基于Enthernet的故障大数据管理-设备维修技术研究

针对某发动机制造工厂"结构复杂、类型多样"的设备特点,为了实现更加有效的预防,更加快速的维修,提出了一种基于Enthernet的故障大数据的设备维护系统。系统由数控设备实时信息采集服务平台、故障数据管理服务平台、工厂网络三部分组成,通过数控设备的采集端口将实时运行数据与设备故障信息通过Enthernet采集到服务平台中,故障数据管理平台将数据进行详细分层,通过自动提取与维修人员手动输入的形式完成故障大数据的汇总,故障数据管理服务平台开发了数据筛选、趋势分析、报表统计的功能,可以快速给出一条生产线或一类设备对应发生区域、发生部位、故障现象的TOP分析,并根据故障数据分析提供风险原件清单,基于这些功能更有效、更准确地开展设备的预防维修工作,故障数据管理平台还可以提供类似维修故障的帮助查询,更快速的进行了故障的处理,实现了更好的预防、更快速的维修。

简述金属切削机床发展趋势

本文通过对芝加哥机床展观展,结合国内汽车行业动力总成整体制造水平,从加工中心、齿轮加工设备及齿轮刀具、机器人与机械手的应用、刀具管理及3D打印等方面出发,分析了欧、美、日系机床的总体状况,提出了刀具管理系统应用的必要性,简述了金属切削机床在汽车行业的发展趋势。

智能视觉作业系统在4GC三代发动机装配线上的应用

为减少发动机手动工位作业出错率,大幅提升标准作业执行率以及装调一次交检合格率,采用AI视觉深度学习、智能穿戴技术等,深度融合应用场景,有效解决人员不执行标准作业,自制加工件微小缺陷难以发现等问题,通过技术成功应用很好地保证了手动工位装配作业一致性,大幅度提升了装调质量。