Minimalno-invazivni samorazvijajoči diagnostični sistemi: ključni element tovarn prihodnosti

Motiv za dani projekt se nahaja v velikih potrebah po diagnostičnih sistemih in sistemih za spremljanje stanja proizvodnih procesov tovarnah prihodnosti. Vpogled v stanje proizvodnih sredstev je brez dvoma ključnega pomena za obvladovanje celotnega proizvodnega procesa. Okvare ali druga nenormalna stanja procesa lahko vodijo v zmanjšano kvaliteto proizvodov, zmanjšano produktivnost, povečano varnostno tveganje, prekomerno porabo energije in povečan vpliv na okolje. Detekcija in alarmiranje napak ter degradacij v zgodnji fazi, torej še preden povzročijo škodljive učinke na proces, je zato ključnega pomena. To dejstvo je jasno izpostavljeno in poudarjeno v konceptih Pametnih tovarn in Industrije 4.0. Raziskave in razvoj na področju diagnostike procesov predstavljajo zrelo področje. Razvite metode večinoma temeljijo na modelih procesov v različnih oblikah. Diagnostika se izvaja s pomočjo primerjave izhodnih veličin samih proizvodnih procesov ter njihovih modelov. Vendar pa je izdelava modelov delovno intenzivna, saj postopek zahteva analizo procesa, eksperimentalno delo, razvoj in nastavitve parametrov modela, kar vodi v visoke stroške. Poleg tega je izdelan model veljaven oziroma uporaben le za določen tip procesa. Za postopek modeliranja so potrebni visoko usposobljeni eksperti z znanjem obdelave podatkov, modeliranja ter z znanjem o procesu, ki je predmet diagnostike. Vse našteto predstavlja ozko grlo in ovira množičen ter neoviran prenos diagnostičnih metod iz teorije v prakso. Ambicija predlaganega projekta je povečati oziroma pospešiti prodor metod za diagnostiko v industrijsko prakso in sicer preko odprave zgoraj omenjenih glavnih ovir. To bo doseženo z razvojem povsem nove metodologije minimalno-invazivnih ter hkrati samo-razvijajočih se diagnostičnih sistemov, ki bodo široko uporabni, uvajanje v uporabo pa bo terjalo le zmerno količino vloženega dela. Rezultat projekta bo nova in splošna diagnostična metodologija, ki bo uporabna v številnih proizvodnih procesih iz razreda ponavljajočih proizvodnih procesov, ki vključuje kosovno proizvodnjo ter šaržne procese v procesni industriji. Procesi te vrste med delovanjem generirajo signale s ponavljajočimi se elementarnimi vzorci, podobno elektrokardiogramu srca. Okvare in degradacije komponent procesa se odražajo kot spremembe v elementarnem vzorcu. Glavna ideja je razvoj diagnostične metode, ki bo vzorčila procesne signale in samodejno identificirala elementarne ponavljajoče se vzorce, jih razstavila na segmente, določila njihove značilke ter določila nominalne vrednosti ter porazdelitev (raztros) posameznih značilk. To predstavlja ''fazo učenja'', ki mora trajati zadosti dolgo, da si diagnostični sistem ustvari dovolj zanesljiv niz informacij o procesu. Po zaključeni fazi učenja se sistem preklopi v ''fazo obratovanja'', v kateri se prične se diagnostika in spremljanje stanja procesa. V tej fazi sistem kontinuirano vzorči procesne signale, identificira elementarne ponavljajoče vzorce ter jih analizira. Razlike med nominalnimi in trenutnimi vrednostmi značilk elementarnih vzorcev ter njihovih pod-elementov kažejo na pojav okvare ali degradacije določenega elementa procesa. Predlagani diagnostični sistem označujemo kot minimalno-invaziven, saj ne zahteva nobenih posegov v obstoječe krmilne sisteme, električne instalacije in ne zahteva dodatnih senzorjev. Diagnostični sistem označujemo kot samo-razvijajoč, saj ne zahteva nobenega ročnega modeliranja procesa s strani ekspertov, vse potrebne informacije o procesu diagnostični sistem zbere samodejno v fazi učenja in jih kasneje v fazi obratovanja dopolnjuje. Potencialni učinek predlaganega projekta je izjemen, saj je razred ponavljajočih diskretnih proizvodnih sistemov izjemno širok in množičen. Zahvaljujoč minimalno-invazivni lastnosti in samo-razvijajoči zmožnosti ima diagnostični sistem potencial množične praktične uporabe na številnih proizvodnih procesih širom sveta.