Trọng điểm
Giải pháp
Dự án
Bảo trì dự đoán thiết bị sản xuất theo chu kỳ
Giải pháp｜Bảo trì dự đoán thiết bị sản xuất theo chu kỳTrong kỷ nguyên sản xuất thông minh, nhà máy tràn ngập các máy móc tự động hóa. Những thiết bị có cấu trúc cơ điện phức tạp, thực hiện đa dạng nhiệm vụ hoặc gia công lặp lại theo chu kỳ đều được quy loại là Thiết bị sản xuất theo chu kỳ.
Lý do triển khai
Nâng cao mục tiêu năng suất và tỷ lệ thành phẩm
Thực hiện bảo trì dự đoán chính xác
Việc nâng cao tỷ lệ thành phẩm và năng suất luôn là trọng tâm trong sản xuất công nghiệp. Khi quy trình ngày càng tinh vi, yêu cầu về độ chính xác của thiết bị cũng cao hơn. Thông qua giám sát trực tuyến và thu thập dữ liệu lớn, chúng tôi lập kế hoạch bảo trì dự đoán (PdM), nhận diện sớm các dấu hiệu hỏng hóc. Điều này giúp ngăn ngừa dừng máy đột ngột, đảm bảo quy trình thông suốt, duy trì chất lượng sản xuất và tối ưu hóa chi phí.
Thiết bị sản xuất theo chu kỳ (lặp lại) là gì?
Đó là các máy móc tự động hóa gồm nhiều cơ cấu truyền động và motor, thực hiện các nhiệm vụ lặp lại liên tục trong nhà máy thông minh. Ví dụ: Máy gia công, cánh tay robot, máy công cụ CNC, máy dập và rèn, robot hàn tự động, máy ép phun nhựa, v.v.
Sản xuất không lỗi
PHM và PdM tập trung vào bảo trì phòng ngừa. Trong sản xuất, chất lượng sản phẩm là cốt lõi. Giải pháp AOI+AI hiện nay giúp tránh xuất xưởng hàng lỗi, nhưng mục tiêu của giám sát dây chuyền còn chủ động hơn: ngăn ngừa việc tạo ra hàng lỗi ngay từ đầu.
Sự kết hợp giữa giám sát trong sản xuất và kiểm tra sau sản xuất sẽ bổ trợ lẫn nhau, hướng tới mục tiêu chung là dây chuyền sản xuất không sai sót.
Lĩnh vực ứng dụng
Thiết bị sản xuất theo chu kỳ
Nuôi tinh thể bán dẫn:
- Cắt thỏi tinh thể
- Máy mài Lapping
- Máy mài vát cạnh
- Robot Argon Anneal
- Cánh tay robot LPCVD
- Giám sát chất lượng Loader
- Máy sấy quay khắc ướt
- Máy đánh bóng Wafer
Đóng gói bán dẫn:
- Máy cắt
- Máy nghiền mài
- Máy gắn chip (Die Bonder)
- Máy nối dây (Wire Bonder)
- Máy cắt laser
Chế tạo bán dẫn:
- Robot PVD/CVD
- Robot Wet Transfer
- Cánh tay robot LPCVD
- Cánh tay robot APCVD
- Robot vận chuyển (Transfer)
- Hệ thống lưu trữ STK
Ứng dụng cơ khí:
- Máy dập thủy lực
- Máy dập Servo
- Máy đột dập kỹ thuật số
- Máy đột lỗ
- Máy phay vỏ điện thoại
- Máy chấn/gấp kim loại
- Máy tiện đùn (Swiss lathe)
- Máy cán ren vít
Sản xuất ô tô:
- Dây chuyền dập
- Dây chuyền hàn tự động
- Cánh tay robot hạng nặng
Sản xuất màn hình:
- Máy cắt tấm nền
- Quy trình phủ (Coating)
- Quy trình rửa kính
- Robot WET/Stripper
- Robot PVD / CVD
- Robot Load to Load
- Hệ thống Stocker
Ngành PCB:
- Máy cắt
- Máy khoan
- Máy mài cắt
- Máy khoan định tâm (Target drill)
Trọng điểm giám sát
Khái niệm giám sát tín hiệu và quy chuẩn ngưỡng cảnh báo
Sử dụng quy chuẩn học tập khác nhau cho từng mô hình sản xuất
Do chuyển động cơ khí của thiết bị theo chu kỳ cực kỳ phức tạp, các tín hiệu bình thường và bất thường thường đan xen nhau. Giá trị cao thấp đơn thuần không còn là tiêu chuẩn duy nhất để đánh giá lỗi. Vì vậy, một ngưỡng cảnh báo đơn nhất là không đủ đáp ứng.
