• 提出機床4.0概念，向數字化邁進(jìn)
• 通過(guò)軸承收集數據
• 利用大數據進(jìn)行數據分析
• 生產(chǎn)過(guò)程的數字化集成

國際領(lǐng)先的軸承產(chǎn)品供應商舍弗勒集團與Deckel Maho Pfronten公司及其他合作伙伴共同開(kāi)發(fā)出“機床4.0”概念，利用現有生產(chǎn)技術(shù)與傳感器、云技術(shù)和數字化零部件的連接，向數字化生產(chǎn)目標邁出了實(shí)質(zhì)性的一步。為此在第四代DMC 80 FD du-oBLOCK®加工中心的基礎上組裝了兩臺樣機，其中一臺被用于德國赫希施泰特（Höchstadt）的舍弗勒工廠(chǎng)精密軸承生產(chǎn)線(xiàn)，第二臺樣機將在2015年國際機床展（EMO）的德馬吉森精機（DMG MORI） 展臺上亮相。作為一家機床行業(yè)零部件供應商領(lǐng)導者和技術(shù)開(kāi)發(fā)合作伙伴，舍弗勒正在沿著(zhù)數字化的戰略前進(jìn)。通過(guò)傳感器、網(wǎng)絡(luò )和數據分析，在不同工藝流程中收集信息形成大數據，以此為客戶(hù)創(chuàng )造出更清晰明顯的增值空間。作為機床用戶(hù)，舍弗勒的內部生產(chǎn)也與這個(gè)工業(yè)4.0計劃直接相關(guān)。舍弗勒在機床數字化方面的實(shí)踐行動(dòng)證明，通過(guò)制造商、供應商和用戶(hù)之間的密切發(fā)展合作，可以把行業(yè)挑戰成功轉換為新的發(fā)展機會(huì )。

通過(guò)軸承收集數據

在機床中，軸承是機器性能的決定性部件，它們不僅影響著(zhù)機器的功能，同時(shí)也影響著(zhù)工件的質(zhì)量。機床中零部件當前運動(dòng)狀態(tài)以及未來(lái)運動(dòng)性能的數據是機器運營(yíng)者做出判斷的重要依據。因此，使用現有的傳感器或進(jìn)行適當的改裝，有時(shí)甚至必須將傳感器直接集成到零部件中，才能將某些參數檢測出來(lái)。

在該創(chuàng )新項目的樣機中，幾乎所有與加工流程相關(guān)的軸承都集成了測量振動(dòng)、力、溫度和壓力的傳感器，以獲得有關(guān)機器狀態(tài)的最佳信息。將生產(chǎn)機器升級至“4.0版”，意味著(zhù)所有記錄下的數據都能被評估和保存，并能從中分析推導出相應的應對措施。通過(guò)局域網(wǎng)絡(luò )，所有附加的傳感器、執行器以及評估單元相連接在一起，相互之間進(jìn)行數據訪(fǎng)問(wèn)，并通過(guò)網(wǎng)關(guān)與數據云進(jìn)行連接。為了實(shí)現與設備控制中心的數據交換，在PLC中集成了過(guò)程現場(chǎng)總線(xiàn)技術(shù)，同時(shí)在人機界面（HMI）中使用OPC UA協(xié)議來(lái)交換其它信息。收集到機器運動(dòng)數據被保存在本地網(wǎng)關(guān)并復制到舍弗勒云數據中，在機器上無(wú)需聯(lián)網(wǎng)連接也能獲取歷史數據。同時(shí)也可以通過(guò)Web服務(wù)或App來(lái)訪(fǎng)問(wèn)云數據來(lái)進(jìn)行數據分析和計算工作。

大數據和數據分析

現有的數據分析是采集一個(gè)分析一個(gè)，相對于這種1：1比例的數據分析法，大數據分析呈現出嶄新的意義。假設在數據與數據之間存在相互關(guān)聯(lián)，這些關(guān)聯(lián)構成了數據的關(guān)鍵特征，分析這些特征便可以獲得更多的價(jià)值。例如，和現有數據庫的數據進(jìn)行比較，則可以讀取出軸承運行狀態(tài)和設備狀態(tài)。利用一些數學(xué)算法，系統可以自動(dòng)識別出數據中存在的這些關(guān)鍵特征，并自動(dòng)執行一些必要的應對措施。這需要既能獨立自主工作，又能在網(wǎng)絡(luò )中集成工作的分布式的功能模塊。數據分析評估工作可以在模塊中單獨進(jìn)行，當需要更大功率來(lái)進(jìn)行計算時(shí)，分析工作也可以依靠云計算來(lái)完成。當需要對來(lái)自相互關(guān)聯(lián)的機器設備的所有數據進(jìn)行統計分析的時(shí)候，也需要云計算來(lái)完成。

