Predicting failures in a flexible manufacturing system

In manufacturing industry, sudden machine breakdowns cause vast expenses in the form of unexpected production downtime, rushed spareparts orders and possible overtime to fix the situation and catch up on production. With a flexible manufacturing system even more so, as the system is often the heart of the production in the facility, providing material and parts to following processes. In this case the stopping of an FMS can lead to a complete production halt within the factory. The maintenance organization of a company developing, manufacturing and delivering flexi-ble manufacturing systems has a vital role in supporting the end customer’s production by securing system reliability and availability. With a global customer base, the maintenance organization must also be ready to act fast in case of issues at a customer, which can be challenging resource-wise especially for a small or medium sized company. The downtime of the system or delayed resolution may cause a lot of additional expenses to the customer and do unrepairable damage to the supplier’s reputation. Condition based, predictive maintenance is an excellent way to mitigate or even eliminate unexpected failures of the system and thus also unexpected production stops. When the required maintenance activities can be carried out at a suitable and planned time for both the organization itself and the customer as well, it can be done with fewer resources and more cost-efficiently. For this, however, one must be able to predict when the failures are going to occur. Monitoring the state of the system components has a key role when attempting to predict and deter failures. It is not sensible to try to accurately monitor every component in a big automated system however. The main goal of this master’s thesis was to conduct a criticality analysis on the type of a flexible manufacturing system manufactured by the client, aiming to determine the system components’ criticality for the end-customer’s production. The results of the analysis were to be used as basis for making decisions regarding the scope of the development project with which the client progresses towards predicting failures in the FMS. Some methods, utilizing the already existing data from the client, were considered for the criticality analysis, but eventually it was carried out by forming an expert task force from within the client company and performing a failure mode and effects analysis (FMEA). The results of the analysis have been documented in an MS Excel analysis table, that can be rearranged and sorted in accordance to what variables are deemed important and what components observed. To keep the table up to date and relevant, the analysis table can and will also be updated as the system is developed further. The table can be used to observe the failure modes, failure causes and failure effects as well as the key figures of the analysis. These key figures include severity, occurrence and detectability of the failures and component specific criticality value. The thesis had two side goals as well: to document any proposals and findings regarding potential development topics for the critical components during the analysis and research, and to prepare a rough roadmap-type project plan for the development project of the client. The results of the thesis will be used during the predictive maintenance development project.Konepajateollisuuden tuotannossa yllättävät laiterikot aiheuttavat suuria kustannuksia odottamattomien tuotannon seisokkien ja kiireessä hankittujen varaosien sekä mahdollisen ylityön muodossa. Joustavan valmistusjärjestelmän tapauksessa kiire moninkertaistuu järjestelmän ollessa usein tuotannon sydän, joka valmistaa osia tehtaan muille prosesseille. Tällöin järjestelmän suunnittelematon käyttökatkos saattaa johtaa jopa koko tehtaan tuotannon pysähtymiseen. Joustavia valmistusjärjestelmiä kehittävän, valmistavan ja toimittavan yrityksen kunnossapito-organisaatiolla on elintärkeä rooli asiakkaiden tuotannon tukemisessa takaamalla järjestelmän luotettavuus ja käytettävyys. Globaalilla asiakaskentällä yllättäviin tilanteisiin tulee myös pystyä reagoimaan nopeasti, mikä etenkin pk-yrityksen tapauksessa saattaa resurssien kannalta olla haasteellista, ellei mahdotonta. Järjestelmän toimimattomuus tai viivästynyt ongelmanratkaisu saattaa aiheuttaa asiakkaalle suuria kustannuksia ja tehdä peruuttamatonta vahinkoa toimittajan maineelle. Ennustava, kuntoon perustuva kunnossapito on erinomainen keino vähentää tai jopa eliminoida yllättävän vikaantumiset ja siten odottamattomat tuotannon pysähdykset. Kunnossapito pystytään hallitsemaan vähemmillä resursseilla ja kustannustehokkaammin, kun toimenpiteet voidaan tehdä itselle ja asiakkaalle sopivana, suunniteltuna ajankohtana. Tätä varten tulee kuitenkin tietää, milloin järjestelmän vika tulee ilmenemään. Järjestelmän osien kunnon tarkkailu ja seuranta on avainasemassa kun vikaantumista pyritään ennustamaan ja siten optimoidusti ennaltaehkäisemään. Kaikkia suuren automaatiojärjestelmän komponentteja ei kuitenkaan ole mielekästä tai välttämättä edes mahdollista alkaa tarkasti seuraamaan. Tämän diplomityön ensisijainen tavoite oli tehdä kriittisyyskartoitus tilaajan kehittämään ja valmistamaan joustavaan valmistusjärjestelmätyyppiin ja määritellä järjestelmän toiminnalle olennaisten komponenttien keskinäinen kriittisyys loppuasiakkaan tuotannon kannalta. Näin voidaan perustellusti valikoida järjestelmän ne kohteet, joihin ennustavaan kunnossapitoon pyrkivää kunnonseurantaa aletaan kehittää. Kriittisyyskartoitusta varten arvioitiin joitain yritykseltä jo löytyvää tietoa hyödyntäviä tutkimusmenetelmiä, mutta lopulta se toteutettiin kokoamalla asiantuntijatyöryhmä yrityksen sisältä ja tekemällä kohdejärjestelmätyypille vika- ja vaikutusanalyysi. Tuloksena saatiin MS Exceliin koottu vika- ja vaikutusanalyysitaulukko, jota voidaan jä-sennellä tarkasteltavan kohteen mukaan ja päivittää järjestelmän muuttuessa. Taulukosta voidaan tarkastella järjestelmän eri komponenttien vikaantumistapoja, vikaantumisen syitä, vikaantumisen vaikutuksia sekä analyysille ominaisia tunnuslukuja, kuten vikaantumisen vakavuutta, yleisyyttä ja havaittavuutta sekä komponentin kriittisyyttä. Työllä oli lisäksi kaksi sivutavoitetta: kirjata työn aikana jo esiin nousevia kunnonvalvonnan menetelmiä ja tehdä ennustavan huollon kehitysprojektille alustava tiekarttamallinen suunnitelma. Työn tuloksia tullaan käyttämään ennustavaan kunnossapitoon tähtäävässä kehitysprojektissa

