風馳電掣，澎湃動力。
作為中國的支柱性產業之一，汽車制造行業在過去的數十年里一直引領著工廠自動化領域的前沿技術。
近幾年來，汽車行業盡管面臨著銷量持續下滑的態勢，競爭環境日益激烈，但隨著工業4.0和中國制造2025的提出，如何利用先進的自動化和數字化技術，提升制造效率、優化生產質量并降低相應成本，開始成為當前汽車及零部件制造行業的關注焦點。
在汽車制造邁向工業4.0的道路上，沒有一套固定的模式可以照搬。不過，對于數字化轉型的目標來說，數據顯然是至關重要的。尤其對于汽車變速器這樣的重資產生產企業而言，通過機床狀態數據的實時采集與監控，實現加工設備狀態的透明化和預測性維護能力，正是當前利用數據力量邁向數字化轉型目標的切實可行途徑。
因此，長城汽車徐水變速器工廠開始攜手ifm（易福門），為其大約200臺機床部署設備狀態監控系統，力求通過改造升級為其注入“智能工廠”血液。
超級工廠，運行無憂
作為長城汽車旗下全資子公司，蜂巢傳動科技河北有限公司在河北保定徐水擁有一個“超級工廠”——年產能超過100萬臺的變速器生產廠，為H6/F7/WEY等多款長城汽車熱銷車型提供7DCT濕式雙離合變速箱。
面對如此巨大的產量，確保現場機床設備的穩定運行，并且有針對性地安排現場設備的維修維護，是徐水變速器工廠維修工程師團隊所期待的。因為對于工廠的200多臺機床而言，設備在運行過程中必須要有一定的監控，監控設備健康狀態，從而及時作出維修和保養計劃，提高設備壽命，才能避免機床運行時出現突發性的故障和風險，減少設備故障損失，節省硬件成本。
針對機床設備的核心部件，徐水變速器工廠對于機床主軸部件的加工狀態監控尤為關注。主軸系統通常由主軸、軸承和傳動件（齒輪或帶輪）等組成，主要用以支撐齒輪、帶輪等傳動零件，實現運動及扭矩作用的傳遞，也是機床設備的易損易耗部件。在機床運行過程中，往往會面臨主軸突然撞擊、主軸軸承磨損、老化等故障，這些突發和潛在的風險都會影響變速器零件的加工精度，嚴重影響生產效率并帶來成本的損失。
為了保障這些“工業母機”、“加工重器”始終能夠安穩、健康地運行，徐水工廠決定全面采用ifm提供的機床設備狀態監控系統。
狀態監測，防患未然
基于汽車行業幾十年的應用經驗，ifm為長城汽車徐水變速器工廠提供了一整套機床設備狀態監控方案，包括傳感器、數據采集、數據交互支持、軟件平臺和預警系統：
該監控方案主要針對客戶現場的KAPP磨齒機床，通過在機床主軸加工端安裝振動傳感器探頭，再通過邊緣計算數據采集模塊實現智能分析和數據篩選。
ifm邊緣計算數據采集模塊具有三個網絡接口：兩個接口支持Profinet、Ethermet IP、Modbus TCP等工業現場總線，另外一個接口是普通TCP/IP接口。
通過現場和PLC的協議互通，振動數據采集模塊不僅僅采集振動數據，而且可以直接將現場關鍵的生產工藝參數和振動數據進行匹配分析。下圖是分析軟件結合現場主軸電流以及刀具位置信息進行數據分析的歷史趨勢展示：
在機床生產加工過程中，主軸突發撞擊和主軸軸承故障往往是徐水工廠最為頭疼的問題。以下我們將通過實例詳細說明ifm振動傳感器如何預測現場的設備故障。
下圖為工廠現場一段設備狀態歷史趨勢圖，生產過程前期設備運行較平穩，到了后期設備振動值呈逐漸上升趨勢。
通過顯微鏡拍攝軸承滾動體對比發現，其根本原因在于滾動體的磨損。下方左圖是主軸軸承滾動體磨損照片，右圖是滾動體未磨損照片。
對此，ifm振動傳感器在第一時間給出報警提示，避免了后續零件加工的誤差增大，減少了不良品。那么振動傳感器是如何發現軸承滾動體早期磨損的呢？
（1）首先明確客戶現場主軸軸承品牌屬于FAG，型號71916。通過ifm振動分析軟件軸承數據庫添加對應軸承并確定特征頻率，其中滾動體特征頻率因子為10.812。
（2）確認現場機床當時的加工速度大約是4,900rpm，即振動分析基頻為81.67Hz。經過振動分析的經驗公式（故障頻率=基頻*頻率因子）得出，在4,900RPM轉速下的滾動體故障頻率點大約在883Hz。
（3）通過分析H-FFT頻譜（如下圖），可以很清晰地看到低頻有諧波產生，并且在軸承對應的損壞頻率處可以看到峰值，屬于軸承故障的早期階段。
（4）通過對頻譜的放大查找，可以看到對應886.154Hz處有明顯的峰值，和之前確定的滾動體特征頻率頻率883Hz非常接近（如下圖）。
在振動數據采集和通訊的基礎上，ifm機床狀態監測系統進一步幫助蜂巢傳動徐水工廠實現了機床狀態的實時數據顯示與可視化分析。
依托ifm邊緣計算網關所內嵌的LR agent接口技術，現場機床的監控數據通過網絡直接傳輸到工廠服務器，在服務器端安裝有ifm LR Smartobserver軟件，支持工廠辦公室任何一臺聯網設備直接訪問/讀取現場設備監控數據，并實時查看運行趨勢。此外，利用該軟件的多功能歷史數據記錄功能，用戶還可以將不同參數（曲線顏色不同）在同一坐標系下進行分析（如下圖）。
通過ifm機床設備狀態監控系統，長城汽車徐水變速器工廠現在不但可以在設備異常振動時發現并快速停機、檢測主軸故障原因，而且可以提前監測主軸故障，預先實施維修和保養或進行加工過程的優化，從而大大增加了主軸使用壽命，實現了機床設備的預測性維護。
事實上，ifm機床設備狀態監控系統不僅是針對機床主軸，還可以對機床不同部件實現多功能全方位的狀態監測，譬如對滾珠絲桿主軸進行狀態監控、過程及負載控制；對車床設備進行過程監控、顫振監測和平衡監控；對研磨設備進行切割刀/工件監測、刀具磨損檢測和平衡監控等等。
如今，長城汽車徐水變速器工廠的維護工程師們終于可以放下心來，因為他們可以隨時隨地獲得機床狀態信息從而提前采取行動，變被動為主動，為保障變速器產品的及時快速交付提供可靠保障。
以上內容對如何檢測磨齒機床主軸狀態，通過采集模塊進行智能分析和數據篩選，從而實現預測現場設備狀態故障進行了詳解， 若您希望對此有進一步的深入了解，也歡迎掃描下方二維碼，觀看我們于5月20日針對預測性維護在汽車行業案例的分享，點擊進入回看即可。
演講主題：預測性維護在汽車行業的應用
參與方式：
手機端
電腦端
https://none.h5.xeknow.com/st/2ndNsGmQe
內容概述：
1.各種維護策略及其特點概述
2.ifm基于設備狀態監控系統及預測性維護詳解
3.預測性維護在汽車行業的典型應用及案例分析
