このねじ製造のグローバルリーダーは、ねじ成形機のための予知保全システムを作成するためアドバンテックと提携しました。年間66億個のナットの生産能力を持つ同社は、自動化された製造装置に大きく依存しています。そのため、機器の故障が発生した場合に大きな損失を被るリスクがありました。
プロジェクト概要
これまでは、機械から異音がした場合、経験豊富な技術者が文字通り機械の音を聞いて、問題の原因を特定しなければなりませんでした。
しかし、この主観的なトラブルシューティング方法は、特に工場の騒音レベル、他の作業員への経験移転の困難さ、異なる機械が発する独特の音などを考慮すると、比較的限定的なものでした。この問題を解決するために、同社は予知保全に投資する事にしました。当初は、海外の大手自動化ベンダーからの購入を検討していましたが、コストが高いため、現地のシステムインテグレーターに依頼しました。
プロジェクト要件
このタスクに適した地元のメーカーを見つけることは困難で、主にネジ成形機を使用して作業する場合、かなりの専門知識が必要になります。装置のサプライヤーやシステムインテグレーター（Sler）の多くは、この件に関連する経験が不足しており、研究開発に大幅な時間と労力を費やす必要がありました。たとえシステムを導入した後でも、キャリブレーションには相当な労力が必要で、システムの性能が十分であるとは考えられませんでした。最終的には、アドバンテックの製品を使用してシステムを実装するため、専門のシステムインテグレーターと契約しました。この分野におけるアドバンテックの豊富な経験を活用して、ネジメーカーは予知保全システムを成功裏に完成させました。
最適なシステムを構築するためには、ねじ成形における十分な技術的専門知識が不可欠です。このプロセスでは、金属線が切断され、ねじが形成される前に冷間鍛造プレスを３回通過させます。その後、切削加工された粗材は、旋盤加工、ねじ転造、熱処理、電気メッキなどの工程を経て完成します。この手順の中で最も重要なステップは冷間鍛造です。この工程では、スクリューダイに何十トンもの圧力をかけて衝撃を与える必要があるため、ダイの寿命を見積もることは困難です。早期に交換するとコストもかかり、交換を遅らせてしまうと機械の破損や生産の遅れにつながりかねません。そのため、金型の寿命を正確に見積もることが重要でした。
プロジェクト詳細
アドバンテックは、IPC-7220シャーシにAMB-584G2マザーボード（プロセッサにコア i7-4770S を搭載）、PCIE-1810アナログマルチファンクションカード（500-KS/s、12ビット、16チャネル）、カスタマイズされたPCLD-8712SSO信号処理端子台を搭載する対処方法を提案しました。システム全体の動作は、成形機に圧電センサーを搭載し、プレス波形を監視して金型の劣化度合いを把握し、タイムリーな金型交換を実現します。
予知保全システムの導入で同社が改善を求めた重要な業績指標は、稼働率でした。導入後、同社のスクリュー成形機では、各金型の状態を正確に把握できるようになり、設備の故障発生率が大幅に減少しました。
導入された製品機器：
- IPC-7220：ATXマザーボードに対応した静かなデスクトップ/ウォールマウントシャーシ
- AIMB-584：第4世代インテル® Xeon® E3/Core™ i7/i5/i3 LGA1150 MicroATX （Q87/C226、CRT/DVI/eDP/LVDS/DP、6 COM、DualLAN、SATAIII搭載）
- PCIE-1810：500 KS/s, 12-bit, 16-ch PCIExpress マルチファンクションカード
- PCLD-8712：信号処理端子台
システム構成図
結論
ねじ成形機は産業用IoT（IIoT）アプリケーションの典型例であり、垂直市場に関する専門的な知識に基づいて構築する必要があります。ねじ成形機の場合、金型にかかるスタンピング圧力が非常に高く、ねじは非常に高速で大量に生産されるため、金型の状態を正確に検出することは本質的に困難であり、最適な実装方法を導き出すためには十分な業界経験が不可欠です。アドバンテックは、鍛造用金型にセンサを搭載し、振動波形を連続的に解析して金型の状態を把握することで、設計⇒テスト⇒実装⇒校正を含めたシステム全体を６ヶ月以内に完成させました。
これからのスマート工場では、産業用IoTが製造システムの主要なフレームワークとなっていきます。しかし、製造業には多くの種類があり、製品の種類や自動化機器も大きく異なります。したがって、産業用IoTシステムの開発は、そのシステムを合理的な時間枠や期間内で構築するため、担当させるシステムインテグレーターや機器サプライヤーの専門知識に依存して対応させる必要があります。