InDEx – Industrial Data Excellence

InDEx, the Industrial Data Excellence program, was created to investigate what industrial data can be collected, shared, and utilized for new intelligent services in high-performing, reliable and secure ways, and how to accomplish that in practice in the Finnish manufacturing industry.InDEx produced several insights into data in an industrial environment, collecting data, sharing data in the value chain and in the factory environment, and utilizing and manipulating data with artificial intelligence. Data has an important role in the future in an industrial context, but data sources and utilization mechanisms are more diverse than in cases related to consumer data. Experiences in the InDEx cases showed that there is great potential in data utili zation.Currently, successful business cases built on data sharing are either company-internal or utilize an existing value chain. The data market has not yet matured, and third-party offerings based on public and private data sources are rare. In this program, we tried out a framework that aimed to securely and in a controlled manner share data between organizations. We also worked to improve the contractual framework needed to support new business based on shared data, and we conducted a study of applicable business models. Based on this, we searched for new data-based opportunities within the project consortium. The vision of data as a tradeable good or of sharing with external partners is still to come true, but we believe that we have taken steps in the right direction.The program started in fall 2019 and ended in April 2022. The program faced restrictions caused by COVID-19, which had an effect on the intensity of the work during 2020 and 2021, and the program was extended by one year. Because of meeting restrictions, InDEx collaboration was realized through online meetings. We learned to work and collaborate using digital tools and environments. Despite the mentioned hindrances, and thanks to Business Finland’s flexibility, the extension time made it possible for most of the planned goals to be achieved.This report gives insights in the outcomes of the companies’ work within the InDEx program. DIMECC InDEx is the first finalized program by the members of the Finnish Advanced Manufacturing Network (FAMN, www.famn.fi).</p

