang ditangkap secara elektronik, alat itu sendiri adalah alat yang presisi dan terkeras yang melakukan pemotongan, pemboran, atau pemutaran pada sebuah potongan. Dengan memperluas konsep pemantauan kondisi mesin untuk mencakup alat-alat, perusahaan dapat memprediksi kegagalan alat dan mengurangi biaya.

Apa Itu Sistem Pemantauan Alat?

Sistem pemantauan alat menganalisis data mesin dari banyak perangkat untuk menentukan kesehatan, umur pakai, dan utilitas sisa dari sebuah alat. Memantau kesehatan dan umur pakai alat lebih sulit dilakukan daripada pemantauan kondisi mesin. Ini mencoba untuk memanfaatkan data dari mesin CNC untuk memahami dan memprediksi kondisi dan siklus hidup alat. Semakin tepat prediksi kegagalan alat, semakin rendah biaya alat keseluruhan yang ditimbulkan.

Dengan memantau berbagai faktor, perangkat lunak pemantauan yang mengukur kesehatan alat dapat memberitahu operator tentang keausan alat dan seberapa lama alat akan bertahan. Ini memberikan visibilitas yang lebih besar ke dalam proses dan memberdayakan operator untuk mendapatkan sebanyak mungkin umur dari setiap alat. Mereka juga dapat mengelola waktu mereka dengan lebih baik untuk melakukan pergantian dengan lebih sedikit waktu henti. Memprediksi kegagalan alat memungkinkan operator untuk mengganti alat pada titik optimal, sambil menghindari kerusakan pada mesin dan bagian yang diproduksi, mengurangi limbah dan biaya alat.

Bagaimana Sistem Pemantauan Alat Bekerja?

Sistem pemantauan alat beroperasi pada tiga tingkat, masing-masing meningkatkan ketidakakuratan. Tingkat satu memantau rata-rata yang dibuat oleh titik kegagalan sementara tingkat dua menggunakan daya untuk mengukur gelombang yang dapat diprediksi dan tingkat tiga menggunakan algoritma lanjutan untuk data yang dikumpulkan. Untuk perusahaan yang menerapkan sistem yang memantau alat-alat, ada pada dasarnya tiga tingkat pendekatan. Masing-masing menawarkan tingkat kepastian yang bervariasi mengenai kapan kegagalan alat akan terjadi, dan sebagai hasilnya, setiap langkah menawarkan tingkat efektivitas yang bervariasi.

Tingkat 1

Jenis pertama adalah yang paling dasar, dan digunakan luas di seluruh industri pemesinan. Ini hanyalah variasi dari praktik pemeliharaan reaktif lama di mana alat diizinkan berjalan hingga gagal. Metode ini menggunakan titik kegagalan untuk membuat rata-rata yang digunakan sebagai panduan penggantian. Sekitar 95% industri melakukan ini.

Sementara metode ini mudah diimplementasi (yang mengakibatkan penggunaan luas di industri), ini memiliki kekurangan yang signifikan.

Titik pengaturan untuk rata-rata dapat menjadi sembarat atau subjektif, terutama ketika bahan yang berbeda digunakan dalam mesin. Rata-rata yang diturunkan kemudian meningkatkan biaya alat.

Selain itu, dapat ada semua macam variabel lain yang tidak dipertimbangkan yang mengganggu pekerjaan alat, menyebabkan menyimpang dari rata-rata. Ini menghasilkan salah satu dari dua hal:

1. Jumlah besar bagian limbah dengan mengizinkan alat berjalan hingga gagal atau
2. Limbah alat dan biaya alat yang tidak perlu tinggi

Gambar bagian "baik" (atas) dan bagian "buruk" (dari atas kedua). Di bawah ini ada dua endmill: yang pertama baru, sementara yang bawah rusak. Bagi produsen ini, ketika endmill rusak (seperti yang bawah), slot tidak dipotong, dan bagian menjadi limbah.

Tingkat 2

Tingkat kedua lebih canggih. Sistem ini menganalisis daya yang digunakan oleh spindel dan melacak gelombang, seperti gelombang suara pada rekaman, untuk memprediksi titik kegagalan. Dengan membaca amplitudo daya seiring waktu, kenaikan dan penurunan beban dapat menunjukkan titik kegagalan.

Sistem ini juga memiliki kekurangan. Sementara mengatasi masalah yang diangkat oleh rata-rata subjektif di Tingkat 1, Tingkat 2 masih hanya dapat menangkap kondisi alat pada atau sangat dekat dengan titik kegagalan. Ini berarti sistem masih terbuka terhadap tingkat limbah yang potensial lebih tinggi. Ini juga berarti penambahan waktu henti dan potensi kerusakan pada mesin tergantung pada jenis kegagalan.