Ngoài ra, đối với thiết bị theo chu kỳ, ngay cả trên cùng một máy, khi sản xuất sản phẩm khác nhau, vật liệu khác nhau hoặc tốc độ khác nhau sẽ xuất hiện các mô hình tín hiệu khác nhau. Do đó, chúng ta phải áp dụng các quy chuẩn học tập riêng biệt cho từng mô hình sản xuất.
Trọng điểm giám sát
Kết hợp các cảm biến đại lượng vật lý tương ứng
Sử dụng cảm biến phù hợp với đặc tính quy trình
Mỗi quy trình có đặc tính khác nhau cần sử dụng cảm biến chuyên biệt. Ví dụ: các thiết bị liên quan đến hành vi cơ khí như cánh tay robot, khuôn dập rèn, máy công cụ sẽ sử dụng cảm biến rung (gia tốc kế). Các quy trình liên quan trực tiếp đến dòng điện như hàn tự động sử dụng cảm biến dòng điện. Các quy trình liên quan đến áp suất như phun keo, ép phun nhựa sử dụng cảm biến áp suất.
Trọng điểm giám sát
Loại bỏ quá trình thu thập dữ liệu kéo dài
Hệ thống tạo ra hiệu quả ngay khi lắp đặt để thực hiện nhiệm vụ giám sát
Các hệ thống giám sát AI truyền thống yêu cầu tích lũy lượng dữ liệu và sự kiện lớn trong thời gian dài, khiến chi phí thiết lập trước khi xây dựng mô hình là rất khó ước tính. Ngay cả khi thu thập được dữ liệu lớn, nếu không qua làm sạch hoặc trích xuất đặc trưng, dữ liệu đó cũng không thể sử dụng hiệu quả. Ngoài ra, mỗi loại dữ liệu đều cần sự hợp tác giữa chuyên gia lĩnh vực và nhà khoa học dữ liệu để lập mô hình mới, gây tốn kém thời gian và tiền bạc. Để giải quyết khó khăn này, cần một hệ thống có thể tạo ra hiệu quả và thực hiện nhiệm vụ giám sát ngay lập tức sau khi lắp đặt.
Giải quyết vấn đề
Khó khăn trong việc kết nối dữ liệu giữa hệ thống giám sát và thiết bị?
Thiết bị theo chu kỳ có chuyển động và cấu trúc cơ khí phức tạp. Làm thế nào để lắp đặt điểm giám sát? Các loại máy móc có thao tác đa dạng, bên cạnh khó khăn về kết nối dữ liệu (handshaking), mỗi loại máy lại đến từ các nhà sản xuất khác nhau, gây trở ngại lớn cho việc đồng bộ dữ liệu. Làm sao để khắc phục?
Cách thực hiện
Đo lường không xâm nhập, không cần kết nối hệ thống
Hệ thống giám sát thông minh VMS-ML không yêu cầu kết nối hệ thống (handshaking), sử dụng phương thức đo không xâm nhập, thực hiện chuẩn PLUG ＆ PLAY. Chỉ cần một cảm biến vật lý liên quan đến chỉ số giám sát then chốt, hệ thống có thể thực hiện ngay nhiệm vụ giám sát chất lượng dây chuyền sản xuất.
Giải quyết vấn đề
Môi trường nhà máy phức tạp gây khó khăn cho việc đọc tín hiệu?
Nhà máy tự động hóa tràn ngập thiết bị vận hành đồng thời, cùng các yếu tố bất khả kháng như rung chấn, thi công bên ngoài... gây ra nhiễu tín hiệu. Trong trường hợp này, làm thế nào để đọc dữ liệu một cách chính xác?
Cách thực hiện
Tự động truy vết tín hiệu mục tiêu và phân tích kết quả
VMS-ML tự động truy vết tín hiệu gia công mục tiêu trong thời gian thực. Ngay cả khi quy trình cơ khí gặp bất thường hoặc có nhiễu bên ngoài, công nghệ nhận diện tự động vẫn có thể xác định chính xác tín hiệu có thuộc cùng một chu kỳ chuyển động hay không để đưa ra kết quả phân tích.
Giải quyết vấn đề
Thiết bị đa dạng, nhiều phương thức giám sát gây gánh nặng?
