Comment surveiller en continu et avec une haute résolution les processus de formage complexes ?

Une surveillance efficace nécessite l'acquisition continue et synchronisée dans le temps de tous les signaux de processus pertinents à travers les différentes étapes du processus. Avec ibaPDA, les données provenant des systèmes de contrôle et des réseaux de bus de terrain peuvent être acquises de manière centralisée, tandis qu'ibaPADU permet l'intégration directe de capteurs supplémentaires. Cela garantit une transparence totale des données tout au long de la chaîne de valeur. La haute résolution temporelle permet également une analyse détaillée des conditions dynamiques du processus.

Comment analyser de manière fiable les défaillances sporadiques dans les processus thermiques et mécaniques ?

Les défaillances sporadiques nécessitent à la fois une acquisition continue de données et une évaluation contextuelle. Grâce à ibaCapture, les données vidéo peuvent être enregistrées en synchronisation temporelle avec les signaux de processus et corrélées en conséquence. Cela permet d'identifier des facteurs qui ne sont pas directement mesurables, tels que le comportement des matériaux ou les effets mécaniques. L'analyse des causes profondes gagne ainsi considérablement en précision et en reproductibilité.

Quelles sont les approches permettant de réduire durablement les temps d'arrêt imprévus ?

L'enregistrement complet de toutes les données de processus, associé à un stockage à long terme, constitue la base nécessaire à l'identification des schémas de défaillance récurrents. Grâce à ibaAnalyzer, les données stockées dans ibaHD-Server peuvent être analysées de manière interactive et automatique afin de détecter les anomalies et les schémas récurrents. Sur la base de ces informations, des mesures ciblées visant à prévenir les défaillances et à stabiliser les processus peuvent être mises en œuvre, ce qui se traduit par une augmentation significative de la disponibilité de l'installation.

Comment mettre en œuvre la maintenance préventive basée sur les données dans la production ?

L'analyse continue des écarts de processus permet de détecter rapidement les signes d'usure ou de dysfonctionnement. ibaAnalyzer permet d'analyser les données historiques afin d'élaborer des stratégies de maintenance conditionnelle. Associé à la visualisation en temps réel via ibaQPanel, il permet d'identifier rapidement les situations critiques. Cela réduit les interventions imprévues et optimise les cycles de maintenance.

Comment mettre en place une analyse évolutive et à long terme des données de production ?

Une analyse à long terme évolutive nécessite un stockage continu des données sans limite de durée. Grâce à ibaPDA, de grands volumes de données peuvent être collectés et archivés efficacement sur ibaHD-Server, tandis qu’ibaAnalyzer permet de les analyser sur de longues périodes. Cela permet d’identifier les tendances, les changements progressifs dans les processus et les possibilités d’optimisation. La combinaison de la richesse des données et des capacités d’analyse favorise une optimisation durable des processus.

Détecter plus rapidement les causes des défaillances et réduire les temps d'arrêt non planifiés : Le groupe Hirschvogel augmente sa productivité grâce au système iba

Une usine de forgeage fonctionne en plusieurs étapes : Après que les pièces brutes ont été introduites et chauffées, le formage proprement dit a lieu dans une presse. Ensuite, les pièces sont transportées plus loin pour un refroidissement contrôlé. Un grand nombre de valeurs et de signaux de mesure sont disponibles tout au long du processus de production. Une analyse approfondie des données de mesure acquises peut révéler de nombreuses possibilités d'optimisation des processus et des machines.

Afin d'exploiter ce potentiel, le groupe Hirschvogel, l'un des plus grands équipementiers automobiles opérant à l'échelle mondiale dans le domaine du formage massif de l'acier et de l'aluminium, a décidé d'installer le système iba dans plusieurs usines de forgeage. Grâce à la solution iba, l'entreprise a pu obtenir des informations précieuses, identifier de nombreuses sources d'erreur et les éliminer définitivement. Selon Hirschvogel, la productivité des installations a augmenté de manière mesurable et significative.

Réduction des arrêts de production non planifiés

et augmentation de la disponibilité des machines

Amélioration de la qualité des produits

et la productivité

Mesures de maintenance préventive

sur la base des écarts détectés

Enregistrement permanent

de toutes les données de mesure pertinentes

La technologie

Avec ibaPDA, l'acquisition de données de mesure est puissante, flexible et continue.

Grâce à la connectivité complète du système iba, non seulement les données des systèmes de contrôle sont enregistrées, mais aussi les capteurs (par exemple les signaux de pression ou de déplacement) peuvent être directement connectés à l'ibaPDA par l'intermédiaire de l'ibaPADU. Ainsi, des installations et des configurations complexes de systèmes mobiles ne sont pas nécessaires.

