横河电机针对产品质量问题的早期检测开发过程数据分析软件 - 与分析服务相结合为稳定客户产品品质做贡献 -

2016年10月6日

横河电机宣布已经研发出一种过程数据分析软件,该应用程序可在制造过程的早期通过分析过程数据、设备状态信息、操作历史或其他数据检测品质或生产率是否下降。该软件是一种质量稳定解决方案,与横河电机的分析服务组合使用,可以帮助客户持续提升产品品质。该软件预计于2017年3月开始销售。

Process Data Analytics data display
过程数据分析数据画面

研发背景

在致力于快速响应市场的各种需求的同时,制造商需要稳定产品线上产品的品质。原料品质的变动和制造设施老化都会影响产品的品质。往往不同承包商提供的原材料成分有差异,但是最终产品需要保证高品质的需求永远不变。提高每个生产工艺的质量以此提高最终产品的质量,制造商必须分析各种数据类型。这种分析的有效性很大程度上依赖于每个产品现场工人的知识和技术。

为应对该挑战,横河电机开始在2008年为其客户提供过程数据分析服务。迄今为止,横河电机已经与100多家公司签订了过程数据分析服务的合同,这些公司包括日本的化学工业和其他行业类别。

根据横河电机的工程师对其客户提供服务时的洞察,横河电机开发了一种分析工具来提高效能,以此帮助客户维持和提高产品质量。这种分析工具利用了Mahalanobis Taguchi(MT)方法
*1,该方法是一种模式识别技术,应用于多变量分析。横河电机正在准备发布该软件的商业版本。

该软件的特色

工艺数据分析将在Windows® PCs上进行,并通过温度、压力、流速、液位等其他数据,以及工厂信息管理系统(PIMS)、DCS或PLC收集的关于设备运行及维护的数据来分析生产过程。通常这些系统收集的数据必须转换为CSV格式才能用于另一个程序,横河电机Exaquantum工厂信息管理系统的数据则无需转换格式即可应用。

工艺数据分析利用MT方法进行多元统计变量分析。这可以比较收集的数据并精确检测出与正常条件时的偏差。任何偏差将触发质量可能下降的警告。通过“4M”准则即材料、方法、机器和人力来分析工艺数据,该软件可以展现出生产过程中的变化,因此可以优化制造现场的运行。该软件的主要优势如下:

  1. 生产过程中异常情况的早期检测
    通过检测生产过程数据的变化,该软件可在生产过程的早期发现质量和生产率方面的问题。可根据这些信息采取措施使生产运行回归正常,恢复质量。
  2. 万无一失的质量检查
    通过检测生产过程的数据的变化,该软件可检测质量下降的所有迹象,因此可以发现传统的出厂检查可能忽视的错误。这可以帮助品质管理部门改善质量检验过程。
  3. MATLAB®*2一体化的可扩展性
    YTA系列的各变送器具有各种诊断功能,可以检测变送器的各种问题,如传感器断开等。除了这些功能外,YTA610还具有各种新的预测功能。当需要执行标定和其他维护步骤时,通过进行预测,提高维护效率。
  4. 使用AngleTry Associates的专利技术使分析过程更快速、更准确
    可由于使用了AngleTry Associates*3许可的模式识别技术,该软件可实现更快速、更准确的分析。该技术对于咨询和系统建设尤其有意义。

主要应用

石油、石化、化学、制浆造纸、钢铁、制药、食品、汽车、玻璃、橡胶、电子设备/电子工业及其他产业的产品品质控制 。

我们的方法

在2017中期的商业计划转变中,控制应用的高级解决方案的推广是一个首要任务。横河电机提供一系列高级软件解决方案帮助制造商提高生产效率、安全性、能源效率,以此最高效地使用生产设施。从此以后,我们将不断改进软件、寻求合作者,努力推广我们的高级解决方案,并通过与客户一起工作发现解决方案、创造价值,实现客户的增长。

*1 MT方法是一种模式识别技术。它以Dr. P.C命名。马哈拉诺比斯(Mahalanobis)提出了马氏距离(一种基于变量之间的相关性的多元测量尺度),以及塔古奇博士是推动质量工程学发展的关键人物之一。根据参考数据和样本数据之间的距离,该方法可以在数量上决定与目标数据之间的偏差。

*2 注意必须购买一张使用该产品的许可证。

*3 一个咨询和MT系统发展公司已经卖出超过500个模式识别许可证及其他技术,主要在日本售卖。 日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)已经选择AngleTry’s技术为其Epsilon火箭做自主检查。

 

关于横河电机集团

横河电机集团拥有92家公司,业务覆盖全球59个国家。自从1915年创立以来,年营业额可达37亿美元的横河电机集团一直致力于前沿技术的研究与创新。我公司在全世界围绕工业自动化与控制(IA)、测试与测量及其他业务板块开拓业务。尤其在工业自动化领域,横河电机在众多行业中均起着重要作用,如石油、化工、天然气、电力、钢铁、造纸、制药和食品加工等。了解更多信息,敬请登录: www.yokogawa.com.

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利用模式识别技术和以下步骤,我们的质量分析解决方案可以帮助客户识别可能导致产品质量差的异常情况和原因:利用历史过程数据的统计分析,区分有效/低效资产和高/低质量产品。找出资产和产品中的问题根源。使用分析结果实时推断资产和产品质量的状态。

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