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      新闻
      2020年12月22日

      大陆集团为输送带系统开发基于传感器技术的监测服务

      • 通过摄像头和声波信号检测托辊缺陷,对输送系统进行预防性维护并在系统发生失效前发现薄弱环节
      • 利用基于人工智能的数字化服务解决方案,借助无人机和麦克风实现对输送系统的数据辅助远程监控,并在需要时迅速采取有针对性的措施。

      德国汉诺威,2020年12月22日。科技公司大陆集团成功开发出一款用于监控输送带系统的服务解决方案。该解决方案可在输送系统发生失效前及早发现输送系统的薄弱环节,从而避免计划外代价高昂的停机时间。这一全新的监测技术由大陆集团旗下初创组织Co-pace开发,现已进入孵化期中的原型阶段。该方法将图像检查与声学检查相结合,同时可实现有效的基于数据辅助的维护周期规划。该技术采用更为先进的传感器技术取代通常传统的人工流程,有效提高检查过程中的精确度,减少验证输入,同时可对输送系统进行预测性维护。

      摄像头和麦克风确保有效识别

      托辊是输送机的重要部件,对确保平稳输送至关重要。一般来说,在一台总长40公里的中型输送机上,配置有超过12万根托辊。在输送机运行过程中,约30%的运行故障归因于无法及时发现的托辊缺陷。而此次推出的新技术旨在解决这一问题,其中包括针对不同应用场景和工段的解决方案。一方面,对于开放输送线路,使用配备红外及RGB彩色摄像头的无人机从空中对输送机的两侧进行检查。在检查完成后,无人机便会返回自主充电站,并在充电过程中通过物联网模块将收集到的数据上传至相关云端。图像数据通过人工智能辅助算法进行分析比对,进而识别出托辊缺陷。

      另一方面,对于封闭式或位于地下的输送线路,对托辊的检查通过预先固定的麦克风完成。这些麦克风两两间隔20-25米,通过录音捕捉托辊运行中的声波频率变化。麦克风每天两次录音,数据上传到指定云端,然后使用人工智能算法分析比对, 进而识别出托辊缺陷。

      数据辅助的状态监控使得用户能够基于需求灵活设定服务周期

      “受制于输送带长度及使用环境,传统人工检查托辊的方法不仅耗时漫长、不精确,有时甚至对维修工程师来说是非常危险的,例如地下或封闭输送线路。检查日志也通常由人工完成,随后手动将报告输入到相关数据集中。同时保养周期也常常遵循固定的原则,这意味着为避免输送机故障所需采取的临时措施往往不能及时执行。”Clemens Panzer指出。他是为该项目成立的跨学科团队的一员,负责主导该项全新技术的开发工作。相比之下,通过采用基于传感器的新检查技术,能够对输送系统状况进行数据辅助远程监控,从而在早期阶段检测到缺陷并避免潜在系统失效。另一个好处是,“未来,维修技术人员将可以通过用户友好的界面,以数字化的形式自动获取以及随时查询收集到的数据,并允许根据需求规划相关服务周期。通过存储的历史数据能够更好地分析出输送机在长时间内运行状况的变化,还能更好地对零部件的使用寿命进行预测。”

      迄今为止,该解决方案已在多次初期现场试验中顺利通过测试。大陆集团还计划与其他的共同兴趣相关方展开更多试点项目。该系统计划于2021年投入使用。Panzer说:“我们希望明年能够为未来的服务业务提供可行的软件解决方案。”

      在公司自有孵化器中进行原型开发

      由大陆集团初创组织Co-pace运营的孵化器为该项新技术提供了不可或缺的环境:研发人员能够在组织中快速验证技术和市场相关假设,并为创建原型收集初始数据和进行测试。为此,跨学科团队整合了必要的专业知识。团队成员根据数据、专家访谈和客户反馈检验了系统的可能性、可行性及吸引力,并将调查结果纳入其中,以不断优化产品。例如在项目初期,团队只计划进行图像检查,但随后引入了通过录制音频信号的方式,以便能够更为有效分析托辊的运行状况。最终全体团队成员仅用短短两个月时间便完成从概念到原型的飞跃。

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