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        進博會專題
        設備管理與維護

        減少依賴人工、自動監視溫度,預測性維護實現生產現場的保全革新

          2022年10月31日  

        伴隨著社會發展,制造現場正面臨著新的課題,比如熟練的維保人員缺乏,現有設備的老化,制品高附加價值化而導致的設備事故損失增大等等。為此,歐姆龍依托于成熟的自動化技術,將維保技能電子化、設備數據IoT化,通過預測性維護,幫助客戶解決現場課題。

        在2022線上工博,歐姆龍展示的數字化預測性維護樣機,重現工匠保全,通過信息化元器件,實現不依賴熟練工的預兆保全。

        課 題

        ? 設備事故引發的商業損失風險

        ? 無法實時監控設備老化、異常

        ? 熟練保全員的缺乏

        使用產品

        電機狀態監視器 K6CM

        將三相感應電機的狀態數值化

        ■ 適用于變頻器使用環境

        ■ 設定閾值,輕松掌控維護時間

        ■ 使用軟件,通過PC實時監控

        ■ 既有設備也可后續安裝的夾鉗式CT

        溫度狀態監視設備 K6PM

        遠程持續監視和診斷柜內設備的溫度狀態,

        兼顧省人工和減小事故風險

        ■ 采用廣角、小型設計,在各個場所都可進行較佳安裝

        ■ 預測升溫變化,通知異常發熱的危險度

        ■ 在環境溫度變化較大的環境下,也可預知設備的異常發熱

        ■ 對復雜的柜內溫度分布自動設定較佳閾值

        應用實測

        K6CM 排氣扇應用

        本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷)、右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現左側馬達和風扇位置無偏移的正常狀態下,劣化度1在41~65左右,振動(加速度)為0.09~0.10左右,劣化度2在85~95左右,振動(速度)為0.00~1.24左右;反觀右側馬達和風扇位置錯位的異常狀態下,劣化度1增加到61~87左右,振動(加速度)為0.06~0.07左右,劣化度2增加到153~167左右,振動(速度)為0.00~1.03左右,可以發現劣化度2的數據變化尤其明顯,可清晰確認老化程度的加重情況。

        K6CM 攪拌機應用

        本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷)、右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現正常情況下,劣化度1在12~15左右,振動(加速度)為0.05~0.06左右,劣化度2在22~23左右,振動(速度)為0.00,一旦葉輪位置偏移,出現與壁面接觸的狀態,則劣化度1增加到26~34左右,振動(加速度)無變化,劣化度2增加到30~40左右,振動(速度)無變化,通過明顯的數據變化,可清晰確認老化程度的加重情況。

        K6CM 粉末噴霧干燥機應用

        本次實測使用的機型左邊為K6CM-C12M(電流綜合診斷),右邊為K6CM-VBM(振動監測),打開電機電源后,可以發現在正常情況下,劣化度1在25~31左右,振動(加速度)為0,劣化度2在2左右,振動(速度)為0.95~1.17左右,通過模擬粉末附著在壁面上的狀態后,劣化度1增加到54~59左右,振動(加速度)增加到0~0.23,劣化度2增加到45~49左右,振動(速度)為1.00~1.13左右無變化,通過明顯的數據變化,可清晰確認老化程度的加重情況。

        相關案例

        汽車焊裝車間煙機的預測性維護

        通過已連接到網絡的K6CM系列,電機狀態一目了然??梢挥[顯示最多10臺電機的狀態,最多可瀏覽30臺K6CM的數據。

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        (歐姆龍)

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