Všestranná zbraň proti strojovým výpadkům

Thomas Hilzbrich, Pablo Mayer a Felix Müller (zleva) vyvinuli „Chytrou systémovou optimalizaci“ a založili start-up plus10 GmbH. (Zdroj: Fraunhofer IPA / Foto: Rainer Bez)

Výzkumníci z Fraunhofer IPA vyvinuli analytický nástroj, který díky samoučícím se algoritmům nachází závady v rychle se taktujících výrobních zařízeních, pomáhá při odstraňování problémů a provádí automatizované srovnávání strojů. Nyní se vědci s touto technologií osamostatňují.

Obzvláště farmaceutický a spotřebitelský průmysl pracuje s kapitálově náročnými výrobními zařízeními a je závislý na neustálém maximalizování produktivity. Jinak hrozí tlak na náklady a finanční mezery. V praxi však platí: „Čím složitější zařízení, tím nižší produktivita.“ To shrnuje Felix Müller, vedoucí skupiny pro autonomní optimalizaci výroby v Fraunhofer IPA. K tomu přistupuje fakt, že mnoho výrobních zařízení zahrnuje řadu stanic a pracují tak rychle, že příčiny chyb nejsou pouhým okem rozpoznatelné.

S „Chytrou systémovou optimalizací“ proto Müller a jeho tým vyvinuli analytický nástroj, který průběžně rozpoznává chyby a jejich příčiny v rychle se taktujících řetězcových výrobních zařízeních: Výkonný konnektor přistupuje přes protokol výrobce k datům v řídicím systému stroje s vysokou frekvencí. Tím vzniká kontinuální datová základna, kterou vyhodnocují několik samoučících se algoritmů synchronizovaně v čase. Ty detailně identifikují, kde jsou v systému chyby, jak spolu souvisejí a jaké mají prioritu při odstraňování. Tím lze rychleji odstranit nebo dokonce předpovědět závady, které by mohly vést k úplnému výpadku systému.

Stroj se neustále učí

Ovšem není vždy jasné, co dělat, když hrozí výskyt chyby. Přidávají se také následné hlášení zařízení, která situaci ještě více znesnadňují obsluze. Z tohoto důvodu Müller a jeho tým vyvinuli Shannon®, inteligentní asistenční systém pro složitá výrobní zařízení, který staví na „Chytré systémové optimalizaci“. Dříve bylo často na obsluze strojů, aby rozhodla, co udělat pro opravu chyby. Nyní jí však zařízení pošle podrobný krok-za-krokem návod na smartphone nebo tablet. Datová základna a vazby mezi poruchami a řešeními se během provozu zařízení neustále rozšiřují.

Obsluha zařízení tak může sama vytvářet návody, například k odstranění poruch. Tyto návody mohou obsahovat nejen text, ale i fotografie a videa. Dále může obsluha poskytnout zpětnou vazbu k poskytnutým informacím, což se využívá ke zlepšení. Obsluha je také aktivně vyzývána, aby přispívala znalostmi, například při popisu detekovaných, ale neznámých událostí. Tím se časem vytváří jasná a srozumitelná databáze znalostí složená z chyb, událostí a řešení. Shannon® je v současnosti nasazen jako aplikace pro tablety a chytré telefony v několika továrnách, kde výrazně zkrátila dobu odhalení a odstranění poruch.

Zvýšení efektivity až o 18 procent

Automatizované srovnávání strojů je také možné s „Chytrou systémovou optimalizací“: V mnoha výrobních halách stojí desítky identických nebo podobných strojů, které provádějí stále stejný cyklus. Příkladem jsou vstřikovací, tlakové nebo také blaskové a hloubotiskové stroje. Přestože jsou všechny stejně konstruované, některé pracují pomaleji než jiné. Často je to kvůli opotřebení určitých dílů, odlišnému chování senzorů, různým nastavením nástrojů nebo kolísání materiálu.

Při srovnávání strojů se nejprve definuje celkový průběh v jednom stroji a rozdělí se na jednotlivé kroky. Poté vysokofrekvenční konnektor na řídicím systému stroje vytvoří datovou základnu, kterou vyhodnocuje balíček algoritmů strojového učení. To se děje současně se všemi připojenými stroji a virtuálně se spojí do ideálního průběhu procesu. Z toho nástroj okamžitě rozpozná, když některý stroj pracuje pomaleji, než je plánováno, a spojí to s technickým problémem. Uživatelé tak mohou nejen odhalit poruchy dříve, než nastanou, ale také získat optimalizovaný cyklus pro připojené stroje tím, že spojí nejlepší jednotlivé kroky. To v dosavadních prototypových aplikacích vedlo ke zkrácení cyklu o 2 až 18 procent. I nejrychlejší stroj může být takto ještě rychlejší. Aplikace byla již nyní převedena do kontinuálně se učícího softwaru nazvaného Darwin.

Výzkumníci zakládají startup

U několika dodavatelů automobilových dílů a výrobce vstřikovacích strojů již bylo Darwin, inteligentní srovnávání strojů, nasazeno, dokonce i napříč závody. Shannon® již nachází uplatnění u velkých automobilových a farmaceutických společností. To byl dostatečný důvod pro Felixe Müllera a jeho dva spoluzakladatele Thomase Hilzbricha a Pabla Mayera, aby se s „Chytrou systémovou optimalizací“ osamostatnili. Jejich startup, plus10 GmbH, má aktuálně kanceláře ve Stuttgartu a Augsburgu a dnes zahájí provoz.