Tingkat 3

Solusi paling canggih yang tersedia, pendekatan ini menggunakan algoritma yang dapat mendeteksi pendekatan kegagalan tepat waktu untuk mengganti bagian dalam jeda pemeliharaan yang dapat diterima dan dengan limbah yang signifikan berkurang.

Sistem pemantauan Tingkat 3, seperti yang dipionirkan oleh MachineMetrics, menggunakan data frekuensi tinggi dan algoritma lanjutan untuk mendiagnosis, memprediksi, dan menghindari kegagalan.

Sistem ini juga tidak memerlukan sensor untuk memantau alat. Dengan mengukur data frekuensi tinggi dari penggunaan torsi, data dapat diurai, dibersihkan, dan dianalisis. Data ini ditarik langsung dari kontrol mesin, sehingga mengoptimalkan pemantauan untuk mencakup mil terakhir dan menjadi bagian integral dari sistem pemantauan kondisi alat yang lebih canggih yang meningkatkan kontrol mesin.

 

Manfaat Utama

Ada banyak manfaat dari sistem pemantauan mesin alat otomatis, termasuk:

Pemantauan Kondisi

Operator diberi pemberitahuan tentang alat yang rusak atau aus mencegah kerusakan pada bagian atau mesin.

Umur Pakai Alat yang Akurat

Alat dapat dioptimalkan untuk situasi spesifik seperti jenis mesin, lingkungan, atau bahan.

Siklus Hidup Alat yang Diperpanjang

Juga dikenal sebagai optimasi alat, mengoptimalkan penggantian alat berarti siklus hidup dimaksimalkan, dan alat tidak pernah diganti terlalu awal atau terlalu terlambat.

Kualitas yang Ditingkatkan

Alat yang rusak hanya bagian dari masalah. Keausan alat juga dapat menghasilkan limbah dengan memproduksi potongan yang sedikit keluar spesifikasi. Perangkat lunak pemantauan alat CNC dapat mengidentifikasi keausan ini untuk mencegah penggunaan lebih lanjut.

Pemeliharaan Prediktif

Pemeliharaan prediktif adalah metode paling berdampak yang tersedia untuk meningkatkan kualitas dan mengurangi biaya. Ini memiliki kemampuan untuk secara akurat memprediksi kegagalan alat dan memberi tahu tim untuk memperbaiki masalah, menghindari limbah sama sekali.

Pemantauan Daya

Pemantauan daya adalah di mana alat dipantou secara kontinu selama siklus produksi untuk membantu mengelola daya yang digunakan oleh mesin. Memahami daya yang digunakan untuk setiap pekerjaan dan yang diberikan oleh alat dapat membantu mendeteksi keausan alat lebih awal. Jika daya lonjakan secara tidak terduga, dapat menyebabkan pemadaman. Lonjakan juga dapat menunjukkan gaya berlebihan ketika tidak diharapkan dan membawa operator ke alat yang perlu diganti. Pemantauan daya juga dapat bekerja bersama dengan aspek program lain, seperti pemantauan gaya, untuk memberikan gambar yang lebih lengkap.

Pemrosesan Data Kecepatan Tinggi

Data adalah salah satu aset paling berharga perusahaan. Saat diproses secara real-time dan pada titik kejadian, dapat digunakan dalam kerangka platform analitik canggih yang sama yang mendorong pemantauan produksi untuk menyediakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Wawasan ini tidak hanya membantu operator dan manajer mengembangkan solusi untuk masalah. Sebagai bagian dari ekosistem data, mereka menyediakan informasi yang berharga per pekerjaan, mesin, operator, shift, dan lebih banyak lagi.

Deteksi Keausan Alat Real-time

Sistem pengumpulan data canggih seperti yang ditawarkan oleh MachineMetrics dapat mengakses data frekuensi tinggi yang dapat dimanfaatkan untuk mendeteksi keausan alat secara real-time. Hasilnya dianalisis, dan menggunakan pembelajaran mesin, sistem dapat mulai menetapkan atribut yang dapat ditelusuri dan diplotkan ke setiap sinyal yang menyertai keausan alat. Kemampuan ini bekerja bersama dengan perangkat lain sehingga keausan alat dapat dipantou dan diplotkan.

 

Dengan pemantauan alat, Anda dapat mereplikasi telinga seorang pemesin mahir dengan tahun pengalaman mendengarkan alat dan mesin untuk tanda-tanda kegagalan mendatang.

Apakah Perangkat Lunak untuk Pemantauan Alat untuk Anda?

Jika peralatan tidak berkinerja sesuai tingkat produksi yang diukur atau waktu siklus yang tepat, pemantauan alat mungkin menjadi solusi yang baik. Jika biaya dan kualitas tidak konsisten, maka kesehatan alat yang baik dapat menjadi bagian penting dari solusi. Karena lebih sulit dilakukan daripada pemantauan produksi mesin, banyak perusahaan mungkin menghindarinya. Namun mengapa perusahaan membutuhkan sistem pemantauan semacam ini berhubungan erat dengan mengapa mereka membutuhkan pemantauan produksi.

