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确保一致的识别
2月27日
一段时间以来,在整个生产过程中跟踪组件,然后分析数据以帮助优化生产一直是工业环境中的一个目标。通过使用超高频RFID技术实现组件识别,可以提高高精度工艺
Ingo检验员
.
价值过程链中对跟踪和跟踪的需求不断增加,这是由于必须记录各种过程参数,以供进一步使用、分析和类似任务。此外,必须遵守政府和行业法规并记录在案。例如,在汽车行业,在车辆中安装安全气囊等特定组件时,以及许多其他与安全相关的任务时,都必须满足此类文件要求。这一切都是基于流程中的货物序列化。在价值链中,每个组件都必须清晰可识别和可追溯。这通常被定义为“跟踪&跟踪”。
可以使用多种技术来识别组件。工业识别系统-主要是光学识别系统或RFID(射频识别)系统-用于此目的。例如,对于视觉识别,紧凑的数据矩阵代码可以使用各种方法有效地应用于金属和塑料等困难的表面。数据的不变性是光码的基本条件。这意味着数据在应用后不能有实质性的改变。任何状态或信息更改都必须在附带的数据库中提供,该数据库引用初始代码。
可变数据内容
RFID系统应用于许多高度自动化的流程中,以满足流程中数据存储和更改的要求。直接将RFID标签(或应答器)附加到组件上,确保数据与组件“结合”,从而能够在整个价值链中立即识别组件。与间接识别相比,直接附着具有优势,例如,在间接识别中,标签被安装在工件载体上,组件在其上运输或加工。否则,在处理过程中必须通过适当的冗余结构考虑到应答器和组件的分离-例如,通过在更高级别的IT系统中携带数据。
自从868 MHz超高频RFID在欧洲引入以来,光学识别系统的优势和已经建立的高频RFID系统已经结合起来。类似于光码,超高频RFID标签在很长的读/写距离上进行处理,并且还提供了更改信息的能力。
即使不同的发动机缸体(四缸、六缸或八缸)在汽车行业的同一条生产线上生产,也可以使用RFID完成,这就是西门子Simatic RF600系统的超高频技术经常被使用的地方。迄今为止,主要使用激光或点阵数据矩阵编码的光学识别系统。在加工过程中,由于钻井液、金属屑或表面氧化,并不总是能够可靠地读取代码。由于高度多样化的生产,在处理过程中经常需要在组装现场动态和直接地记录构建状态和变体。
由于发动机缸体沿生产线的干扰轮廓和安装条件,还需要实现越来越大的读写距离。如果工艺和质量数据可以直接在工件上进行,这也是一种优势,一方面是因为由于有缺陷的工艺步骤而导致的缺陷部件可以尽早去除,另一方面是因为生产历史可以在生产线的末端读取——例如,直接在完成的动力传动系统上读取。在质量保证的上下文中,单个过程步骤的可追溯性对于文档的目的很重要。用这种方法可以持续和永久地优化过程质量。
节省空间
使用Simatic RF630T超高频螺纹配合应答器,这些要求可以在铸件有限的空间内得到最佳满足。在其组装状态下,螺杆式应答器占用的空间不比激光数据矩阵代码多。由于同心和对称场的特性,RFID应答器可以在过程中甚至在各种读取位置进行检测。这在RFID天线的组装和整个系统的调试过程中提供了更大的灵活性。这提供了相当大的优势,因为全自动加工设备的可用空间往往是有限的。
Simatic RF630T的64字节存储容量足以直接存储自动处理站的相关用户数据(例如在曲轴箱上),从而控制进一步的过程。通过这种方式,流程链中的每个步骤都被记录下来,并且还可以在最后进行检查。例如,稍后可以很容易地回答一些问题,例如哪个组件是由某个站点处理的,以及是否执行了任何质量优化措施。
使用超高频RFID,阅读器天线和应答器之间的通信是通过无线电波建立的。由于波在金属表面上的反射,可能会出现“交叉读数”,这在生产环境中很常见。例如,当引擎块紧密排列时,这种超出范围会导致一次检测到多个块,而不仅仅是用于下一个处理任务的块。减少这种影响,甚至完全防止这种影响的一种方法是使用不同的RFID天线类型。天线的不同检测特性是基于它们的尺寸、极化(线性、圆形)、天线增益和波束角度。RF620A超高频天线特别适用于受限的安装条件。另一方面,自适应天线RF680A提供了可靠的检测,特别是在反映生产中经常发现的无线电环境时。例如,该外部天线可与RF680R阅读器结合使用,并由于其集成的Profinet接口集成到自动化系统中。西门子TIA门户允许在控制系统中方便地集成RFID组件。使用标准功能块,可以轻松地从RFID标签读取数据并在控制器中进行处理,或者可以将来自控制器的数据写入应答器。
我们的目标
工业中经常提到的一个目标是在整个价值链中尽可能一致地识别一个组件。通过贴上标签,在动力传动系统的整个生产过程中,从铸造开始,经过机械加工、装配、最后的测试过程,最后安装到传动系统中,所产生的部件(例如发动机)可以使用单一技术进行一致识别。这不仅在制造环境中是可能的,在物流领域也是可能的。
超高频技术在工艺要求高的工业环境中已经成熟。它现在能够提供沿着现有价值链合并连续识别概念的巨大潜力。
展望未来的概念,如工业4.0或工业物联网(IIoT), RFID等通信技术以及网络技术将是这个难题的关键部分。
Ingo Hecker是
西门子过程自动化部门识别产品经理。
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西门子数字工业
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