Definieer, voer uit en analyseer (en niet meer dan dat)

De voorbije jaren hebben we bij Induct heel wat meetcampagnes opgezet in de agro-industrie, onder meer voor Case New Holland. We werden daarbij geconfronteerd met diverse uitdagingen zoals heel wat verschillende databronnen waaronder Can-bus, analoge en digitale acquisitie, verschillende bemonsteringssnelheden en moeilijke omgevingsomstandigheden met elektrische stoorbronnen, trillingen, variabele en hoge temperaturen, en stof. Verder moest iedereen zonder enige vooropleiding de meetapparatuur kunnen bedienen. Out of the box dataloggers die aan deze ruime specificaties voldoen, bleken niet te bestaan. Bovendien wilden we eigenlijk meer dan een datalogger; we wilden ook de mogelijkheid om controlealgoritmes te testen met deze opstelling.

Aangezien we deze problematiek bij heel wat klanten tegenkwamen, stelden we ons de meer algemene vraag: hoe kunnen we de totale kost voor metingen in een R&D-traject reduceren zonder in te boeten op kwaliteit? Hiervoor kunnen we zowel ingrijpen langs de kostzijde als de opbrengstzijde. De kost van een meting bevat vele elementen: kostprijs van de apparatuur, voorbereidingskost (bekabelen, programmeren en debuggen), herhalen van metingen (elektrische storingen, programmeerfouten, verlies van data of metadata) en de meettijd zelf. Aan de opbrengstzijde zien we vooral opportuniteiten in de herbruikbaarheid van eerder vergaarde meetdata. Vaak worden de metadata zoals het sensortype of de structuur van de logfiles met de tijd onbetrouwbaar of gaan de data zelfs verloren. Gevolg? Opnieuw uitvoeren van dezelfde meting die u een paar jaar eerder al eens hebt betaald.

De kostprijs van meetcampagnes reduceren kan mits er een goed huwelijk is tussen hardware en software. De hardware moet flexibel en configureerbaar zijn om verschillende signaaltypes te ondersteunen. De software moet de gebruiker in staat stellen om zijn meetcampagne te configureren zonder enige kennis van Labview, Matlab of gelijk welke programmeertaal. Bovendien moet de programmatuur het mogelijk maken om de meetdata rechtstreeks op te slaan en toegankelijk te maken via bijvoorbeeld een webserver. Alle stappen in de dataverwerking die veel tijd kosten en maar weinig toegevoegde waarde opleveren, moeten worden geautomatiseerd. De enige interactie van de gebruiker is het bepalen van de configuratie, op start en stop drukken en de data analyseren.

Verbluffend

Succesvol een meetcampagne opzetten gaat verder dan alleen de selectie en programmering van de apparatuur. De kwaliteit van een meetcampagne staat of valt met de kwaliteit van de bekabeling. Cruciaal hierbij is connectiviteit van het meetsysteem en standaardisatie van de bekabeling. Standaardisatie drukt de kost omdat hergebruik mogelijk is en laat toe om snel eventuele defecten te herstellen. Met een goede connectiviteit kun je elk signaal inpluggen zonder toevoeging van elektronica of maatwerk. Uiteraard is dit enkel mogelijk met standaard bekabeling.

Essentieel voor de meetkwaliteit is ook correcte shielding. Bij veel multifunctionele meetapparatuur is dit bijzonder moeilijk. Vaak word je verplicht om je sensorkabel uit te splitsen om apart te koppelen aan de sensorvoeding en de meetapparatuur. Bij R&D-opstellingen hebben we geregeld tot drie verschillende voedingsspanningen nodig, wat het niet eenvoudiger maakt om het geheel netjes te bekabelen. Bovendien, en dat is vanuit een kostenoogpunt misschien nog belangrijker, kost dergelijke bekabeling enorm veel tijd.

We kunnen de impact van goede shielding best illustreren aan de hand van een voorbeeld. Op een opstelling op een landbouwmachine hebben we gedurende meerdere jaren elke zomer meetcampagnes uitgevoerd. De metingen waren zeer divers. Ze omvatten onder meer rekstrookjes, loadcellen, accelerometers, druksensoren en digitale sensoren. Op zo‘n machine zijn er heel wat storingsinvloeden aanwezig. Bovendien werd het meetsysteem gevoed met een elektrische groep en hadden we dus ook te maken met AC-invloeden.

