Digital twin based condition monitoring system for a cold stamping machine

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pecora, Pedro de Almeida
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/25757
Resumo: Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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spelling Digital twin based condition monitoring system for a cold stamping machineEnergy monitoring systemData acquisitionIoTDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e TecnologiasMestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáThe fourth industrial revolution aims to connect and digitalize industrial assets. In an industrial environment, energy efficiency and machine health are important aspects of daily life. Energy monitoring systems, used alongside sensory data gathered from machines on the shop floor, can be powerful tools for monitoring the overall machine health. In this work, a data acquisition and monitoring system was implemented in a cold molding machine owned by Catraport, aiming to monitor electrical and vibrational data gathered during the molding process. The sensing equipment used communicates over Wi-Fi and, due to network problems and inconsistency, the factory’s computer network had to be modified, allowing for a better connection. The collected data was stored into InfluxDB, with timestamps for each measured input. With the collected data, five different dashboards were created using Grafana, one giving an overall view of the measured parameters, and the others containing more specific information of each parameter, namely current intensity, power, power factor and vibration. From the real-time data, out of control condition testing is carried out using Nelson Rules, imposing that whenever a parameter triggers one or more of the implemented rules, an alarm is shown on the dashboard and an email is sent to the maintenance technician. From the collected data a Machine Learning algorithm, named EECP-CBL, was implemented aiming to predict the next 5 minutes of current intensity, the forecasts also generate alerts for the maintenance team.A quarta revolução industrial tem como objetivo conectar e digitalizar ativos industriais. Em um ambiente industrial, a eficiência energética e a saúde das máquinas são aspectos importantes da vida cotidiana. Sistemas de monitoramento energético, utilizados juntamente com dados sensoriais coletados de máquinas no chão de fábrica, podem ser ferramentas poderosas para monitorar a saúde geral das máquinas. Neste trabalho, um sistema de aquisição e monitoramento de dados foi implementado em uma máquina de moldagem a frio de propriedade da Catraport, visando monitorar dados elétricos e vibracionais coletados durante o processo de moldagem. O equipamento de sensoriamento utilizado comunica-se através de Wi-Fi e, devido a problemas e inconsistências, a rede de TI da fábrica teve que ser modificada, para permitir uma conexão melhor. Os dados coletados foram armazenados no InfluxDB, com registros de tempo para cada entrada medida. Com os dados coletados, cinco painéis diferentes foram criados usando Grafana, um dando uma visão geral dos parâmetros medidos, e os outros contendo informações mais específicas de cada parâmetro, nomeadamente corrente, potência, fator de potência e vibração. A partir dos dados em tempo real, são realizados testes de valores fora de controle utilizando as Regras Nelson, implementando um sistema de alerta onde, se um parâmetro acionar uma ou mais das regras implementadas, um alarme é mostrado no painel e um e-mail é enviado ao técnico de manutenção. A partir dos dados coletados, foi implementado um algoritmo de aprendizado de máquina, chamado EECP-CBL, com o objetivo de prever os próximos 5 minutos de intensidade atual, as previsões também geram alertas para a equipe de manutenção.Leitão, PauloAgulhari, Cristiano MarcosBiblioteca Digital do IPBPecora, Pedro de Almeida2022-07-27T10:51:21Z20222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/25757TID:203044100enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-21T10:57:37Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/25757Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T23:16:23.042252Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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