Predictive Maintenance of Linear Shuttle Using Vibration Analysis

Condition-Based Maintenance (CBM) is crucial for the predictive maintenance of machinery, offering early detection of potential issues through real-time data analysis. By transitioning from fixed schedules to condition-driven interventions, CBM optimizes maintenance efforts, minimizing downtime, and maximizing equipment lifespan. Its cost-effective approach prevents unplanned breakdowns, ensuring efficient resource allocation. In the era of Industry 4.0, CBM aligns seamlessly with the vision of smart and interconnected systems, transforming machinery into intelligent assets capable of self-monitoring. In essence, CBM emerges as a key enabler for strategic, data-driven decision-making in modern industrial settings. This thesis focuses on implementing CBM methods on shuttles of wiper blade production lines to predict any faults in their components, such as linear bearings, belts, bearings, and the overall condition of motors, using time domain and frequency domain approaches. Vibration is captured with accelerometers connected to the housing of the pulley of the shuttle's motor, performed by the SKF Microlog during the weekly maintenance scheduled timeline. The captured data are then analyzed in MATLAB software, not only to identify abnormalities and predict faults but also to determine appropriate thresholds for the automation process. To automate this process and minimize manual activities, a Compact RIO-9054 controller programmed by LabView software is implemented. The setup captures data online while the shuttle is running and analyzes the data. In the event of a fault in any components, it raises an alarm to create awareness of the ongoing situation. This approach prevents scheduled maintenance activities like visual checks and other time-consuming tasks, specifying the exact date and time for the repair or replacement of components, thereby increasing accuracy and saving costs.

La Manutenzione Basata sullo Stato (CBM) è cruciale per la manutenzione predittiva delle macchine, offrendo una rilevazione precoce di potenziali problemi attraverso l'analisi dei dati in tempo reale. Passando da programmi fissi a interventi basati sullo stato, la CBM ottimizza gli sforzi di manutenzione, riducendo al minimo i tempi di inattività e massimizzando la durata degli impianti. Il suo approccio economico impedisce guasti imprevisti, garantendo un'allocazione efficiente delle risorse. Nell'era dell'Industria 4.0, la CBM si integra perfettamente con la visione di sistemi intelligenti e interconnessi, trasformando le macchine in risorse intelligenti capaci di auto-monitoraggio. In sostanza, la CBM emerge come un elemento chiave per la presa di decisioni strategiche basate sui dati nei moderni contesti industriali. Questa tesi si concentra sull'implementazione di metodi CBM su navette di linee di produzione di tergicristalli per prevedere eventuali guasti nei loro componenti, come cuscinetti lineari, cinghie, cuscinetti e la condizione generale dei motori, utilizzando approcci nel dominio temporale e nel dominio delle frequenze. Le vibrazioni vengono catturate con accelerometri collegati al corpo puleggia del motore della navetta, eseguito dallo SKF Microlog durante la pianificazione settimanale della manutenzione. I dati acquisiti vengono quindi analizzati nel software MATLAB, non solo per identificare anomalie e prevedere guasti, ma anche per determinare soglie appropriate per il processo di automazione. Per automatizzare questo processo e ridurre le attività manuali, viene utilizzato un controllore Compact RIO-9054 programmato con il software LabView. L'installazione cattura i dati online mentre la navetta è in funzione e analizza i dati. In caso di guasto in uno qualsiasi dei componenti, viene emesso un allarme per creare consapevolezza della situazione in corso. Questo approccio impedisce attività di manutenzione programmate come controlli visivi e altre attività che richiedono tempo, specificando la data e l'ora esatte per la riparazione o la sostituzione dei componenti, aumentando così la precisione e risparmiando costi.