Pokaż menu

Firmy z okładek

HF Inverter PILZ  PARKER HANNIFIN   

Reklama

Współpraca

Wykorzystanie IIoT jako wsparcia wiedzy i doświadczenia operatorów w diagnostyce maszyn


Elmodis


Wiedza i doświadczenie operatorów oraz pracowników służb serwisowych obsługujących maszyny są bardzo istotne dla zapewnienia ich poprawnej pracy. Operatorzy kontrolujący na co dzień pracę maszyn z biegiem czasu poznają ich możliwości i są w stanie rozpoznać objawy niewłaściwej pracy. Ich stała współpraca ze służbami utrzymania ruchu jest bardzo cenna ze względu na możliwość szybszego zgłoszenia zauważonej nietypowej pracy maszyn, tym samym redukując czas reakcji i wykrycia usterki. Warto więc ułatwić im zdobywanie tej cennej wiedzy, wyposażając ich w narzędzia wspierające diagnozowanie potencjalnych problemów, a także predykcję przyszłych zdarzeń związanych z dostępnością maszyn.


Pierwsze uruchomienie maszyn lub instalacji zwykle prowadzone jest przez dostawcę i zakończone szkoleniem dla obsługujących ją operatorów. Jego celem jest zaznajomienie z budową, opanowanie sterowania, przedstawienie czynności pierwszego poziomu utrzymania ruchu oraz omówienie najbardziej prawdopodobnych awarii i sposobów ich usuwania. Obsługując linie i maszyny po kilka godzin dziennie, obsługa stopniowo uczy się, na które parametry pracy należy zwracać szczególną uwagę    i jakie symptomy świadczą o ich nieprawidłowej pracy. Z czasem wiedza ta może przewyższać w pewnych aspektach wiedzę projektantów, zwłaszcza w przypadku skomplikowanych i prototypowych instalacji. Dotyczy to zarówno komunikatów i pomiarów wyświetlanych przez interfejs HMI maszyny, jak również zachowania podzespołów obserwowanego podczas codziennej pracy.

Operatorzy są informowani o usterkach i awariach za pomocą sygnalizatorów świetlnych, dźwiękowych i akustycznych, alarmów wyświetlanych na panelach HMI lub na ekranach komputerów z zainstalowanym systemem SCADA. Informacje te są zbierane z urządzeń wchodzących w skład maszyny i dotyczą różnych anomalnych stanów ich pracy. Mogą być to informacje o przekroczeniu dopuszczalnego poziomu ciśnienia lub temperatury, zadziałaniu układów zabezpieczeń (np. zabezpieczeń elektrycznych, przeciążeniowych) lub zgłoszeniu komunikatu o błędzie przez jedno z urządzeń. W każdym przypadku sygnalizowane są tylko awarie, które zostały przewidziane podczas projektowania układu sterowania i które już wystąpiły. Niejednokrotnie jednak pewne odstępstwa od prawidłowej pracy nie są wykrywane lub są zbyt małe, by spowodować zgłoszenie alarmu. Świadczą one jednak o pogorszeniu wydajności maszyny lub o zbliżającej się awarii, którą dokładnymi metodami można przewidzieć i wykryć, a także wskazać przyczynę ich powstania.

Codzienne obserwacje dokonywane przez operatorów mogą dotyczyć aspektów, które w ogóle nie są uwzględniane przez układy sterowania maszyn, na przykład nadmiernego nagrzewania silników elektrycznych, wycieków oleju z napędów wymagających smarowania, nadmiernego oszronienia elementów instalacji chłodniczych, wycieków medium z instalacji przesyłu, wibracji i hałasu przekraczających wartości typowe dla prawidłowej pracy napędu elektrycznego, a także zapachów ulatniającego się gazu lub innych substancji czy też spalonego uzwojenia silnika. Takie obserwacje są niezwykle cenne i pozwalają reagować na niewielkie usterki, zanim dojdzie do poważnej awarii.


