- 08/10
- 2021
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Vision小助手
(CMVU)
随着5G手机与新能源车市场的崛起,芯片需求逐渐增大;而芯片的产能又受多方因素,如疫情、地震、暴雨等影响迟迟无法跟上市场所需,此时保障芯片产线的健康与稳定势在必行!
预测性维护的作用
预测性维护是保障设备的健康,其根本还是保障产线的稳定,最大限度地延长正常运行时间防止生产力的下降。
在芯片的生产制造上,存在很多的贵重设备,我们在做预测性维护的时候会首选这些设备进行部署;但其生产线上不可缺少的风机,虽其价值不高,但出现问题,无法为重要生产设备进行散热工作,势必也会影响着整个生产进程与效率。
Phoenix GM 线上监测系统
诺佤独家研发出品的智慧型线上监测系统Phoenix GM,具有开放性及定制性,针对工厂需求优化预测性维护流程,且系统软体每15分钟就会主动量测设备1次,一天96次,一个月会有近3000笔的量测数据,由诺佤的专业技术人员进行振动数据分析,同时还可将这些数据连接到企业IT系统,以推动数字化转型,实现工业物联网(IoT)及工业4.0;
下面我们应用一则实操案例,谈谈Phoenix GM对设备的预测性维护作用。
真实案例导入
本案例来自于某知名芯片厂,与诺佤为长期合作伙伴关系,厂房内众多设备均有部署诺佤的预测性维护系统,此次因其风机监测数据出现异常警报,故委托诺佤进行设备的诊断分析,以作为维修处理的判断参考;
在振动监测分析量测方面,诺佤具有30余年的行业应用经验,为该企业提供了一套包括数据采集、传感器(Sensor)、振动监控软体(Phoenix GM)和数据分析在内的设备振动状态监控方案。
Phoenix GM系统框架
监测点位设置
此次出现异常警报的设备为厂房内的小型风机,监测点位共4处,位于设置于风机张力端、风机自由端、马达负载端及马达自由端;
监测点位示意图
本次预测性维护系统中,数据采集模块的硬件为诺佤的战略合作伙伴“凌华科技”的MCM-204,是一款基于ARM Cortex-A9处理器的超紧凑型边缘DAQ平台,具有内置的四通道,24位高分辨率模拟输入,可作为无需主机的独立设备使用,与诺佤的Phoenix GM软体整合搭配,可以实现对旋转的机械和设备进行24小时振动监测的数据采集和振动测量应用。
MCM-204
数据分析及改善建议
点位安装完毕后,通过Phoenix GM对设备做持续且密集的振动数据监测;通过数据,我们可以发现风机端有两处数据出现异常。
真实量测数据
发现异常数据后,诺佤对此两处数据进行频谱分析,由频谱图(一)及图(二),发现FanI_T+90 & FanO_T+90 的水平向速度较大 (>7.1mm/)。
频谱图(一)
频谱图(二)
再根据频谱图(三)及图(四)所示,MI_+90 & Fan_V的时域具有多重个简谐运动,有少许特征频率;
频谱图(三)
频谱图(四)
再根据频谱图(一)&(二)中,相对FanI&FanO的水平向其时域呈现单一简谐周期运动,并无其他共振所产生明显特征频率,且与转速频率的振幅速度(16.88Hz)也较大、较明显共振产生,疑似皮带张力过大所导致;
诺佤提出检查建议:
① 检查皮带张力是否太紧
② 检查皮带上下固定轴是否错位导致张力过大
皮带张力模拟图
最后经过现场检修后设备无问题,经拆机重组,调整皮带松紧度后,风机运转时据恢复正常;
通过这个案例我们可以知道,当设备出现了异常,其原因不一定是设备内部所产生的问题,其问题也可能来自周遭环境,如设备基座不稳、螺丝松动、安装不规范等外在因素导致设备出现“报警”状况;
此时我们如果没有足够的经验以及合理的分析,盲目地将设备送回原厂拆机检查,会花费掉大量的时间成本与维护成本;发现问题,并且精准定位到异常部位,是诺佤在做的事情,更是预测性维护真正的价值所在!
诺佤的Phoenix GM振动监测系统可以使用在众多设备上,运用在各行各业中,例如:
·汽车业:铸压机、自动化设备
·半导体:晶圆厂、Dram厂
·石化业:EVA厂、氯气厂、塑料厂、制膜厂
·钢铁业:轧钢厂、炼钢厂、直棒厂
·纸业:造纸厂
·纺织业:水煤炉厂,CP厂
·面板业:面板厂
·索道业:猫空缆车
·水泥业:港区,搅拌厂
(中国机器视觉网 姜楠)