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什么是故障分析? 

故障分析(FA)是采集和分析数据、并确定故障原因的过程。 
对于一个公司的许多部门来说,确定责任、改进设计和纠正故障是至关重要的。

Failure Analysis Process

故障分析挑战

分配优先级

在右侧示例中,该图表显示了使用相同模型自动灌装机的所有客户,所记录的每种错误的许多类型。每个错误可能都花费了大量的工作去解决。在某些情况下,有些故障是不可复制的。而在另一些情况下,错误之间的间隔时间过长,很难在合理的时间内解决该问题。因此, 如果进行故障分析的成本超过了识别根本原因产生的价值,这种特定的质量问题可能永远不会解决,尽管该故障对产品的认知价值有明显影响。

Automated Bottle Filler

FA工程师希望具有的关键信息:

 

1.  真正的使用时间

  • 这台机器有多长时间是空闲的?
  • 这台机器运行了多长时间?
  • 这台机器的工作强度如何,全副运转还是以更低等级运转?

 

2.  是否超出了保修范围?

  • 产品是否使用不当?
  • 是否因为不正当操作导致产品损坏?
  • 产品是否正确保养和维护?

 

3.  工作环境如何

  • 该机器是否在极高或极低温度运行?
  • 该机器是否有过度振动?
  • 湿度是不是极高或极低?

 

4.  导致故障的条件是什么?

  • 该机器是否振动?
  • 该机器是否发出非正常噪音?
  • 该机器是按照规范和适当的速度生产产品吗?

在大多数情况下,以上描述的信息在系统中都可获得,但是没有存储这些信息的路径。在数据不存在的情况下,将覆盖传感器网络添加到机器上是获得这些数据的可行路径。覆盖传感器网络甚至可以添加到已经部署到客户站点的机器上。

存储来自机器传感器的数据:

数据可以在机器上采集,并在故障后提取

Collect Data-hard drive

这种方法需要额外的存储内存成本,因为提取的数据文件非常大。

数据可以存储在云中,每千兆字节花费少量(美分)

Store Data in the cloud

机器供应商有一个额外的优势,能够在任意时刻访问这些数据,无需物理访问机器。

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部署历史数据故障分析支持系统的策略

第1步:组织数据库存

一个系统中的许多设备都有多个状态寄存器,这些寄存器不被控制解决方案使用。例如,大多数微控制器都有一个嵌入式温度传感器。一个支持Modbus-TCP的设备通常使用微控制器,而温度传感器的值经常被映射到该设备的寄存器。这些数据可被PLC抓取并将数据推送到云中存储。如果这超出了PLC的能力,像eWON Flexy这样的设备可用于传输数据。与Cosy远程访问解决方案相比,Flexy提供的数据访问几乎没有增加成本。因此,任何具有远程访问需求的机器,只需增加极少的成本,就可升级到远程数据访问解决方案。
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第2步:添加重要的传感器

故障分析需要的任何重要传感器,或者不受当前系统支持的质保决议,都应该添加到系统中。这可以通过集成新的传感器到机器本身来实现,利用PLC才采集数据。它也可以作为一个覆盖传感器网络添加,对机器的底层功能没有影响。eWON Flexy就是很好的选择,这样就可以在不干扰PLC子系统的情况下向机器添加额外的传感器。

第3步:监控传感器

在最终的生产系统测试中,机器上的所有传感器都应该被监控和记录。在已知的测试期间,记录传感器的值,创建一个时间序列数据,这是一个正确操作机器的签名。每个传感器的签名在测试期间将存储在FA数据库中。一旦有机器被部署到现场,任何现场测试签名都应该存储在相同的位置。理想上,现场站点测试的部分和最终系统测试的部分相同。签名可进行比较,以验证运输和安装过程不影响机器。
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第4步:利用机器数据

一旦机器运行,该机器上的数据就可以流到故障分析数据库,或者定期上传到数据库。这种数据将被数据科学家用于对每个客户如何使用机器进行分析。这些数据对于创建预期性维护模型也很有用。
当机器在现场故障或者已经返回工厂时,原始的生产系统测试可在机器上执行。比较以前测试的传感器签名,可以快速地揭示故障机制。

第5步:机器故障分类

当机器故障发生时,它们被划分位两个主要部分:需要维护的(损坏的部分)和可由机器操作人员解决的问题(堵塞或定位问题)。在这两种情况下,存储时间序列操作数据可用于帮助确定故障原因。当这个故障是间歇性的并且由机器操作员解决的时候,这个数据就特别有用。没有该数据,维护人员必须亲眼见证故障,这就可能花费大量的时间来解决一个不经常发生的问题。
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