Hal yang sama berlaku untuk memahami OEE. Banyak perusahaan yang baru memulai perjalanan digitalisasi dan pemantauan mereka memiliki pendapat yang sangat terinfrasi tentang Overall Equipment Effectiveness mereka. Dan saat pemantauan produksi dimulai, pendapat itu hancur. Ini mewakili tingkat drill-down berikutnya untuk perbaikan proses berkelanjutan untuk menguasai sejumlah masalah.

Perusahaan juga dapat menggunakan perangkat lunak pemantauan semacam ini untuk memenuhi kebutuhan strategis. Mungkin data tersebut mengarah pada masalah pelatihan yang berarti bahkan operator berpengalaman perlu menyegarkan. Ini juga dapat digunakan untuk menentukan apakah basis peralatan perusahaan cukup untuk menghasilkan tingkat kualitas berdasarkan kompleksitas. Spesifikasi produk dan tren berubah seiring waktu, dan peralatan lama mungkin tidak selalu dapat mengejar.

Alasan strategis lain adalah untuk perusahaan untuk mengambil bisnis baru. Bagian penerbangan udara, medis, dan militer memerlukan toleransi yang sangat ketat. Jika perusahaan mempertimbangkan untuk mengambil bisnis baru di mana efisiensi dan kontrol proses saat ini tidak sinkron, sistem pemantauan dapat membantu mengidentifikasi area masalah dan mengarahkan mereka ke solusi proses yang memungkinkan mereka untuk mengambil pekerjaan berkualitas lebih tinggi.

Kapan Pemantauan Alat Berarti?

Pemantauan alat berarti ketika perusahaan memiliki sedikit atau bahkan tidak ada ide tentang OEE aktualnya. Ini juga berarti ketika proses perlu dioptimalkan. Banyak bisnis dapat menyadari peningkatan dua digit yang tinggi hingga 20% saat menggunakannya dalam kombinasi dengan pemantauan produksi. Kondisi ini dapat berlangsung selama tahun-tahun dan membuat operator dan manajer yang tidak mengerti mengapa mesin tidak dapat memproduksi bagian dengan tarif yang ditetapkan frustrasi.

Pemantauan alat juga berarti ketika perusahaan mengalami kerugian efisiensi karena waktu siklus yang terlewat atau salah di mana kegagalan alat berarti pekerjaan tidak pernah beroperasi pada tarif produksi sesuai spesifikasi. Dan ini adalah pilihan yang sangat baik untuk perusahaan yang memiliki kerugian tinggi dari gagalan kualitas dan tidak dapat menentukan alasan pasti mengapa dan di mana gagalan ini terjadi.

BC Machining Berpaling ke MachineMetrics untuk Pemantauan Alat Prediktif

Ketika BC Machining mencari bantuan untuk mengatasi kerusakan alat yang berlanjut dan tingkat limbah yang tinggi, mereka melibatkan MachineMetrics untuk solusi. BC Machining melayani industri medis, pertahanan, transportasi, dan alat listrik di mana presisi sangat penting.

BC Machining telah mengalami kerusakan alat yang berlebihan di mesin Swiss CNC mereka, menciptakan limbah pada titik kerusakan dan dekat akhir umur alat ketika bagian dapat bervariasi keluar spesifikasi.

Menggunakan solusi MachineMetrics untuk menangkap data frekuensi tinggi dan menganalisisnya melalui algoritma lanjutan, BC dapat mengidentifikasi kerusakan alat untuk mencegah bagian limbah.

Penurunan bagian yang hilang, pengurutan, dan ketidakpastian terjemahkan ke deteksi kegagalan hampir 100% dan penghematan tahunan sebesar $72.000 per mesin.

Baca studi kasus lengkap dengan BC Machining.

MachineMetrics menawarkan sistem pemantauan untuk penilaian alat yang mengumpulkan data langsung dari sumber – mesin CNC itu sendiri. Melalui algoritma kustom yang dirancang untuk memantau penggunaan torsi, input dapat dimasukkan ke dalam sistem sebagai event time-series atau model pembelajaran mesin untuk memprediksi kegagalan alat secara akurat.

Adapter data frekuensi tinggi MachineMetrics dapat mendeteksi masalah dan menganalisis data di edge untuk mengotomatisasi solusi dan memberi tahu staf tentang masalah sebelum kegagalan terjadi, mencegah limbah dan waktu henti yang mahal. Dengan diagnostik mesin canggih, alat dioptimalkan dan diintegrasikan ke dalam sistem pemeliharaan prediktif yang agresif dan sepenuhnya otomatis. Untuk melihat bagaimana MachineMetrics dapat diterapkan untuk membantu Anda menguasai kebutuhan kesehatan alat Anda, pesan demo dengan tim kami hari ini.