In het eerste jaar van de meetcyclus liep de signaalkabel van de sensor naar een klemmenstrook in een elektrische kast, van waar we hem hadden doorgelust naar het front-end van het meetsysteem. Die klemmenstrook was een essentiële tussenstap om de sensor voeding te kunnen geven. In het tweede jaar maakten we gebruik van zelfontwikkelde front-ends waar er voor elk kanaal een connector was voorzien. Per kanaal konden we de gewenste voedingsspanning selecteren. De connector was afgeschermd en verbonden aan de behuizing van het front-end en aan de shielding van de kabel. Op die manier konden we de shielding van het signaal intact houden vanaf de versterker tot in de meetapparatuur. Het resultaat was ronduit verbluffend. Sinds de invoering van de front-ends is filtering op de meetsignalen quasi overbodig geworden.

Flexibele hardware is op langere termijn ook meestal goedkopere hardware. Een concreet voorbeeld. In de landbouwwereld wordt er vaak gebruikgemaakt van inductieve Namur-sensoren. Dit zijn tweedraadssensoren met een digitale uitgang die bijvoorbeeld schakelt tussen 3 en 7 V. We gebruiken zulke sensoren onder meer om snelheden van draaiende onderdelen op te meten. Een hoge bemonsteringssnelheid is dus vereist. Doordat het geen TTL-signaal is, is de eenvoudigste oplossing om ze te behandelen als een analoog signaal. Gecombineerd met de hoge sampling rate genereert deze aanpak dus veel overbodige data en kost het bovendien (dure) analoge ingangen. Onze huidige flexibele digitale front-ends laten toe een dergelijk digitaal signaal om te zetten in TTL en digitaal te loggen.

Webtool

Hebt u al eens data bekeken van een meting die enkele jaren eerder is uitgevoerd? Vaak komen daarbij heel wat vragen boven: in welke omstandigheden is dit gemeten? Welke sensoren zijn gebruikt? Of zelfs: wat is de structuur van de logfile? U ziet meteen hoe de geïnvesteerde middelen in de meting in rook opgaan. De kost van metingen drukken betekent de kost van de uitvoering drukken en het hergebruik van de data maximaliseren. Automatische annotatie van logfiles met informatie over de meetcampagne en structuur van de file (inclusief namen van variabelen) is essentieel voor een professionele aanpak van meetcampagnes.

De laatste fase van de meetcampagne is de analyse. Hoe gaan we deze data verwerken? Typisch zijn er heel wat verschillende datastromen zoals een of meerdere Can-bussen en analoge en digitale acquisitie op verschillende bemonsterinsgssnelheden. Deze fysische realiteit is echter niet relevant voor de ingenieur die de data moet interpreteren. Hij wil toegang hebben tot de data alsof ze allemaal zijn gelogd op een en dezelfde frequentie. We stelden vast dat dit deel van de verwerking vaak veel te veel tijd in beslag nam. Eerst dienden we in het logboek te bepalen welke meetdata nodig waren om een gegeven onderzoeksvraag te beantwoorden. Vervolgens moesten we al deze data omzetten in een verwerkbare vorm. Dit betekende interpoleren van de data om alle metingen op dezelfde samplingfrequentie te brengen, evenals het omzetten van Can-boodschappen in variabelen op basis van een Can-definitiefile (zoals DBC).

Wij hebben ervoor gekozen om de datavoorbereiding en -opslag – bewaren van oudere logfiles is immers essentieel voor hergebruik van data – te combineren in één webgebaseerde tool. Deze aanpak laat immers ook meteen toe om samen te werken, zelfs verspreid over meerdere locaties. We zijn zelfs zo ver gegaan om de meetapparatuur automatisch te linken aan deze tool. De rol van de ingenieur wordt op die manier echt beperkt tot definitie van de meting, uitvoering van de meting en analyse van de resultaten.

Huren

Belangrijk in het drukken van de apparatuurkosten is een weloverwogen investeringspolitiek. Het lijkt misschien interessant om multifunctionele meetapparatuur aan te schaffen aangezien die flexibel inzetbaar is. Het rendement is echter waar het echt om gaat. Als je de som berekent van de afschrijving van de apparatuur en de engineeringkosten voor een meetcampagne, blijkt in veel omgevingen dat zo‘n complex apparaat niet echt rendeert. Het kost de gebruiker immers meer tijd om de apparatuur in te stellen en te programmeren. In de ideale wereld heb je een meetopstelling die plug-and-play is, bediend via een intuïtieve gebruikersinterface. In de moderne bedrijfscontext moet dezelfde persoon zeer diverse taken vervullen en is een intensief leertraject tot testingenieur helemaal niet gewenst.

De kernvraag is: kan ik de apparatuur voldoende benutten om rendabel te zijn? Zelfs voor zeer grote bedrijven is het antwoord hierop niet steeds ja. Vaak, zeker in het geval van kortlopende campagnes, is het verstandig een meetopstelling geheel of gedeeltelijk te huren. Op die manier kunt u werken met de meest geschikte apparatuur en kunt u de engineeringtijd voor de opstelling tot bijna nul herleiden.