Do thiết bị sản xuất theo chu kỳ rất đa dạng và tinh vi, mỗi loại có nhu cầu giám sát riêng, buộc kỹ sư bảo trì phải làm quen với nhiều giải pháp khác nhau. Điều này gây khó khăn cho việc đào tạo nhân sự và vận hành của công ty. Liệu có một giải pháp duy nhất đáp ứng mọi nhu cầu kiểm tra cho tất cả thiết bị sản xuất theo chu kỳ?
Cách thực hiện
Một hệ thống áp dụng cho nhiều thiết bị
VMS-ML là hệ thống giám sát được thiết kế chuyên biệt cho thiết bị sản xuất theo chu kỳ. Có thể lựa chọn phiên bản đa kênh để giám sát nhiều thiết bị cùng lúc chỉ với một hệ thống duy nhất. Kết quả quan trọng được hiển thị trực quan qua điểm số và đèn tín hiệu (Xanh/Vàng/Đỏ).
Hệ thống lưu giữ đầy đủ điểm số dữ liệu và biểu đồ đặc trưng, cung cấp nhiều bộ quy chuẩn để người dùng tự thiết lập. Thao tác đơn giản, kết quả dễ hiểu giúp kỹ sư có thể bắt đầu giám sát ngay sau một buổi đào tạo ngắn.
Giải quyết vấn đề
Thời gian tích lũy dữ liệu AI quá dài, không thấy hiệu quả tức thì?
Việc triển khai AI truyền thống thường yêu cầu thu thập lượng lớn dữ liệu và chờ đợi sự cố xảy ra mới có thể trích xuất đặc trưng. Khi thay đổi quy trình, việc tích lũy lại phải bắt đầu từ đầu, khiến thời gian hệ thống thực sự vận hành là không xác định. Làm thế nào để thấy được hiệu quả giám sát sớm hơn?
Cách thực hiện
Thiết lập quy chuẩn nhanh, phát hiện bất thường tức thì
VMS-ML cho phép thiết lập nhanh các quy chuẩn học tập, giúp phát hiện bất thường ngay lập tức mà không cần giai đoạn thu thập dữ liệu dài hạn. Đối với các quy trình đã được phân loại, dữ liệu sạch có thể được đưa trực tiếp vào để huấn luyện sự kiện.
Hệ thống tích hợp sẵn các mô hình giám sát: biên độ, tần số, pha, wavelet, độ lệch chuẩn, độ ổn định... giúp phân tích tín hiệu và đưa ra kết quả nhanh chóng.
Giải quyết vấn đề
Làm thế nào để thống nhất tiêu chuẩn hóa dữ liệu kiểm tra?
Trong sản xuất, tiêu chuẩn kiểm tra linh kiện hoặc thiết bị thường không đồng nhất do phụ thuộc vào kinh nghiệm cá nhân, dẫn đến khó phát hiện các lỗi nhỏ và hiệu quả thấp. Làm thế nào để thống nhất tiêu chuẩn, tránh chất lượng không đồng đều?
Cách thực hiện
Thiết lập chế độ kiểm tra dữ liệu thống nhất
VMS-ML học tập (định chuẩn) nhanh chóng các hành vi sản xuất lặp lại, chuyển hóa kinh nghiệm của chuyên gia thành hệ thống giám sát dựa trên quy tắc (Rule-based). Việc xây dựng quy chuẩn chu kỳ gia công giúp thiết lập chế độ kiểm tra dữ liệu thống nhất, đảm bảo sản phẩm đạt chuẩn chất lượng đồng bộ.
・Định nghĩa vị trí hư hỏng theo trình tự thời gian thiết bị.
・Người dùng tự thiết kế chế độ kiểm tra sức khỏe máy.
Giải quyết vấn đề
Làm thế nào để tránh so sánh các thông số dữ liệu không cần thiết?
Quy trình gia công có thời gian và trình tự phức tạp, thay đổi theo từng sản phẩm hoặc có sự can thiệp thủ công như thay khuôn, di chuyển. Nếu hệ thống so sánh mọi hành động sẽ dẫn đến kết quả sai lệch. Liệu có thể loại bỏ các thông số so sánh không cần thiết?
Cách thực hiện
Tùy chọn phân đoạn trong quy chuẩn học tập
Ngoài việc thiết lập quy chuẩn nhanh theo trình tự thời gian, VMS-ML cho phép loại bỏ các phân đoạn không cần thiết. Hệ thống sẽ chỉ tập trung so sánh các tín hiệu mục tiêu được chỉ định. Công nghệ tự động truy vết giúp khóa chặt vùng đồ thị cần giám sát. Hơn nữa, các thông số bị loại bỏ sẽ không lưu vào bộ nhớ, giúp tối ưu dung lượng hệ thống.
