INDÚSTRIA 4.0 34 de testes assentes na instrumentação de umamáquina CNC de 5 eixos, onde instalou diversos sensores, e outro hardware adicional, como uma solução de Edge Computing que utilizou para comunicar dados quer para umservidor local, quer para diferentes plataformas Cloud, no intuito de as analisar face à sua adequabilidade ao projeto. Através do registo dos dados do equipamento em operação foi possível visualizar em gráfico factos de particular interesse, tais como a tendência para um aumento de vibração na Spindle ao longo do tempo, ou o desgaste da ferramenta. O conjunto de dados recolhidos durante todo o ciclo de vida da ferramenta e a criação de uma base de AGRADECIMENTO: O projeto CHETO_IIoT - Sistema inovador demanutenção preventiva e monitorização avançada para máquina ferramenta de furação profunda e fresagem integrando novos avanços em tecnologia Indústria 4.0, é cofinanciado pelo FEDER através do ProgramaOperacional Regional do NORTE2020, epelaUniãoEuropeia através do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional. dados de histórico, permitiram aplicar algoritmos de Machine Learning em plataforma dedicada, tais como modelos de regressão, classificação binária e multi-classe para diferentes tipos de analise e previsão, desde a simples deteção de anomalias de funcionamento até ao valor estimado de número de ciclos remanescentes da ferramenta até à falha. O sistema desenvolvido será em breve disponibilizado nos primeiros equipamentos, ou como abordagem de retrofit a máquinas já instaladas, onde será iniciada a aquisição e armazenamento de dados que permitirão obter novas elações, assegurando um maior controlo da sua “saúde”. Gerando assim um largo registo com a maior variabilidade possível de dados e dentro do contexto produtivo, para que, futuramente, seja possível aplicar estratégias variadas e complexas. n Figura 2 - Registos de vibração na Spindle em operação. C M Y CM MY CY CMY K
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