공정 투명성을 포함하는 SCHUNK 클램핑 및 그리핑 시스템 SCHUNK
최교식 2020-07-14 14:28:12

 

조건 모니터링 시스템(CMS)은 생산 공정의 변경과 이상을 감지한다. 이것은 초기 손상이 왔을 때 조기 경고를 발생시켜서 품질 이상을 감지하고, 생산 공정의 안정성을 모니터링하며 모든 생산 및 가치 창출 단계에서 일관된 품질 제어를 보장한다. 이런 맥락에서 그리핑 시스템과 클램핑 장치가 부품에 가장 가깝게 위치한다는 점이 중요하게 작용하고 있다.

 

 

더욱 높은 생산성, 자동화 시스템 가용성 및 공정 신뢰성에 대한 작업자의 수요는 최신 생산에 사용되는 기계와 시스템에 영향을 미친다. 지속적인 조건 모니터링을 수행하는 기능은 점점 부품 선택의 주요한 기준이 되고 있다. 생산과 품질 데이터를 생산 속도에 맞춰 분석하는 기능은 중대한 비용 절감, 더 높은 작동 효율성, 개선된 생산 품질을 잠재적으로 제공할 수 있다. 가장 중요한 것은 시스템의 더 높은 가용성과 저스트- 인 타임 유지보수가 작동 효율성을 개선시킬 수 있다는 점이다. 자동화 시스템에서 예고되지 않은 정지 시간은 사실 완전히 제거되어야 하는 것이 이상적이다. 기계 마모에 관한 데이터를 공정 제어에 통합하고 표준 품질 측정치에서 편차를 예측하여 적시에 필요한 조치를 취함으로써 생산 품질을 개선할 수 있다.

 

데이터 판독뿐 아니라 분석까지

 

제조공장에는 기계와 자동화 시스템, 스마트 툴 및 그 구성부품에 의하여 생산된 막대한 데이터가 이미 있다. 하지만 전체 데이터의 약 5% 정도로 매우 적은 양만 사용될 것으로 추정된다. 센서에 기록된 값에는 중요성을 거의 두지 않았고 기껏해야 손상이 있을 경우에나 또는 문제해결 시에만 사용된다. 이러한 기존 데이터를 포괄적이고 체계적으로, 무엇보다 실시간으로 사용하여 실질적인 이점이 보장된 스마트 제조 시나리오를 달성할 수 있다. 또한 네트워킹과 디지털화의 정도는 생성되는 데이터 양이 급속하게 증가하는 것과도 연관된다. , 클라우드 데이터 센터 연결만으로는 거대하고 빠르게 증가하는 데이터 스트림을 대처하는데 리스크가 있고 또한 정지 시간과 지연시간이 길게 발생할 수도 있다. 그래서 최근 연구 프로젝트는 데이터가 이해되는 방식의 근본적 변화에 초점이 맞추어지고 있다. 과거처럼 단순히 데이터를 수집하는 것만이 아니라, 현장에서 데이터를 분석하고 이를 가치 있는 정보로 변환하는 것과 관련된다. 다시 말하자면, 빅데이터를 스마트 데이터로 정제하는 것에 주로 초점이 맞추어진다. 예를 들어, 자동화 시스템이 적절하게 작동하는지, 권장되는 적절한 작동에 이상적으로 연결되는지에 관한 정보를 준비할 필요가 있다.

 

통합된 부품 테스트

 

공정 처리 중에 부품 품질 특성을 확인할 수 있고, 그리퍼에서 직접 OK/NOK 결정을 내릴 수 있다. 그리퍼에 기록된 데이터는 부품에서 실시간으로 사전 처리되고 분석되어 적절한 대응이 이뤄질 수 있도록 한다. 전송될 데이터의 양을 필요한 최소 수준으로 줄일 수 있다. , 다소 당황될 정도로 많은 데이터의 양이 의미 있는 파라미터나 주요 성과 지표(KPI)로서 전달된다. 표준 정지 시간 통계 이외에도 가장 중요한 KPI는 통계 공정 분석과 전반적인 자동화 시스템의 활용 효율성에 관한 공정능력지수(Cp)이다. 세 가지 유형의 성능 데이터를 측정하며, 이를 포괄적인 생산성 지표, 자동화 시스템 총 효율 또는 설비종합효율(OEE)로 병합하는 승법(multiplicative) 방식을 사용한다.

 

 

 

SCHUNK EGL. PROFINET 인터페이스와 엣지 기술 덕분에 EGL을 사용하여 까다로운 그리핑 공정을 구현할 수 있다.

 

 

스마트하고 유연한 생산을 가능하게 하는 그리퍼

 

스마트 처리 모듈은 제조 환경의 자동화 생산 시스템을 완전히 통합하기 위해 필요한 사전조건을 쉽게 만들어주며, 결정된 능력 파라미터를 사용하여 자동화 시스템의 설비종합효율(OEE), 정지 시간 통계(MTBF, MTTR) 및 중기 공정 안정성을 결정하기 위해 클라우드 기반의 생태계로 연결할 가능성을 열어준다. 이러한 종류의 핵심 구성 요소 중 하나는 SCHUNK의 표준형 스마트 그리핑 모듈인 EGL 병렬 그리퍼로서, 표준 통합 기능, 인증 받은 Profinet 인터페이스, 가변 스트로크와 50N600N 사이에서 설정할 수 있는 고정력을 가진 통합된 전자기기가 포함되어 있다. 인라인 측정 시스템으로서 스마트 그리핑을 할 때 인텔리전트 그리퍼는 워크피스에서 직접 노출된 위치를 사용하여 데이터를 얻고 그리퍼에 통합된 에지 기술을 사용하여 즉시 이를 평가한다. 개별 공정 단계는 자세하게 모니터링 되어, 더 높은 수준의 ERP 시스템뿐만 아니라 분석 데이터베이스 및 클라우드 솔루션에 릴레이될 수 있다. 이로 인해 스마트 그리퍼는 파지된 부품, 공정 및 구성품에 관한 정보를 체계적으로 기록 및 처리할 수 있고, 적절한 반응을 자체적으로 수행할 수 있다. 이를 통해 생산 사이클 내 생산 공정의 폐회로 품질 검사 및 직접적인 모니터링이 가능하다.

