远程视觉系统监控释放预测性维护功能

工业物联网(IIoT)为汽车制造商和其他高价值制造商提供了一个诱人的前提:能够在机器故障发生前检测到故障。这是一个有价值的目标，考虑到汽车工厂一分钟的停工时间可能会让制造商在高利润汽车上花费2万美元。

实现这一目标不仅需要从这些机器中收集正确的性能数据，而且还需要对其进行适当的分析，以发现效率低下或性能下降的迹象并据此采取行动。虽然数据收集是机器视觉的基石，但工业终端用户却不是总是知道如何处理这些信息，否则他们会让这些信息在服务器上慢慢消失。

在视觉系统上提供远程支持的集成商开始评估远程监控系统性能，以预测失败，并帮助您对现有数据感到帮助，可以将其制造客户提供对IIOT实施之路的优势。与任何新的服务一样，集成商谨慎地踩踏那条路。

参数测量
强大的远程支持服务可以构建远程监控的潜在路径，因为集成商已经访问了异地的视觉系统。“我们的第一道防线是远程支持，”Sarkke Farley，高级销售工程师说积分技术（索尔兹伯里，北卡罗来纳州）。

对于它集成的每个系统，Integro Technologies在PC上安装TeamViewer软件，以实现远程控制和访问。法利说:“只要客户能够上网，我们就可以直接查看系统，并以这种方式进行故障排除。”“客户很高兴，因为他们得到了更快的响应，大多数时候，我们可以远程弄清楚发生了什么，而不是派人去网站上。”

集成商跟踪各种变量来测量视觉系统的健康，包括相机增益，光输出和环境条件。Farley说：“我们通常将光输出监视器构建到检查窗口的视野中，并监视直方图工具的强度。”

至于摄像机增益和环境条件，Farley继续说:“我们只监测安装在没有空调的系统中的温度，这通常是通过安装在电气外壳内的恒温器来完成的。”“以前，我们不得不将单个散热器直接安装在3D头部上，因为你无法将它们封闭起来，而不影响图像质量。”

要将数据收集转换为纠正措施，系统集成商必须与他们提供的远程监控服务有不引人注目的并协作。这意味着在客户现有的IT基础架构内工作，以修改或开发数据库，​​以存储视觉系统的信息，说Nick Tebeau，Manager of Manager Manage Group at利奥尼工程产品与服务有限公司(密歇根州Orion湖)。

当创建一个新的数据库结构时，“我们有能力控制和最好地组织视觉系统提供的数据，”Tebeau说。然后，我们与客户合作，决定在什么时候通过他们现有的supervisor或MES软件推送与他们相关的信息。”

LEONI的软件可以测量任何来自愿景的质量点，以改进过程和识别潜在的组件或系统故障。Tebeau以检查饮料罐为例，通过视觉观察表面光面、标签的存在和放置，以及读取条形码和批码。

“The data that is collected can tell customers that if they push their equipment to a higher run rate because they’re trying increase production volumes, scratches on the cans go up by 20%, or even that the majority of their quality issues are happening at 2 a.m. on Sunday and therefore they should provide some additional training for their staff,” says Tebeau.

虽然终端用户负责在内部监视数据，但LEONI可以远程查看参数以进行更改。以软饮料易拉罐为例，制造商看到易拉罐不同部位有凹痕，可能会要求LEONI远程访问数据库，分离数据，以确定凹痕发生的频率。

在检查期间捕获的数据还可以帮助预测维护需求，而不仅可以是视觉系统本身，而且还可以帮助周围设备。例如，视觉系统可以检测到20盎司瓶子上的图形套管正在拉伸。

“我们知道图形套的拉伸通常是由主传动皮带打滑引起的，”Tebeau说。“我们可以测量图形套筒的拉伸量，然后通知客户，他们仍然在规格范围内，但希望在拉伸变得更糟之前安排维护工作，在周末进行检查。”