Elmodis


Do wykrywania tego typu symptomów wymagana jest obecność doświadczonych operatorów wykonujących częste obchody, co w wielu przypadkach jest utrudnione ze względu na wielkość instalacji, dostęp do miejsc, w których zainstalowane są poszczególne urządzenia, lub niebezpieczne warunki, w jakich pracują. Z tego względu często jedyną okazją, by przyjrzeć się podzespołom, są okresy postoju, jednak wiele objawów jest wówczas niemożliwych do zaobserwowania.

Pozyskiwanie wiedzy na temat stanu maszyny i poprawności jej pracy to długotrwały proces wymagający skrupulatności, uwagi, doświadczenia i systematyczności. Warto więc wspomagać operatorów i służby utrzymania ruchu poprzez zapewnienie im narzędzi ułatwiających gromadzenie danych o pracy maszyny i ich analizę, tak aby dostrzeżenie potencjalnie groźnego objawu nie było tylko dziełem przypadku. Zaawansowane systemy wykorzystujące Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT – Industrial Internet of Things) są dobrym sposobem wsparcia w zakresie rejestracji pomiarów newralgicznych parametrów pracy, przeprowadzania analiz zmierzonych wartości i prezentacji ich w formie umożliwiającej reakcję na wszelkie nieprawidłowości. Jedną z zalet rozwiązań wykorzystujących IIoT jest automatyzacja czynności, które wykonywane ręcznie są żmudne i czasochłonne lub wręcz niemożliwe do wykonania. Największą siłą IIoT jest jednak skalowalność rozwiązań i współdzielenie danych pomiędzy różnymi maszynami dzięki przesyłaniu danych do chmury w Internecie, gdzie dzięki zaawansowanym algorytmom wykonywane są analizy zgromadzonych danych. Wiele prawidłowości dotyczących pewnych typów maszyn, na przykład napędów elektrycznych, można uogólnić dla wszystkich maszyn tego samego typu. Maszyny pracujące w odmiennych warunkach lub pod innym obciążeniem podlegają zużyciu w różny sposób i są narażone na odmienne awarie. Z tego względu korzystne jest gromadzenie danych z jak największej ilości maszyn, aby poprzez porównywanie ich i analizę z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów uzyskiwać dokładne modele pozwalające na predykcję awarii na bazie przeszłego zachowania pozostałych objętych monitoringiem maszyn. Możliwa jest zarówno horyzontalna wymiana danych lokalnie pomiędzy maszynami w tym samym zakładzie, jak również wertykalna z chmurą za pośrednictwem Internetu.

Liderem wykorzystania IIoT do predykcji stanu i diagnostyki maszyn elektrycznych jest na polskim rynku firma Elmodis, oferująca pełne środowisko (sprzęt i oprogramowanie) umożliwiające diagnostykę wyłącznie na podstawie pomiarów wielkości elektrycznych (prąd i napięcie). Dzięki wykorzystaniu Przemysłowego Internetu Rzeczy możliwe jest wykrywanie takich problemów, jak uszkodzenia łożysk, rozosiowanie, niewyważenie i inne. Możliwe jest także uzupełnienie systemu o dodatkowe czujniki i pomiary procesowe w celu zwiększenia zbioru danych analizowanych przez zaawansowane algorytmy wewnątrz dostarczanych modułów przetwarzania danych oraz za pośrednictwem Internetu w chmurze.

Stosowanie Przemysłowego Internetu Rzeczy jest cennym wsparciem dla operatorów, umożliwiającym szybkie i niezawodne gromadzenie wiedzy na temat pracy maszyn. Im więcej urządzeń gromadzi dane i wymienia się nimi między sobą, tym wyniki są pełniejsze i bardziej wiarygodne. Stworzenie bazy wiedzy o maszynach danego typu, z której można dowolnie korzystać za pośrednictwem Internetu, może być nieocenioną pomocą w diagnostyce. Otrzymane dane mogą być wykorzystywane do wczesnego wykrywania defektów monitorowanych maszyn. Im szybciej i trafniej zostaje wykryty problem, tym łatwiej jest go usunąć. Z tego względu warto zastanowić się nad doposażeniem maszyny w narzędzia wspierające operatorów w jak najszybszym diagnozowaniu problemów.


ELMODIS
www.elmodis.com

Reklama