為了學(xué)習和適應生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品與服務(wù)的復雜性要求，舍弗勒的數字化進(jìn)程不僅體現在從傳感器到云計算的垂直方向的集成，也體現在整個(gè)價(jià)值鏈水平方向的集成。

生產(chǎn)過(guò)程的數字化集成

不僅生產(chǎn)加工設備需要數字化，生產(chǎn)環(huán)境的改善也需要通過(guò)數字化的信息來(lái)實(shí)現。通過(guò)這些數字化的信息，可以避免技術(shù)解決方案對人工干預的依賴(lài)。將這些數字化的信息與ERP系統進(jìn)行垂直整合，便可形成一套訂單自動(dòng)處理系統。

生產(chǎn)數字化

“大數據”的一個(gè)非常關(guān)鍵特征就是每個(gè)零部件擁有一個(gè)唯一的標識。通過(guò)數據陣列給每個(gè)零部件分配一個(gè)唯一的編碼。該編碼伴隨部件通過(guò)整個(gè)制造過(guò)程，該編碼信息在組裝時(shí)融合到裝配件的標識中。通過(guò)分析每個(gè)零部件的歷史信息，可以完成零部件的過(guò)程追溯。

過(guò)程數字化

通過(guò)監測分析刀具中心點(diǎn)的受力，可以對機器設備的負荷及工藝流程本身進(jìn)行優(yōu)化：

在機械加工中，刀具負荷會(huì )導致刀具中心點(diǎn)產(chǎn)生位移。通過(guò)監測這個(gè)位移，將其實(shí)時(shí)信息提供給控制中心，并通過(guò)加工計算模擬出刀具負荷。在生產(chǎn)過(guò)程中，保持這個(gè)刀具負荷在一個(gè)合理的偏差范圍內，以避免在超出該安全范圍時(shí)發(fā)生意外事故。

能耗數字化

除了測量各個(gè)加工步驟的實(shí)時(shí)能耗外，還可以通過(guò)計算模擬出下一步所需要的能耗。結合設備的實(shí)時(shí)能耗，便能更加準確地預測出能耗需求。更精準地預測出能耗需求，有助于實(shí)現按需采購和按需進(jìn)行生產(chǎn)計劃，從而把高峰限電對企業(yè)的生產(chǎn)影響降低到最低程度。

設備狀態(tài)監測數字化

使用傳統的振動(dòng)監測方法來(lái)檢測記錄機器運行狀態(tài)，并對其潤滑狀態(tài)進(jìn)行多點(diǎn)測量和評估，則可以實(shí)現對設備進(jìn)行按需潤滑，從而保證其動(dòng)態(tài)性能。此外還可對軸承運動(dòng)狀態(tài)做出前瞻性地預測。

維修保養數字化

通過(guò)對加工過(guò)程進(jìn)行分類(lèi)，使機器設備的生產(chǎn)負荷透明化，從而有利于生產(chǎn)管理。例如，通過(guò)Web來(lái)使用舍弗勒軸承計算程序BEARINX，在線(xiàn)計算出軸承剩余的使用壽命。根據加工任務(wù)計劃，結合在線(xiàn)預測出的剩余使用壽命，合理安排調控生產(chǎn)，以便更準確地安排出維修計劃，從而最大限度地提高設備的利用率。

在一個(gè)實(shí)際投資項目中，舍弗勒和Deckel Maho Pfronten公司的專(zhuān)家開(kāi)發(fā)出了“機床4.0”，利用現有生產(chǎn)技術(shù)與傳感器、云技術(shù)和數字化零部件的連接，向數字化生產(chǎn)目標邁出了實(shí)質(zhì)性的一步。

不僅生產(chǎn)加工設備需要數字化，生產(chǎn)環(huán)境的改善也需要通過(guò)數字化的信息來(lái)實(shí)現。

機床4.0代表著(zhù)舍弗勒在數字化生產(chǎn)的道路邁出了實(shí)質(zhì)性的一步。通過(guò)評估設備本地和云數據中的數據信息，其將結果反饋到其它不同位置。

機床數字化系統框架圖

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