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歐姆龍數字化預測性維護樣機,實現不依賴熟練工的預兆保全

發布時間:2022-11-7 10:15:02|來源: Omron/歐姆龍

伴隨著社會發展,制造現場正面臨著新的課題,比如熟練的維保人員缺乏,現有設備的老化,制品高附加價值化而導致的設備事故損失增大等等。為此,歐姆龍依托于成熟的自動化技術,將維保技能電子化、設備數據IoT化,通過預測性維護,幫助客戶解決現場課題。
歐姆龍數字化預測性維護樣機,實現不依賴熟練工的預兆保全
  在2022線上工博,歐姆龍展示的數字化預測性維護樣機,重現工匠保全,通過信息化元器件,實現不依賴熟練工的預兆保全。

  課 題

  ? 設備事故引發的商業損失風險

  ? 無法實時監控設備老化、異常

  ? 熟練保全員的缺乏

  使用產品

  電機狀態監視器 K6CM

  將三相感應電機的狀態數值化
歐姆龍數字化預測性維護樣機,實現不依賴熟練工的預兆保全
  ■ 適用于變頻器使用環境

  ■ 設定閾值,輕松掌控維護時間

  ■ 使用軟件,通過PC實時監控

  ■ 既有設備也可后續安裝的夾鉗式CT

  溫度狀態監視設備 K6PM

  遠程持續監視和診斷柜內設備的溫度狀態,

  兼顧省人工和減小事故風險
歐姆龍數字化預測性維護樣機,實現不依賴熟練工的預兆保全
  ■ 采用廣角、小型設計,在各個場所都可進行較佳安裝

  ■ 預測升溫變化,通知異常發熱的危險度

  ■ 在環境溫度變化較大的環境下,也可預知設備的異常發熱

  ■ 對復雜的柜內溫度分布自動設定較佳閾值

  應用實測

  K6CM 排氣扇應用

  本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷)、右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現左側馬達和風扇位置無偏移的正常狀態下,劣化度1在41——65左右,振動(加速度)為0.09——0.10左右,劣化度2在85——95左右,振動(速度)為0.00——1.24左右;反觀右側馬達和風扇位置錯位的異常狀態下,劣化度1增加到61——87左右,振動(加速度)為0.06——0.07左右,劣化度2增加到153——167左右,振動(速度)為0.00——1.03左右,可以發現劣化度2的數據變化尤其明顯,可清晰確認老化程度的加重情況。

  K6CM 攪拌機應用

  本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷)、右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現正常情況下,劣化度1在12——15左右,振動(加速度)為0.05——0.06左右,劣化度2在22——23左右,振動(速度)為0.00,一旦葉輪位置偏移,出現與壁面接觸的狀態,則劣化度1增加到26——34左右,振動(加速度)無變化,劣化度2增加到30——40左右,振動(速度)無變化,通過明顯的數據變化,可清晰確認老化程度的加重情況。

  K6CM 粉末噴霧干燥機應用

  本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷),右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現在正常情況下,劣化度1在25——31左右,振動(加速度)為0,劣化度2在2左右,振動(速度)為0.95——1.17左右,通過模擬粉末附著在壁面上的狀態后,劣化度1增加到54——59左右,振動(加速度)增加到0——0.23,劣化度2增加到45——49左右,振動(速度)為1.00——1.13左右無變化,通過明顯的數據變化,可清晰確認老化程度的加重情況。

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