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ケーブルの故障予測


接続技術分野の専門家として、当社は予知保全のテーマに取り組み、産業環境におけるケーブルの耐用年数を予測するソリューションを開発してきました。

高い曲げ荷重と屈曲荷重を持つケーブルは、特に動的で積極的に駆動する産業用アプリケーション、例えばケーブルチェーンでは、極度の圧力にさらされます。ロボットでは、ねじり力はさらなる要因です。ケーブルはこの種の負荷に特化した構造になっているが、それでも消耗部品とみなされます。これらすべてにもかかわらず、良いケーブルは数百万回の曲げサイクルに耐えることができますが、そうでなければプラントが故障し、予定外のダウンタイムが発生する可能性があるため、早ければこの時点で交換する必要があります。

データケーブル用:ETHERLINE® GUARD


ETHERLINE® GUARDとは?


ETHERLINE® GUARDは、イーサネットケーブルを常時監視し、性能の低下を検知して、ケーブルの状態を分かりやすく表示する定置型監視装置です。ケーブルの状態を100%から0%の間の値として、事前にメンテナンス対策を計画することができます。このデバイスは、IEEE 802.3準拠の100BASE-TX(100Mbit/s)に準拠した銅線ベースのイーサネットデータケーブルをサポートし、例えば、EtherCAT、EtherNET/IP、PROFINETアプリケーションに適しています。

ETHERLINE® GUARDの目的は何ですか?


この装置は、常に機械的な「ストレス」にさらされるデータケーブルに特に有効です。これには、高速・高加速度での運動、変化する運動シーケンス、非常に高い軸回転角度の回転、短いサイクル時間、小さな曲げ半径などが含まれます。また、この装置は、ダウンタイムが高額のダウンタイムコストや人身事故につながるような重要なプロセスでも使用されます。

ETHERLINE® GUARDはどこで、どのようにその威力を発揮していますか?


ETHERLINE® GUARDは、開発の初期段階から潜在的な顧客によってテストされ、貴重なフィードバックのおかげで最適化されました。メディカルエンジニアリング、自動車製造、イントラロジスティクス、LAPPのサービスロジスティクスセンターのパイロットプロジェクトで成功裏に使用されたことで、当社再び機能と製品の特徴を改善することができました。

ETHERLINE® GUARD


ETHERLINE® GUARDは、ケーブルの性能状態を継続的に判断し、性能が低下する前にアラームを発します。

ETHERLINE® GUARD

ETHERLINE® GUARDを使用するメリット

この装置は、データケーブルの耐用年数パラメーターを継続的に監視します。計画外の高価な機械のダウンタイムを避けることができます。これにより、必要なメンテナンスを事前に計画することができます(夜間、週末、または他のコンポーネントのメンテナンスと同時にメンテナンスや交換を行うなど)。
ETHERLINE® GUARDは制御盤用に設計されています。機器を電源に接続し、ケーブルを差し込むだけで、ボタンを押すだけで操作が開始され、モニタリングが開始されます。自動化され、自己学習するパラメータ設定は、SETキーをクリックするか、ウェブインターフェースを介して数分で実行されます。
診断および調整オプションは意図的にシンプルに保たれています。診断LEDが緑色に点灯している場合は、ケーブルの状態は正常です。ケーブルの色や点滅が変化した場合(点滅または恒久的な赤)にのみ、点検または交換が必要です。
この装置は、すでに設置され、もはや新品ではないデータケーブルの監視にも使用できます。新しいデータケーブルやケーブル設計の変更は必要ありません。ソフトウェアが設置状況を検知し、自動的に学習プロセスを引き継ぎます。
読み取ったセンサーデータの劣化を通知するタイミングを自分で決めます。アラームのしきい値は99%~21%で設定できます(例では80%に設定)。
MQTTインターフェースによる信頼性の高いIIoT通信:オプティカルディスプレイに加え、メンテナンスデータは、デジタルスイッチング出力として、PWM変調信号として、LANやWiFi経由の連続値として、あるいはクラウドベースの通信として、複数のチャンネルを経由して上位コントローラに送信できます。
コンパクト設計(36×49×76.5mm)のため、制御盤に省スペースで設置できます。
有線LAN版「PM03T」と無線WiFi版「PM02TWA」。

LAPPのソリューションが特別なのは、デバイスをデータケーブルに直列に接続するだけでよいからです。ケーブル内の特別なセンサー素子や、ケーブルの端にある第2のデバイスは不要です。

より詳細な情報予知保全


デジタルトランスフォーメーションの重要な側面は、機械データの収集です。モーター、バルブ、センサーは、それぞれ独立して動作状態を報告します。このデータは記録され、アルゴリズム(自己学習型か否か)を使って評価・分析されます。その目的は、システムの効率を高めたり、プラントの現状を把握することで、今後の故障を早期に発見することです。このデータやプロセスがクラウドにアップロードされたり、クラウド経由で実行されたりすれば、工場はグローバルにアクセスすることさえできます。長距離が問題になる時代はもう過ぎ去りました。すべてがネットワークで結ばれ、デジタル化されているからです。高度に自動化され、時間的制約が厳しい生産工程を持つ機械工学と自動車産業は、スマートな開発に特に関心を寄せています。最悪のシナリオでは、1つの部品が故障しただけで製造工程全体が止まってしまい、莫大な金銭的損害を被ることになります。


このリスクを最小限に抑えるため、あらゆるコンポーネントのメンテナンスと性能の状態を記録し、評価する機会をユーザーに提供する予知保全システムが増加しています。これにより、プラントのオペレータは、部品がいつ故障しそうかを判断する時間を得ることができ、プラントが予定外の停止状態に陥る前に、対応するメンテナンスを実施することができます。この条件は、特にコスト重視のアプリケーションやセーフティクリティカルなインフラにおいて重要な役割を果たします。現在、このようなプラントでは、主に状態監視に基づく予防的アプローチが追求されています。つまり、消耗部品は、その状態や残りの寿命に関係なく、あらかじめ決められた間隔で交換されます。


予知保全は、プラント部品の故障を具体的に予測するために使用できます。  この予知保全手法の一環として、プラントのデータは継続的な運転中に収集され、具体的に分析されます。プラントのコストと運転の安全性を最適化するためには、メンテナンス対策のシグナルは早すぎても(コストが高くなる)、遅すぎても(プラントが故障する)いけません。