닫기

테크노트

배너

[기술특집] AE 센서를 이용한 머시닝센터 예방 보전 기술에 관한 품질공학적 접근

URL복사
[마감임박!! 무료] 생성형AI, 디지털트원, 제조AI, SaaS, 클라우드로 생산성 높이고, 비용절감 방안 제시.. AI자율제조혁신포럼 개최 (3/27~29, 코엑스3층 컨퍼런스룸 317~318호)

[헬로티]


사키야마 우타타(崎山 轉), 사토 타케시(佐藤 武志), 야마니시 세이이치(山西 誠一), 카와이 세이지(河井 聖兒) 日産자동차(주)


1. 서론


금형 제작 현장에서 중요한 것은 금형 재고를 최소한으로 관리하면서 제조 현장의 요구에 대해 시기적절한 금형 공급을 유지하는 것이다. 


이 때 금형가공 설비에 예기치 않은 고장이 발생하면, 복구까지의 시간 동안 외부 서플라이어의 공급에 의존하게 되어 금형 코스트와 리드타임, 그리고 생산 납기에 손해가 생긴다. 


이 예기치 않은 고장을 피하기 위해서는 설비 상태의 상시 감시가 중요하며, 또한 소모 부품의 교환 시기를 최적화하는 것에 의한 계획 정지 횟수와 러닝 코스트의 삭감도 중요하다.


이 글에서는 AE 센서와 품질공학 해석에 의한 설비 상태 변화의 가시화와 교환 시기 예측 방법을 책정한 시도를 보고한다.


2. AE 센서의 성능특성


설비 진단의 분야에서는 저렴한 진동 센서가 일반적으로 널리 이용되고 있다. 한편 일정 속도로 회전하는 베어링 등에 대한 단순한 고장 진단은 확립되어 있지만, 진동 해석에 의한 NC 공작기의 고장 시기 예측은 미지의 영역이다. 


과거에 진동 데이터에 의한 해석 진단을 시도했는데, 데이터 해석의 단계에서 환경 노이즈의 제거를 비롯해 계측 위치의 유의와 설비의 개체차를 가미한 계수를 설정하거나, 또는 장시간에 걸쳐 많은 샘플에 의한 사상과 값을 검증해야 하는 사태에 직면해 실용화에 이르지 못했다. 


이러한 문제에 대해 AE 센서는 고가인데, 표 1에 나타냈듯이 금속이 발생하는 주파수대만을 검지하는 특성에 의해 환경 노이즈나 설비의 개체차, 계측 위치의 변동에 의한 영향이 적기 때문에 복수의 설비에 대해 일정한 조건으로 진단할 수 있는 가능성을 기대했다.



3. 검증 실험


신품과 시간의 경과에 의해 가공 정도의 한계를 넘은 주축의 데이터를 비교하기 위해 절삭공구를 장착하지 않는 무부하 상태에서 S500, S1000, S4000, S5000, S6000, S7000의 6가지 회전수를 계측했다. 


검증에 사용한 가공 설비는 ㈜마키노후라이스제작소의 가로축 가공기 ‘MCB 1513’이다. 계측 위치 변동에 의한 취득 데이터에 대한 영향을 확인하기 위해 주축의 주위를 90°마다 4회 계측을 하고 취득 데이터의 변화를 확인했다. 


계측한 결과는 품질공학의 해석 방법인 MT법(마하라노비스․다구치 방법)의 T법(3)으로, 열화가 진행된 주축의 설계값을 NG값으로 설정해 해석을 했다(표 2). 마하라노비스 거리의 식을 이하에 나타냈다.



[평균 거리 D]


여기서 D : 평균 거리 (D=0에서의 표준편차)

       D : 마하라노비스 거리

       n : 데이터 수


다음에 동일한 조건으로 계측, 진단이 가능한지를 검증하기 위해 다른 동형이 설비를 계측해 해석 결과를 비교했다(표 3).



4. 실험 결과


AE 센서를 이용한 결과, 계측 위치가 다른 상황 하에서도 최대, 최소, 평균값 모두 거의 동등한 값을 얻을 수 있었다. MT법을 이용한 해석 결과를 그림 1에 나타냈다. 



6,000회전 시에 신품과 NG품의 차이를 현저하게 확인할 수 있었다. 이것으로부터 이번에 실험 대상으로 사용한 동형 설비는 모두 6,000회전으로 검증, 진단을 진행하기로 했다.


동형 설비의 해석 결과를 그림 2에 나타냈다. 경년 수와 정도 변화에 해석값이 추종하고 있다. 이상의 결과로부터 동형 설비라면 동일한 조건으로 계측과 진단이 가능하다고 판단, 실험에 사용한 동형 설비의 임계값을 15로 가설정해 감시해 가기로 했다.



5. 맺음말


이번 시험에서는 AE 센서는 계측 위치나 개체차의 영향을 거의 받지 않았다. AE 센서와 품질공학을 이용해 주축의 시간 경과에 따른 변화를 파악할 수 있었다. 동형 설비는 동일 조건으로 계측, 진단, 그리고 고장 시기 예측의 실용화 가능성이 높은 것을 알 수 있었다.


6. 앞으로의 과제


실험에 사용한 센서는 계측 시만 설치하는 운반식이었기 때문에 상시 감시용 상설 시스템 구조를 검토할 필요가 있다. AE 센서는 불량이 현상화되기 전에 조기 단계에서 변화를 검지하기 때문에 실제로 정도적 또는 구조적인 사용 가능 한계값이 되는 임계값의 검증을 계속해 고장 시기 예측의 정도를 높여 간다. 










배너









주요파트너/추천기업