Zavádzanie progresívnych technológií spoločne označovaných ako Priemysel 4.0 sa v prípade oblasti priemyselnej údržby zameriava predovšetkým na monitorovanie stavu a správnej funkcie stroja. Cieľom je čo najlepšie poznať skutočný stav stroja, čo predstavuje východiskový prvok pri optimalizácii procesov údržby. Tu sa snažíme najmä o minimalizáciu počtu, resp. trvania potrebných údržbárskych zásahov pri maximálnom využití životnosti súčiastok, čím súčasne maximalizujeme disponibilitu stroja. Z tohto prístupu vychádza prediktívna údržba, kedy na základe rôznych dát z minulosti i súčasnosti sa pomocou rôznych
pravdepodobnostných modelov predpovedá vývoj budúceho stavu a na jeho základe sa plánuje vykonanie prác údržby. Pri používaní plne automatizovaných strojov a liniek je však rovnako dôležité, aby jednotlivé zariadenia samé dokázali rozpoznať svoju nesprávnu činnosť či už v dôsledku poruchy alebo inej vonkajšej okolnosti. V praxi sa preto do ich konštrukcie implementuje veľké množstvo rôznych snímačov „vyrábajúcich“ veľký objem dát, ktoré je potrebné spracovať v reálnom čase. Otázkou ostáva, ako určiť optimálne riešenie z pohľadu počtu, typu a rozmiestnenia snímačov na jednotlivých častiach stroja, aby bol systém na jednej strane dostatočne spoľahlivý, ale na druhej strane nie príliš zložitý a rozsiahly. Keďže hlavným poslaním takéhoto systému je „odhaľovanie problémov“, pri jeho návrhu by sa malo vychádzať zo systematickej analýza potenciálnych porúch.

Štruktúrna dekompozícia stroja
Na výrobný stroj sa môžeme pozerať ako na systém tvorený súčiastkami, ktorý zvyčajne členíme na menšie konštrukčné celky. Úroveň členenia je pritom rôzna a primárne vychádza z celkovej konštrukcie stroja, kde rozlišujeme zostavy, podzostavy, dielce a jednotlivé súčiastky. Z pohľadu monitoringu stavu stroja, resp. údržby nemá zmysel robiť toto členenie na úroveň jednotlivých základných súčiastok, ale stačí ho vytvoriť po úroveň celkov/súčiastok, ktoré z pohľadu údržby predstavujú náhradné diely alebo rozhodujúcim spôsobom vplývajú na funkciu stroja či kvalitu produktov. Členenie na jednotlivé celky nemusí priamo odpovedať konštrukčným celkom, ale malo by skôr vychádzať z funkcie alebo možnosti diagnostiky a pod.

Obr. 1: Stroj Plnička – vľavo celkový pohľad, vpravo detailný pohľad na manipulátor slúžiaci na zakladanie viek.

Na obr. 1 je znázornený stroj Plnička, ktorý je súčasťou výrobného systému Ermaflex nachádzajúceho sa v Laboratóriu priemyselnej údržby na Strojníckej fakulte STU v Bratislave. Jeho úlohou je plnenie produktu (perly, granule alebo kvapalina) do obalov (tégliky alebo fľaštičky). Na základe konštrukcie sme stroj na najvyššej úrovni rozdelili na sedem hlavných častí znázornených vo forme grafu na obr. 2. Tie predstavujú konštrukčne i funkčne samostatné časti, ktoré je potrebné z pohľadu potenciálnych porúch analyzovať jednotlivo. Vzhľadom na rozsiahlosť sme z nich pre vysvetlenie ďalšieho postupu vybrali celok „manipulátor“ (obr. 1b), ktorého úlohou je odoberanie viek zo zásobníka a ich zakladanie na tégliky naplnené produktom. Mechanickú časť tvorí rameno umiestnené na stĺpe, ktorého otáčanie zabezpečuje kyvný pneumatický pohon. Na konci ramena sa nachádza lineárna pneumatická jednotka, ktorá zabezpečuje pohyb prísavky vo vertikálnom smere. Z hľadiska možných chýb bol preto manipulátor rozdelený na „pohybovú časť“ tvorenú ramenom s pohonmi a „uchopovaciu (manipulačnú) časť“. Následne v tretej úrovni sú tieto časti rozdelené na menšie dielce, pri ktorých sa dá spraviť jednoznačné prepojenie s príčinou konkrétnej poruchy či nesprávnej funkcie a súčasne vo väčšine prípadov reprezentujú položky zahrnuté medzi náhradné diely.

Obr. 2: Príklad štruktúrnej dekompozície stroja

Potenciálne poruchy stroja
Cieľom štruktúrnej dekompozície stroja je získanie prehľadu o vnútornej stavbe strojného zariadenia a konštrukčných súvislostí medzi jednotlivými celkami. Konkrétne riešenie automatizovaného systému pre odhaľovanie porúch či nesprávnej funkcie stroja však musí korešpondovať s konkrétnymi problémami, ktoré sa môžu vyskytnúť pri prevádzke stroja. Tieto problémy tvoria súbor potenciálnych porúch a pri jeho zostavovaní treba vychádzať z činností realizovaných príslušnou časťou počas pracovného cyklu. Pojmom príslušná časť máme na mysli celok, ktorý je zachytený v niektorej z úrovní štruktúrnej dekompozície. O potenciálnych poruchách hovoríme preto, lebo v reálnej prevádzke sa niektoré poruchy (problémy) nemusia vyskytnúť vôbec napr. v dôsledku správne aplikovanej preventívnej údržby.