系统地防止失败
机器视觉的预测能力依赖于数据收集和管理的综合方法。ATS自动化的(安大略省剑桥市)ATS SmartVision系统集成了其名为ATS Toolkit的数据收集和分析解决方案。

“工具包不仅能够收集和管理视觉数据结果和图像，它完全绑定到我们的自动化中包含的所有控制系统，并从传感器状态和状态到机器人反馈和伺服位置收集数据的数据，”史蒂夫说：“史蒂夫说ATS自动化成像总监WARDELL。“所有这些数据点都是时间戳和与机器运行状态和操作员反馈相关的，以提供丰富的机器性能度量套件。”

监测照明元件的状态显示了预测维护能力的价值，因为受损的光源通常表明视觉系统开始出现故障。“我们测量、记录和监控每一张照片的光照水平和对比度差异，这样我们就可以跟踪图像中的光照强度是突然下降还是逐渐下降，”Wardell说。“通过在图像分析失败之前捕捉到退化，我们可以主动警告用户/操作人员，在影响生产之前需要进行一些维护。”

沃德尔指出，故障的根本原因可能是意料之外的，比如操作人员在灯上留下了一张纸。ATS的系统包括这些调查的结果，以及记录和分析维护工作，以进一步提供当前潜在的故障原因在未来。

和集成商一样，原始设备制造商也看到了预测机器维护的好处。而工业机器人Fanuc America(密歇根州罗彻斯特希尔斯)因其高可靠性而闻名，当一个部件在生产过程中意外出现故障时，该公司有时不得不立即派遣工人和替换部件到客户现场。

为了对维护问题采取主动而非被动的方法，FANUC开发了一个名为ZDT的程序，即零停机时间。机器人将机器和控制器性能的数据发送到云，在云中，FANUC开发的分析工具可以在意外停机发生之前识别出潜在的设备问题。ZDT平台将关于潜在故障的信息发送给服务部门，服务部门在计划中断期间将部件发送给客户进行安装。
ZDT从执行错误检查或零件位置的摄像机中收集视觉图像，以及来自用于捕获视觉图像的机器人的过程中的一些元数据。然而，Fanuc目前没有分析视觉数据以预测失败，但希望将来这样做。

“我们只是对视觉数据进行了可能的事情，所以说我们能够检测到什么，我们仍然太早了，”Fanuc Americaniant的工程总监Joe Gazzarato说。

在ZDT为期18个月的试点期间，FANUC在6个国家的38家汽车工厂的7000个机器人上部署了该平台。它已经检测并预防了72个部件故障。据估计，该项目节省的资金达数亿美元。

进入的障碍
就像制造商正在应对工业物联网的复杂性一样，系统集成商也在努力。对于初学者来说，远程访问制造客户的信息不一定得到保证。

通过它的软件,当解决方案(圣保罗，明尼苏达州)目前监控的值，如相机增益，相机曝光时间和CPU温度。所有的警报，比如零件刚刚通过的警告，都被记录下来。此信息显示给授权用户—通常只显示给客户的人员。

“当然，如果没有互联网连接到系统，我们就没有远程访问此数据，”I4解决方案总裁Brian Durand说。“在这个不断发展的安全威胁的世界中，很难获得将生产设备连接到互联网的许可。”

远程监控视觉系统性能参数以进行预测性维护的决定取决于环境和应用。Integro公司的Farley说:“有些视觉系统的安装更容易受到环境条件的影响，例如灰尘、热量和湿气，而有些则定期冲洗，没有任何问题。”

此外，“对于对这些条件的远程监控必须是合理的需求，以便为成本合理，”Farley增加。

莱奥尼的提博承认，远程监控对一些客户来说可能很难销售，“因为它解决了一个尚未发生的问题，而且在投资回报率上不那么明显。”公司通常会对支出做出反应。他们会说，‘这是一个重大问题，因此这里有一些资金，以确保此类事件不再发生。’当你谈到预测性维护时，你从一开始就在防止问题的发生。”