Study of a predictive maintenance system for positioning errors prevention by the objects detection in the industrial field

This document outlines the results of an industrial study aimed at identifying positioning errors. In particular, by exploiting the systems available in the field and monitoring the raw data that are returned in real time, it is possible obtain predictions with respect to maintenance. The idea comes from a real case made up of a trolley handling system, the shuttle, that moves on a linear track. The shuttle, which consists of a brushless motor and an encoder installed on the crankshaft, it moves along the rail by wheels that run on an elastic toothed belt. Overheating and wear on the belt leads to the slippage of the shuttle over time and a gradual loss of positioning accuracy. During repeated movement tests, the raw data transmitted by the encoder is collected and compared with predictions calculated on the basis of quantities such as distance, speed, aceleration ramps and deceleration ramps. Furthermore, it was decided to exploit a laser system present in the field as a second point of view through an object detection concept. By implementing an algorithm capable of evaluating the collected data and the relationship between the different methods of the quantities collected, it is possible to make calculations that lead to predictive maintenance. To guarantee the planning of machine stops, a SCADA system integrated into the automation plant will notify the customer with periodic warning.

Studio di un algoritmo di manutenzione predittiva per la prevenzione degli errori di posizionamento mediante il rilevamento di oggetti nel campo industriale Il presente documento riporta i risultati di uno studio effettuato in ambito industriale volto ad individuare errori di posizionamento. In particolare, sfruttando i sistemi a disposizione in campo e monitorando i dati grezzi che ci vengono restituiti real time, si possono ottenere delle predizioni rispetto alla manutenzione. L'idea nasce da un caso reale composto da un sistema di movimentazione carrelli, lo shuttle, che si muove su un binario lineare. Lo shuttle, che si compone di un motore brushless ed un encoder installato sull'albero motore, si muove lungo la rotaia tramite delle ruote che scorrono su una cinghia dentata elastica. Il surriscaldamento e l'usura della cinghia porta con l'andare del tempo ad uno slittamento della navetta ed una graduale perdita di precisione di posizionamento. Durante ripetuti test di movimentazione, vengono raccolti i dati grezzi trasmessi dall'encoder e confrontati con predizioni calcolate in base a grandezze come distanza, velocità, rampe di salita e discesa. Inoltre, si è voluto sfruttare un sistema laser presente in campo come secondo punto di vista attraverso un concetto di object detection. Implementando un algoritmo in grado di effettuare una valutazione dei dati collezionati e la relazione tra i diversi metodi delle grandezze raccolte, è possibile fare dei calcoli che portino alla manutenzione predittiva. Per garantire la pianificazione dei fermi macchina, un sistema di SCADA integrato nell'impianto di automazione avvertirà il Cliente con periodica segnalazione.