На выставке Interpack 2017, которая прошла 4-10 мая 2017 года в Дюссельдорфе, Дрезденский институт технологий обработки и упаковки Общества Фраунгофера представил на стенде VDMA две новые системы для эффективного управления производственным процессом: новое мобильное чистящее устройство для перерабатывающих линий и самообучающуюся ассистирующую систему для устранения причин неисправностей.
|
Два варианта мобильного чистящего устройства: самодвижущееся и перемещающееся на ленточном транспортере (© фото: Fraunhofer IVV Dresden) |
Новое мобильное чистящее устройство (MCD — Mobile Cleaning Device) Дрезденского института технологий обработки и упаковки Общества Фраунгофера облегчает очистку, сочетая преимущества традиционных систем с гибкостью ручной технологии.
Устройство оснащено системой оптических датчиков, распознающих загрязнение. Это необходимо для определения оптимального способа очистки. Какие участки загрязнены и требуют очистки? Когда очистка завершена? Была ли она успешной? Ответы на эти вопросы в скором будущем сможет дать система датчиков. Виртуальный двойник мобильного чистящего устройства имеет адаптивную модель процесса очистки. Ее сочетание с концепциями когнитивного управления и регулирования, а также с системой датчиков для распознавания загрязнения впервые позволило создать систему очистки, которая адаптируется к гигиеническому состоянию производственной линии.
Гибкость системы проявляется и в концепции привода. Перемещение между модулями машины может осущестляться с помощью собственного приводного модуля или за счет использования имеющихся систем транспортировки, например ленточных транспортеров. При этом мобильное чистящее устройство в отличие от стандартных систем очистки может использоваться на нескольких линиях. Для очистки с помощью пены и струи используются сопла с раздельным управлением. Возможна как направленная очистка отдельных участков, так и полная — комплексных линий.
Самообучающаяся ассистирующая система
Институт разрабатывает также самообучающиеся ассистирующие системы для перерабатывающих машин и представляет первые результаты. Даже в новейшем оборудовании в среднем через каждые пять минут возникают небольшие неполадки, а технологические процессы и машины становятся все сложнее, поэтому многим операторам не удается устранить причины неисправностей и приходится лишь на короткое время справляться с их последствиями. Даже при наличии современных датчиков не всегда можно избежать поломок, возникающих, например, вследствие нестабильности характеристик продукции. Важнейшими условиями устранения неисправностей являются опыт и квалификация операторов технологической линии. Чтобы сделать этот опыт доступным и для менее квалифицированного персонала, специалисты института использовали различные подходы, позволяющие повысить эффективность линий.
В результате объединения этих подходов появилась самообучающаяся ассистирующая система для машин (SAM), которая помогает оператору в устранении неисправностей подобно навигационной системе. Работа системы основана на распознавании образов по характеристиками сигналов встроенных датчиков с использованием технологий Data Mining и машинного обучения. В дальнейшем планируется разработка кооперативной диалоговой системы. Таким образом, ассистирующая система обучается непосредственно у оператора и вместе с ним вырабатывает стратегию решения проблемы, при этом сама не вмешивается в производственный процесс.
