UdZ 02.24 / 23 zeuglebensdauer vorherzusagen. Die Benutzeroberfläche visualisiert die Daten in Echtzeit und bietet sowohl prädiktive Analysen als auch Funktionen zur Wartungsplanung. Figure 2 veranschaulicht den Hardwareaufbau, der einen Stromsensor, ein Gateway und eine Gleichstromversorgung, ein Edge-Gerät und einen Switch umfasst. Das Ergebnis der Vorhersage wird in Form eines dynamischen und interaktiven Dashboards dargestellt, wie in Figure 3 (s. S. 24) gezeigt. Dieses Dashboard fungiert als visuelle Schnittstelle, die den Maschinenbedienern sowohl die Echtzeitdaten als auch die Vorhersageergebnisse anzeigt. Dieser Ansatz ermöglicht es Ka Shui, fundierte Entscheidungen über den Austausch von CNC-Werkzeugen zu treffen. Zuvor ersetzte Ka Shui CNC-Werkzeuge nach Feststellung von Qualitätsproblemen bei CNC-Fräsprozessenen, was manuelle Qualitätskontrollen nach jedem Prozess erforderte. Das System ist aktuell auf drei CNC-Maschinen in der Produktionsstätte installiert, wo es die Abnutzung von ein bis zwei Fräswerkzeugen überwacht und deren verbleibende Lebensdauer vorhersagt. Um Kosten und Nutzen zu bewerten, betrachten wir den Einsatz auf allen 100 CNC-Maschinen. Kosten Die Hauptkosten der Implementierung des Systems um- fassen die Hardware- und Einrichtungskosten, die auf 464.625 Hongkong-Dollar (53.928 €) geschätzt werden. Für jede CNC-Maschine entstehen Hardwarekosten für einen Stromsensor, einen Netzwerk-Switch, eine Data-Acquisition- Hardware (DAQ) für die AC-DC-Umschaltung, eine Stromversorgung, Kabel, ein Gateway und ein Edge-Device. Der MCCDAQ und die Randgeräte können für bis zu 8 Maschinen verwendet werden. Die Gesamtkosten pro CNC-Maschine The system has been successfully implemented as a pilot line at Ka Shui Group, a Hong Kong-listed specialist in the casting industry. The company is renowned for its product solutions in magnesium, aluminium, and zinc alloy die casting, as well as plastic injection moulding. The sensor collects data directly from the CNC machine. A switch and a gateway process the data. The software, implemented on an edge device, uses an AI model to analyze the data and predict the remaining tool life. The user interface presents data in real time and offers predictive analytics, as well as maintenance scheduling capabilities. Figure 2 illustrates the hardware setup, which includes a current sensor, a gateway and a DC power unit, an edge device, and a switch. The prediction result takes the form of a dynamic and interactive dashboard, as shown in Figure 3 (see p. 24). This dashboard serves as a visual interface that displays both the real-time data and the prediction results to the machine operators. This approach allows Ka Shui to make informed decisions about replacing CNC tools. Previously, Ka Shui replaced CNC tools after detecting quality issues after CNC milling, which required manual quality inspections after each process. Currently, the device is installed on three CNC machines in the factory, utilizing one to two milling tools to verify the accuracy of tool wear and remaining lifespan. To evaluate costs and benefits, we consider the deployment across all 100 CNC machines. Cost For the estimation, the main costs include the hardware and setup costs of this system, which sum up to 464,625 Hong Kong dollars (53,928 €). For each CNC machine, the hardware costs include a current sensor, network switch, a Data Acquisition Hardware (DAQ) used for AC-DC switching, power supply, cables, Current Sensor Installed to monitor spindle motor current Edge Device Collect both sensor data and CNC machine data; send data to FLAIR temp server Switch (㈠㗸) Network data exchange Gateway & 24V DC Power Read CNC controller data Figure 2: Hardware Deployment at Ka Shui Group’s CNC Machine
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