En outre, ibaCapture enregistre des informations vidéo de manière synchronisée avec les autres données de mesure et les stocke en continu. Les données de mesure et les données vidéo sont disponibles pour l'opérateur de l'installation en ligne et historiquement dans la visualisation basée sur ibaQPanel. De plus, le personnel de maintenance et les technologues utilisent le puissant outil d'analyse ibaAnalyzer pour analyser les mesures historiques et les données vidéo de manière interactive et automatique.

Grâce à l'acquisition constante et continue des données, les erreurs peuvent être analysées en détail dès leur première apparition et des mesures d'élimination des erreurs peuvent être définies. Comme la durée d'enregistrement des données n'est limitée que par l'espace de stockage disponible, Hirschvogel utilise le système iba non seulement pour l'analyse des dysfonctionnements actuels et des points faibles, mais aussi pour l'analyse à long terme.

Large press at Hirschvogel production site

Exemple

Détection des défauts grâce à l'enregistrement de signaux et de vidéos

Problème

Les flans d'acier se collent sporadiquement à la sortie du système de chauffage. À chaque fois, l'opérateur de la machine doit interrompre la production et éliminer le problème manuellement.

Solution

Le processus de chauffage par induction a été analysé en profondeur à l'aide d'enregistrements vidéo et de données de processus synchronisés dans le temps. Cela a permis d'identifier les éléments déclencheurs spécifiques du problème : En apportant une modification mécanique et en optimisant la sortie, il a été possible d'éviter le piquage et le collage ultérieur des découpes. Cette source d'erreur et les temps d'arrêt de la machine qui en découlent ont ainsi pu être définitivement éliminés.

Le système iba a permis d'améliorer considérablement non seulement la fréquence des arrêts non planifiés de l'usine, mais aussi l'analyse rapide et correcte des causes.

Stephan Burkart
Maintenance Machines Système électrique, Hirschvogel Umformtechnik GmbH

Schematics of the iba system at Hirschvogel production site

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Fonctions utilisées

Les fonctions suivantes du système iba sont utilisées dans cette Success Stories.

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Questions fréquemment posées (FAQ)

Comment surveiller en continu et avec une haute résolution les processus de formage complexes ?: Une surveillance efficace nécessite l'acquisition continue et synchronisée dans le temps de tous les signaux de processus pertinents à travers les différentes étapes du processus. Avec ibaPDA, les données provenant des systèmes de contrôle et des réseaux de bus de terrain peuvent être acquises de manière centralisée, tandis qu'ibaPADU permet l'intégration directe de capteurs supplémentaires. Cela garantit une transparence totale des données tout au long de la chaîne de valeur. La haute résolution temporelle permet également une analyse détaillée des conditions dynamiques du processus.
Comment analyser de manière fiable les défaillances sporadiques dans les processus thermiques et mécaniques ?: Les défaillances sporadiques nécessitent à la fois une acquisition continue de données et une évaluation contextuelle. Grâce à ibaCapture, les données vidéo peuvent être enregistrées en synchronisation temporelle avec les signaux de processus et corrélées en conséquence. Cela permet d'identifier des facteurs qui ne sont pas directement mesurables, tels que le comportement des matériaux ou les effets mécaniques. L'analyse des causes profondes gagne ainsi considérablement en précision et en reproductibilité.
Quelles sont les approches permettant de réduire durablement les temps d'arrêt imprévus ?: L'enregistrement complet de toutes les données de processus, associé à un stockage à long terme, constitue la base nécessaire à l'identification des schémas de défaillance récurrents. Grâce à ibaAnalyzer, les données stockées dans ibaHD-Server peuvent être analysées de manière interactive et automatique afin de détecter les anomalies et les schémas récurrents. Sur la base de ces informations, des mesures ciblées visant à prévenir les défaillances et à stabiliser les processus peuvent être mises en œuvre, ce qui se traduit par une augmentation significative de la disponibilité de l'installation.
Comment mettre en œuvre la maintenance préventive basée sur les données dans la production ?: L'analyse continue des écarts de processus permet de détecter rapidement les signes d'usure ou de dysfonctionnement. ibaAnalyzer permet d'analyser les données historiques afin d'élaborer des stratégies de maintenance conditionnelle. Associé à la visualisation en temps réel via ibaQPanel, il permet d'identifier rapidement les situations critiques. Cela réduit les interventions imprévues et optimise les cycles de maintenance.
Comment mettre en place une analyse évolutive et à long terme des données de production ?: Une analyse à long terme évolutive nécessite un stockage continu des données sans limite de durée. Grâce à ibaPDA, de grands volumes de données peuvent être collectés et archivés efficacement sur ibaHD-Server, tandis qu’ibaAnalyzer permet de les analyser sur de longues périodes. Cela permet d’identifier les tendances, les changements progressifs dans les processus et les possibilités d’optimisation. La combinaison de la richesse des données et des capacités d’analyse favorise une optimisation durable des processus.