Obr. 3: Jednotka „manipulátor“ – zoznam možných porúch

Pracovný cyklus manipulátora, popísaného v predchádzajúcom odseku, predstavuje relatívne jednoduchú postupnosť na seba nadväzujúcich pohybov. Na začiatku sa pohybom lineárnej jednotky presunie prísavka do dolnej pozície k zásobníku viek, kde po zapnutí podtlaku dôjde k uchyteniu veka. Nasleduje pohyb smerom hore, otočenie ramena nad dopravník s téglikmi. Posuvným pohybom smerom dole je veko položené na téglik, nasleduje vypnutie podtlaku, zdvih prísavky hore a pootočenie ramena do východiskovej pozície. Na základe tohto popisu sme následne vytvorili zoznam možných porúch znázornený na obr. 3. Keďže manipulátor predstavuje „pohybovú jednotku“ stroja, väčšina uvedených porúch reprezentuje situácie, kedy sa pohyb, resp. činnosť nevykonala alebo vykonala nesprávne.
V praxi finálny zoznam potenciálnych porúch vytvorený pre konkrétny stroj môže byť veľmi rozsiahly. Pre jeho redukciu je vhodné použiť FMEA analýzu, prostredníctvom ktorej sa jednotlivé poruchy posúdia z pohľadu dôsledkov, odhaliteľnosti a pravdepodobnosti výskytu. Týmto spôsobom sa dajú odfiltrovať „nevýznamné“ poruchy, ktoré nebudú ďalej uvažované pri návrhu systému. Aplikácia FMEA analýzy je prínosná aj v tom, že sa vypracuje zoznam možných príčin porúch (obr. 4).

Obr. 4: Jednotka „manipulátor“ – zoznam možných príčin porúch

Takto vytvorený zoznam potenciálnych porúch, príp. doplnený o zoznam možných príčin predstavuje východisko pre praktickú realizáciu systému pre automatické odhaľovanie porúch. Hneď v úvode návrhu treba hľadať spojenie medzi jednotlivými poruchami a spôsobmi ich detekcie, čo možno zhrnúť do základných otázok „čo?, kedy? a ako?“ sledovať. Vo všeobecnosti možno povedať, že výskyt problému by mal byť identifikovaný relatívne jednoducho na základe merateľných veličín, napríklad prostredníctvom sledovania priebehu pohybu (spomalenie / zastavenie / dosiahnutie žiadanej polohy), nárastu intenzity vibrácií alebo ich zvláštneho časového priebehu, nárastom/poklesom teploty, nárastom/poklesom tlaku, poklesom prietoku tekutiny a pod. Odhalenie mnohých porúch však vyžaduje nielen osadenie vhodných snímačov do konštrukcie stroja, ale aj modifikáciu riadiacich algoritmov, kde sa napr. doplní sledovanie času pohybu, resp. vykonania nejakej činnosti, pričom prekročenie určitého hraničného času môže byť prvým signálom výskytu poruchy. Pre sledovanie a najmä spoľahlivú prognózu vývoja stavu stroja sú však potrebné špeciálne matematické modely vytvorené na báze digitálneho dvojčaťa, ktoré poskytujú výstupy na základe skutočných dát v reálnom čase.

* * * * *
Je nespochybniteľné, že súčasný vývoj automatizácie výrobných zariadení smeruje k zariadeniam plne autonómnym aj z hľadiska diagnostiky porúch či sledovania stavu a funkcie. Bude sa jednať o komplexné zariadenia nielen z hľadiska konštrukcie ale aj senzoriky a riadenia.
* * * * *

Zatiaľ čo pri návrhu ich mechanickej konštrukcie sa musí vychádzať z predpokladaného zaťaženia častí, kinematiky pohybov a pod., pri návrhu riadiacej časti vrátane senzorov je potrebné zohľadňovať aj výskyt a možnosť odhalenia rôznych porúch. Zámerom článku bolo ukázať spôsob vytvorenia zoznamu porúch, z ktorého je potrebné vychádzať pri návrhu takéhoto automatického systému.

TEXT/FOTO Ing. Andrej Červeňan, PhD., Ústav výrobných systémov, environmentálnej techniky a manažérstva kvality, Strojnícka fakulta STU v Bratislave

Poďakovanie
Príspevok bol spracovaný v spojitosti s realizáciou projektu „Automatizácia v procese výroby nákladných železničných vozidiel“ (Kód projektu v ITMS2014+: 313012P612), na základe podpory operačného programu Výskum a inovácie financovaného z Európskeho fondu regionálneho rozvoja a za podpory projektu VEGA 1/0665/21 „Výskum a optimalizácia technologických parametrov progresívnej aditívnej výroby efektívnych ochranných prostriedkov proti COVID-19“ financovaného Ministerstvom školstva SR a Slovenskou akadémiou vied.