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車用扣件模具放電製程感測與電極消耗智能估測

摘要"

本研究針對車用扣件模具放電加工製程,建立加工製程設備感測與數據可視化,透過外掛感測資訊與整合設備控制器資訊擷取等進行資料前處理、資料特徵化及模型配適分析。建立類似碳化鎢等超硬質材料先進製程加工技術,應用於高階高精度車用扣件模具製作,建立扣件業所需之工模具複合加工製造技術能力(如碳化鎢材工模具核心加工),預期解決目前業者遇到工模具交期、量產性及性能穩定的生產製程、系統瓶頸。與扣件廠商進行產線智慧監測、扣件模具設計及智慧試模技術研發與加值應用,延伸對於扣件產業既有的服務與創新技術研發,提供扣件廠之工模具部門、衛星工廠創新生產方案,鏈結扣件產業成形生產的智慧製造技術,提供更全面的車用扣件產業升級方案。

關鍵詞:放電加工、波列分析、電極消耗估測、機器學習

產業需求

    

零組件及裝置開發為先進製造技術關鍵發展方向;次世代產品(如智慧手持、可穿戴式裝置等可攜式產品)日益朝輕薄小多功與高性能發展,其關鍵零組件精微化為全球面臨之課題。通常非單一製程/設備所能因應,往往需要借助多製程與多系統整合之最適化複合製程製造,及開發其對應之整合型精微製造系統才能完成。

此外,台灣整體扣件業出口金額約40億美元,佔全球市場出口額已經是全球前三大,其中車用扣件在全球工業用扣件市場規模約700~800億美元,以產業發展來說,各大車廠為了降低成本,都將業務委由亞洲國家的供應商,同時考量台灣的金屬產業鏈上下游完整,原物料供應除了有品質穩定的中鋼鋼材,整體扣件製造業者更有多年的經驗。各大車廠為了更專注於新車研發的核心,將許多的非核心製造紛紛委由專業廠商處理,因此有了扣件代工業者的產生。而隨著掌握原廠技術漸深,國內車用扣件製造商也轉變成參與研發設計者,與車廠也形成了長期合作關係,隨著經驗的累積,台灣車用扣件模具品質甚至已經可以做到替原廠提供解決方案的程度,如圖1。

本研究開發精密放電製程感測與品質監測模組,導入國內精密車用扣件模具產業應用,促成精密模具加工廠投資研發經費與技術團隊共同參與,實際於實務生產線上設備設置智慧監測模組與品質決策評估系統應用,解析製程品質影響關鍵因子,進而提升改善生產製程與降低大量採用精密儀器離線量測品質之成本與時間延宕。

同時因應國內產品廠開發新興產品(如AIoT產品等)需求增加,對於精微零組件的需求也增加,製程的高品質將形塑難以仿製的重要角色,且影響終端應用產品開發與供應鏈生態,能否達到高良率穩定性量產,將是國際競爭力良窳的關鍵指標,如圖2。

 

核心技術開發

 

本研究投入高值扣件模具放電加工智能化補償研究,以提升國產設備智慧化,以精密加工技術結合AI模型估測加工電極等效表面積應用,可以精確控制加工品質,進而提升國產設備能力於高品級扣件模具生產之需求試製、航太級精密放電加工設備等創新應用,本研究著眼於放電加工製程與設備故障感知與線上品質預診技術開發。主要有兩項技術開發,分別說明如下:

 

放電加工製程設備預警技術

 

建構機台感測聯網機制,外掛電壓、電流感測器,收集設備生產及健康資訊及關聯品質感知資料,進行資料擷取分析訓練,建立產線生產狀態可視化技術。另外針對設備異常資料,建立製程品質監測預警模型,主動分析趨勢變化,發現潛在故障特徵提前預警,可減少設備無預期故障停機次數25%(由每月4次減少至3次),如圖3。

 

放電加工品質線上預診技術

 

分析製程感測訊號大數據,解析感測物理量關聯性,以及加工特徵分類行為預測,透過客製化加工製程專用關鍵參數地圖建立品質智慧預測運算,針對個別加工機台設備快速取得其特徵量值。精密放電加工品質線上預診技術開發,將針對線上監測模組所取得之特徵量值,應用資料融合與特徵配適分析快速找出關鍵加工特徵集,並增加電極磨耗估測特徵以建構專屬精密EDM等製程之品質精度預測模型,以作為精密加工品質信心指標之依據,得以提升國內產業於精密加工先進製造系統開發整合與智慧化之能量,如圖4。

本放電製程感測與電極消耗智能估測單位精進程序說明如下:

1. 開發電極量測與估測功能:

開發可線上擷取電極影像,呈現電極影像,與計算電極長度的電極影像量測功能模組。

2. 機台與ISU-EDM加工測試: 

進行實際放電加工,於加工精度相關位置同步感測訊號。

3. 自動萃取關鍵特徵: 

從精度位置區段所獲得的加工感測訊號,自動計算相對應的放電特徵後,結合特徵分布配適,再自動依各精度量測萃取出關鍵放電特徵。

4. 自動化整合ISU-EDM與量測介面: 

彙整關鍵放電特徵與對應加工條件,並輸出至虛擬量測資料庫,以建立線上品質預診及加工精度估測功能介面,如圖5。...更多內容,請見《機械新刊》雜誌

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