Predicting failures in a flexible manufacturing system

In manufacturing industry, sudden machine breakdowns cause vast expenses in the form of unexpected production downtime, rushed spareparts orders and possible overtime to fix the situation and catch up on production. With a flexible manufacturing system even more so, as the system is often the heart of the production in the facility, providing material and parts to following processes. In this case the stopping of an FMS can lead to a complete production halt within the factory. The maintenance organization of a company developing, manufacturing and delivering flexi-ble manufacturing systems has a vital role in supporting the end customer’s production by securing system reliability and availability. With a global customer base, the maintenance organization must also be ready to act fast in case of issues at a customer, which can be challenging resource-wise especially for a small or medium sized company. The downtime of the system or delayed resolution may cause a lot of additional expenses to the customer and do unrepairable damage to the supplier’s reputation. Condition based, predictive maintenance is an excellent way to mitigate or even eliminate unexpected failures of the system and thus also unexpected production stops. When the required maintenance activities can be carried out at a suitable and planned time for both the organization itself and the customer as well, it can be done with fewer resources and more cost-efficiently. For this, however, one must be able to predict when the failures are going to occur. Monitoring the state of the system components has a key role when attempting to predict and deter failures. It is not sensible to try to accurately monitor every component in a big automated system however. The main goal of this master’s thesis was to conduct a criticality analysis on the type of a flexible manufacturing system manufactured by the client, aiming to determine the system components’ criticality for the end-customer’s production. The results of the analysis were to be used as basis for making decisions regarding the scope of the development project with which the client progresses towards predicting failures in the FMS. Some methods, utilizing the already existing data from the client, were considered for the criticality analysis, but eventually it was carried out by forming an expert task force from within the client company and performing a failure mode and effects analysis (FMEA). The results of the analysis have been documented in an MS Excel analysis table, that can be rearranged and sorted in accordance to what variables are deemed important and what components observed. To keep the table up to date and relevant, the analysis table can and will also be updated as the system is developed further. The table can be used to observe the failure modes, failure causes and failure effects as well as the key figures of the analysis. These key figures include severity, occurrence and detectability of the failures and component specific criticality value. The thesis had two side goals as well: to document any proposals and findings regarding potential development topics for the critical components during the analysis and research, and to prepare a rough roadmap-type project plan for the development project of the client. The results of the thesis will be used during the predictive maintenance development project.Konepajateollisuuden tuotannossa yllättävät laiterikot aiheuttavat suuria kustannuksia odottamattomien tuotannon seisokkien ja kiireessä hankittujen varaosien sekä mahdollisen ylityön muodossa. Joustavan valmistusjärjestelmän tapauksessa kiire moninkertaistuu järjestelmän ollessa usein tuotannon sydän, joka valmistaa osia tehtaan muille prosesseille. Tällöin järjestelmän suunnittelematon käyttökatkos saattaa johtaa jopa koko tehtaan tuotannon pysähtymiseen. Joustavia valmistusjärjestelmiä kehittävän, valmistavan ja toimittavan yrityksen kunnossapito-organisaatiolla on elintärkeä rooli asiakkaiden tuotannon tukemisessa takaamalla järjestelmän luotettavuus ja käytettävyys. Globaalilla asiakaskentällä yllättäviin tilanteisiin tulee myös pystyä reagoimaan nopeasti, mikä etenkin pk-yrityksen tapauksessa saattaa resurssien kannalta olla haasteellista, ellei mahdotonta. Järjestelmän toimimattomuus tai viivästynyt ongelmanratkaisu saattaa aiheuttaa asiakkaalle suuria kustannuksia ja tehdä peruuttamatonta vahinkoa toimittajan maineelle. Ennustava, kuntoon perustuva kunnossapito on erinomainen keino vähentää tai jopa eliminoida yllättävän vikaantumiset ja siten odottamattomat tuotannon pysähdykset. Kunnossapito pystytään hallitsemaan vähemmillä resursseilla ja kustannustehokkaammin, kun toimenpiteet voidaan tehdä itselle ja asiakkaalle sopivana, suunniteltuna ajankohtana. Tätä varten tulee kuitenkin tietää, milloin järjestelmän vika tulee ilmenemään. Järjestelmän osien kunnon tarkkailu ja seuranta on avainasemassa kun vikaantumista pyritään ennustamaan ja siten optimoidusti ennaltaehkäisemään. Kaikkia suuren automaatiojärjestelmän komponentteja ei kuitenkaan ole mielekästä tai välttämättä edes mahdollista alkaa tarkasti seuraamaan. Tämän diplomityön ensisijainen tavoite oli tehdä kriittisyyskartoitus tilaajan kehittämään ja valmistamaan joustavaan valmistusjärjestelmätyyppiin ja määritellä järjestelmän toiminnalle olennaisten komponenttien keskinäinen kriittisyys loppuasiakkaan tuotannon kannalta. Näin voidaan perustellusti valikoida järjestelmän ne kohteet, joihin ennustavaan kunnossapitoon pyrkivää kunnonseurantaa aletaan kehittää. Kriittisyyskartoitusta varten arvioitiin joitain yritykseltä jo löytyvää tietoa hyödyntäviä tutkimusmenetelmiä, mutta lopulta se toteutettiin kokoamalla asiantuntijatyöryhmä yrityksen sisältä ja tekemällä kohdejärjestelmätyypille vika- ja vaikutusanalyysi. Tuloksena saatiin MS Exceliin koottu vika- ja vaikutusanalyysitaulukko, jota voidaan jä-sennellä tarkasteltavan kohteen mukaan ja päivittää järjestelmän muuttuessa. Taulukosta voidaan tarkastella järjestelmän eri komponenttien vikaantumistapoja, vikaantumisen syitä, vikaantumisen vaikutuksia sekä analyysille ominaisia tunnuslukuja, kuten vikaantumisen vakavuutta, yleisyyttä ja havaittavuutta sekä komponentin kriittisyyttä. Työllä oli lisäksi kaksi sivutavoitetta: kirjata työn aikana jo esiin nousevia kunnonvalvonnan menetelmiä ja tehdä ennustavan huollon kehitysprojektille alustava tiekarttamallinen suunnitelma. Työn tuloksia tullaan käyttämään ennustavaan kunnossapitoon tähtäävässä kehitysprojektissa