Giải quyết vấn đề
Làm thế nào để chủ động ngăn chặn sản xuất hàng lỗi hàng loạt?
Dây chuyền tự động có tốc độ rất nhanh, chỉ một sai lệch nhỏ về độ chính xác do rung chấn cũng có thể tạo ra lượng lớn phế phẩm. Làm thế nào để nhận biết sớm tình trạng thiết bị và chủ động ngăn chặn hàng lỗi ngay từ đầu?
Cách thực hiện
Loại bỏ sự cố nhỏ, kiểm soát tình trạng máy tương lai
VMS-ML phát hiện ngay lập tức các bất thường nhỏ nhất. Kết hợp với VMS-PH để nhanh chóng loại bỏ sự cố, rút ngắn thời gian dừng máy và ngăn chặn hỏng hóc nghiêm trọng qua bảo trì dự đoán. Thông qua mô hình hành vi máy học, người vận hành có thể chuẩn hóa quy trình, đánh dấu đặc trưng bất thường để tối ưu hóa dây chuyền và làm chủ tình trạng thiết bị trong tương lai.
Cách thực hiện
Đo lường không xâm nhập, không cần kết nối hệ thống
Hệ thống giám sát thông minh VMS-ML không yêu cầu kết nối hệ thống (handshaking), sử dụng phương thức đo không xâm nhập, thực hiện chuẩn "PLUG IN". Chỉ cần một cảm biến vật lý liên quan đến chỉ số giám sát then chốt, hệ thống có thể thực hiện ngay nhiệm vụ giám sát chất lượng dây chuyền sản xuất sau khi lắp đặt.
Dự án thực tế
Làm thế nào để ngăn ngừa trầy xước Wafer trong quá trình vận chuyển?
Sử dụng VMS-ML để giám sát trạng thái cánh tay robot, ngăn ngừa hư hỏng và phế phẩm Wafer do bất thường cơ khí. Hệ thống giám sát quy trình vận chuyển, cảnh báo ngay khi có va chạm hoặc trầy xước. Khi mô phỏng bất thường bằng cách gõ nhẹ vào fork, tín hiệu động và miền tần số thay đổi khiến điểm số tương đồng giảm xuống rõ rệt.
Dự án thực tế
Bất thường khuôn dập gây ra lượng lớn hàng lỗi?
Máy dập tốc độ cao sản xuất lượng lớn sản phẩm lặp lại trong thời gian ngắn. Nếu khuôn bị mài mòn hoặc lỗi, phế phẩm sẽ phát sinh hàng loạt. Để đảm bảo sản xuất ổn định, cần một hệ thống giám sát cảnh báo sớm tình trạng khuôn. Điều này giúp chủ động điều chỉnh hoặc thay thế khuôn trước khi hư hỏng nặng, duy trì vận hành tốt và đặc biệt là ngăn chặn việc tạo ra lượng lớn hàng lỗi.
Tối ưu hóa quy trình
PHM cho thiết bị sản xuất theo chu kỳ
Tháo gỡ và phân tích đặc trưng tín hiệu
Là bước tiền đề để giám sát thiết bị theo chu kỳ, VMS®-PH có thể đo lường và phân tích chi tiết quy trình sản xuất trước. Từ đó đẩy nhanh hiệu quả giám sát của ML và huấn luyện AI. (Nếu đã rõ các đặc trưng động của thiết bị, có thể bỏ qua bước này).
Thiết lập quy chuẩn học tập để giám sát
VMS®-ML tập trung giám sát động các thiết bị sản xuất theo chu kỳ, nhanh chóng thiết lập quy chuẩn học tập để vận hành. Cơ chế tự động chấm điểm của hệ thống giúp nắm bắt trạng thái thiết bị tức thì.
Xây dựng trung tâm điều hành chuyên biệt
Hệ thống tính toán phân tán ML-EDGE IIoT cho phép giám sát đồng thời lượng lớn thiết bị theo chu kỳ và quản lý tập trung trên nền tảng IIoT, tạo nên một trung tâm điều hành (war room) chuyên biệt.
Tìm ra nguyên nhân lỗi nhanh chóng và chính xác
Khi hệ thống giám sát OLVMS®-ML phát báo động bất thường, việc sử dụng VMS®-PH giúp tìm ra nguyên nhân lỗi một cách nhanh chóng và chính xác, rút ngắn thời gian sửa chữa và dừng máy.