 

 

Smart Gripping. Smart Gripping으로 SCHUNK 스마트 그리퍼는 진행 중인 생산 공정에서 구성품을 측정, 식별하고 모니터링한다.

 

 

능동적 트렌드 감지

 

가장 중요한 것은 능동적 트렌드 감지와 오류 진단을 위한 장기 공정 능력(Cpk)의 지속적인 실시간 판별이 그리퍼에서 검증된 기술이라는 것이다. 사양 제한에 도달하기 전, 도입된 제어 수정이 이미 이루어져서 안정성이 개선된 공정 제어가 가능하다. 센서가 병합되어 몇 가지 센서를 병렬로 사용할 수 있고 센서 측정값을 나중에 분석하여 그리퍼 및 그리핑 액세스 상황을 모니터링하고 평가할 수 있다. 이로써 파지하는 물체 사이에서의 식별이 가능하고, 다양한 원료 품질, 도구 마모, 공차 편차 또는 재료 병목 등 생산 시퀀스의 오작동을 감지할 수 있다. 실시간 공정 분석을 사용하여 트렌드를 평가하고, 예를 들어 기능 특성값을 기반으로 하여 생산 흐름 품질 제어에 즉시 포함시킬 수 있다. 상관관계 분석으로 복잡한 컨텍스트를 감지할 수 있고 복잡한 오류 패턴을 더 빠르게 제거할 수도 있다.

 

인공지능

 

향후 SCHUNK는 로봇, 그리퍼 뿐만 아니라 이들이 움직이는 기능을 모니터링까지 할 수 있도록 구성된 전체 운동학 체인을 제어하기 위한 작업 자동화를 계획하고 있다. 그러면 각 개별 단계를 프로그램하거나 임계값을 설정하여 지속적으로 조절할 필요가 없다. 인공 지능(AI) 방법과 여러 센서의 사용이 이러한 류의 자율적 그리핑에서 중요하다. 예를 들어, 파일럿 애플리케이션에서 인지 지능 방법을 사용해서 카메라로 임의 배열된 부품을 식별한 다음, 운송 상자에서 자율적으로 이를 파지하여 가공 공정으로 가이드 하도록 했다. 이와 동시에, 관련 공정 파라미터에서 벗어난 값과 같이 정상 이벤트에서 벗어난 편차(소위 이상)와 트렌드가 학습되어 그리퍼의 진단 계측기를 수정하는 데 사용되며, 시스템을 설정할 때 작동 중단이나 과도한 교육이 필요하지 않습니다. 그리퍼의 목적은 파지만이 아니고 전체 그리퍼의 계획을 담당하고 센서를 사용하여 공정 전체를 모니터링하며 지속적으로 분석하는 것이다. 여기서 엣지 및 클라우드 컴퓨팅은 보완적이고 이점 있는 관계를 누릴 수 있다.

 

 

 

 

 

센서 시스템 통합 부품 모니터링: 이 예시 애플리케이션에서, 포스/토크 센서 기술이 포함된 SCHUNK 그리핑 시스템은 워크피스 무게도 기록한다.

 

 

센서형 툴홀더 SCHUNK iTENDO

센서, 배터리 및 전송 유닛이 장착된 SCHUNKiTENDO 센서 툴홀더는 툴에서도 5,000Hz의 공정 모니터링이 가능하다. 공정 신뢰성을 위해 알고리즘이 지속적으로 파라미터를 결정한다. iTENDO용으로 특별히 개발된 소위 IFT 값은 리히터 지진 척도와 유사한 방식으로, 정의된 강도의 척도에서 측정 진동을 수치값으로 표현한다. 절단 공정이 안정적이지 않으면, 통합된 인텔리전스가 약 20ms 지연 시간으로 직접 실시간 개입하여 작업자의 개입이 필요하지 않습니다. 상황에 따라 그 이후 공정은 중지, 감소되거나 이전에 정의된 기본 파라미터, 변경된 툴의 인피드, 교체된 자매 툴 또는 작업자에게 전송된 메시지에 맞춰진다. 특정 적용분야에 따라, 웹 서비스를 이용하여 초과 시의 정확한 한도와 상응하는 반응을 정의할 수 있다. 중기적으로 설비종합효율(OEE), 공정 능력(Cpk), 고장 사이 평균 시간(MTBF)과 같은 통계적인 평가 또는 실패율에 대한 파라미터 변화나 그라디언트와 같은 트렌드 개발도 가능해질 것이다.

 

 

SCHUNK iTENDO. 내장 센서 시스템을 통해 스마트 툴홀더 iTENDO는 가속 및 진동을 워크피스에서 직접 기록하고 데이터를 기계 툴의 제어 시스템으로 전송한다.

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