Pyörän irtoamisen ennakoiminen datan avulla

Pyörän irtoaminen bussista tai kuorma-autosta on vakava vaaratilanne. Tämä ei kaipaa enempää selittelyä. Et halua nähdä irronnutta 100 kg+ pyörää pomppimassa sinua kohti 90 km/h nopeudella.

On olemassa käytäntöjä ja ohjeita pyörän irtoamisten ehkäisemiseksi, mutta silti niitä tapahtuu yllättävän suuria määriä. Perinteisillä menetelmillä voit tehdä vain parhaasi estääksesi näitä. Inhimilliset virheet, säämuutokset, tekniset ongelmat ja yksinkertaisesti huono onni jäävät jäljelle vaikka onnettomuuksien ehkäisemiseen panostetaan kuinka paljon.

Miksi dataa ei käytetä pyörän irtoamisen ennustamiseen ja välttämiseen? Koska tällaisia ​​tietoja ei ole saatavilla, sanoi kokenut kalustopäällikkö häneltä asiaa kysyttäessä. Tämä on yleinen käsitys, mutta se ei pidä paikkaansa. Tiedot ovat saatavilla, mutta toistaiseksi niitä ei ole ymmärretty.

Me E3 Innovations Oy:ssä analysoimme pyörän irtoamista koskevia onnettomuuksia ymmärtääksemme, voidaanko ne ennustaa tietojen perusteella ja miten ne voitaisiin ennustaa ennen kuin pyörä irtoaa. Kyllä ne voidaan! 3D-dynamiikkalaskelmamme avulla.

Tässä on joitain esimerkkejä siitä, kuinka pyörän irtoaminen näkyy datassa ja mikä tärkeintä, kuinka se voidaan ennustaa tunteja tai päiviä etukäteen. Kaikissa tapauksissa pyörä on sanonut: ”Lähden kohta irti, tee jotain!” Valitettavasti näissä esimerkkitapauksissa emme tienneet mitä etsiä ja pyörät irtosivat. Nyt tiedämme!

Esimerkki  1.

Vasen vetävä pyörä alkaa resonoida (pystyakseli) useita tunteja ennen kuin pyörä irtoaa.

Pyörä on asennettu takaisin paikoilleen ja kaikki on ok. Ongelma korjattu.

Esimerkki 2.

Oikea takarengas alkaa resonoida kaksi päivää ennen irtoamista. Kun rengas on asennettu takaisin, perusongelmaa ei selvästikään ole korjattu kokonaan (keltainen viiva värisee voimakkaasti).

Jos mitään ei tehdä, jotain pahaa tapahtuu pian uudelleen. Se voi olla toinen pyörän irtoaminen, laakerivaurio, osien irtoaminen tärinän takia (ohjaus, alusta, kori).

Esimerkki 3.

Oikea vetävä pyörä alkaa resonoida tunteja ennen irtoamista (Keltainen viiva). Oikea eturengas vaatii myös välitöntä huomiota (Oranssi viiva).

Oikea vetävä pyörä on asennettu paikoilleen eikä resonoi enää epänormaalisti. Pyörän irtoamisen aiheuttanut ongelma on korjattu.

Miksi oikea etupyörä ei ole vielä irronnut? Sitä emme tiedä, mutta tiedämme, että oikeassa etupyörässä on jotain vialla ja se vaatii välitöntä huomiota.

Nähtyämme poikkeavat resonoinnit, jotka ennustavat pyörän irtoamista, voimme asettaa järjestelmämme etsimään niitä automaattisesti ja varoittamaan asiakasta ennalta, kun on vielä aikaa reagoida.

Miten saamme tämän tiedon?

Yksinkertaisesti sanottuna, käytämme E3 Blue -ajoneuvotietokonettamme tietojen lukemiseen ajoneuvon ABS/EBS-järjestelmästä ja J1939/FMS-dataväylistä. Nämä tiedot analysoi E3 Sense -ohjelmistomme, joka toimii E3 Blue -tietokoneessa.

Tämän data-analyysin tulos on ajoneuvon dynaaminen malli, joka vertaa ajoneuvon todellista käyttäytymistä haluttuun käyttäytymiseen. Poikkeamat näiden kahden välillä ovat ongelmia, jotka on korjattava. Ajoneuvojen tuottaman tiedon määrä on paljon suurempi kuin mitä järkevällä tavalla voidaan käyttää, mutta se mahdollistaa erittäin yksityiskohtaisen analyysin siitä, mitä haluamme seurata.

Otetaan renkaat esimerkkinä. Renkaan pyörintäopeuden tunteminen mahdollistaa riittävän hyvän arvion renkaan halkaisijasta. Ja siinä se.

Renkaiden käyttäytymisen ymmärtäminen yksityiskohtaisemmin ja muiden ajoneuvotietojen lisääminen yhtälöön mahdollistaa täysin erilaisen seurannan ja analyysin. Ilmanpaine, kulutuspinnan syvyys, jarrujen tasapaino, laakerit, jousitus jne. Ja nyt pyörän irtoamistilanteiden ennustaminen.

Kun pyörä pyörähtää täyden kierroksen, se kulkee noin 3,3 metriä. Nopeus ei ole vakio tällä matkalla. Jos katsomme tarpeeksi tarkasti, huomaamme, että pyörän nopeus muuttuu jatkuvasti. Lisäksi pyörät luistavat aina. Tämän lisäksi pyörät eivät ole joustavia vain pituussuunnassa, vaan myös leveyssuunnassa. Lisäksi pyörät saavat iskuja jatkuvasti.

Erilaisten pyörien käyttäytymiseen liittyvien tietojen laskeminen yhteen ja integrointi muihin ajoneuvotietoihin, kuten moottorin vääntömomenttiin, mahdollistaa erittäin yksityiskohtaisen ja luotettavan tiedon renkaiden kunnosta, mutta myös alustan kunnosta. Pyörän irtoamisen tunnistaminen on viimeisin esimerkki.

Kustannussäästöt

Turvallisuusnäkökulma pyörän irtoamiseen liittyvien onnettomuuksien välttämisessä on selvä, mutta saatavilla on myös merkittäviä kustannussäästöjä.

Kun pyörä löystyy ajon aikana, pultit, mutterit sekä laakeri/napa vaurioituvat lähes aina. Lisäksi runkoon tai koriin tulee pyörän irtoamisesta usein muita vaurioita. Pelkästään näistä kertyy helposti jopa 7000 euroa tai enemmän. Ja tietysti kaikki, mihin irronnut rengas osuu tai vahingoittaa, veloitetaan kuljettajalta/yritykseltä.

Jos olet kiinnostunut turvallisuuden lisäämisestä ja kustannusten alentamisesta, ota yhteyttä

Pekka Möttö, Kasvujohtaja, E3 Innovations Oy, +358 44 974 2477, [email protected]

Jarmo Mäki, Myyntijohtaja, E3 Innovations Oy, +358 40 127 9686, [email protected]