[发明专利]用于制造或包装消费品的自动机器的预测性维护的方法

说明书

一种用于制造或包装消费品的自动机器(1)的预测性维护的方法，包括以下步骤：借助于至少一个相应的本地控制单元(11)检测和记录与至少一个电致动器(4)的至少一个机动化度量(MM)相关的至少一个采样序列(SS)；将所记录的采样序列(SS)传输到数据处理单元(5)；基于所检测的至少一个采样序列(SS)并且至少相对于所检测的机动化度量(MM)，在具有至少两个统计特征(STF)作为维度的异常矩阵(AM)内定义至少一个多维容差范围(TH)；计算两个统计特征(STF)，以便定义在异常矩阵(AM)内的实际状况(AC)的位置；基于实际状况(AC)在异常矩阵(AM)中的位置和多维容差范围(TH)，确定必要维护的紧迫性。

相关申请的交叉引用

本专利申请要求于2020年6月23日提交的意大利专利申请第102020000014944号的优先权，其全部内容通过引用纳入本文。

技术领域

本发明涉及一种用于制造或包装消费品的自动机器的预测性维护的方法。

本发明在制造香烟盒的自动包装机器的预测性维护中找到了有利但非排他性的应用，下面的公开内容将明确地涉及该应用但不丧失一般性。

背景技术

在用于加工消费品的制造厂中，最近提出了引入用于预测性维护的各种系统，即，能够提前一段时间确定何时需要对自动机器执行维护干预(例如调整、清洁或更换部件)的系统。

通过提前预测需要执行维护干预的时间，可以以协调和合理的方式对维护干预进行编程；以这种方式，优化了维护干预、机器停机时间和废弃产品的数量，即，减少到最低限度。

通常，这些预测是用在时间和设计方面特别昂贵的系统。特别地，在自动机器的建造期间，通常在根据经验或经过先进模拟后最有风险的机器部件上安装特殊的传感器。

在某些情况下，特别是为了检测部件的磨损，这些传感器被嵌入部件内部，并且一旦磨损变得明显就产生警告或警报。在其它情况下，加速计、摄像机和/或温度计被安装在要被监控的部件附近，以便检测单个被分析特征中的任何过度变化。

然而，局部变量的上述变化可能取决于多种因素，这些因素并不总是能够借助适当的传感器检测到。例如，刀片的快速消耗可能是由于切割区域中存在污垢、螺钉松动、振动、附近区域过热、切割或材料进入的倾斜度变化等，或者由这些特征中的一些组合造成。

在传统的系统中，仅仅集中于检测局部的一维特征并且基于后者定义部件相对于参考值(通常是标量)的当前状态，可能由于一个以上因素的组合而忽略了部件故障的增加的风险。根据这些系统中的一些，将预定信号的振荡与由适当的传感器检测到的振荡进行比较，建立一维阈值(在一个或两个端点)，超过该阈值，产生必要维护的警告。

由于要实时管理和传输的数据量巨大，一些已知的系统通常不能执行高频采样。在其它已知的系统中，已经尝试通过对高频检测到的数值进行局部平均并仅将平均值发送到中央数据处理单元来解决该问题，这显著地减少了要管理的数据量，但也降低了数据的准确性，因为中央处理单元不考虑单个数值，因此不能考虑任何可能表明故障接近的峰值数值。

此外，经常发生的是，通过将预定参考信号的振荡与由相应传感器检测到的电流信号的振荡进行比较，不可能有效地执行维护预测，因为电流信号可能具有指示故障的振荡，但不超过从参考信号开始设置的上阈值或下阈值。

执行有效和高效的预测性维护所需的所有传感器的存在决定了自动机器的制造成本的巨大增加；此外，通常使用所述传感器不允许预测由几个因素协同造成的一些故障。