mgr inż. Przemysław Kurylas

Współczesny przemysł stoi przed niekończącymi się wyzwaniami związanymi z utrzymaniem ciągłości produkcji, optymalizacją kosztów i zwiększaniem efektywności energetycznej. Nieplanowane awarie maszyn i urządzeń, nadmierne zużycie energii oraz brak precyzyjnej diagnostyki to główne źródła strat finansowych w zakładach produkcyjnych. W odpowiedzi na te problemy rozwijane są zaawansowane technologie pomiarowe i systemy diagnostyczne, które umożliwiają monitorowanie stanu technicznego maszyn w czasie rzeczywistym oraz wdrażanie utrzymania ruchu predykcyjnego.

Kluczowe wyzwania w utrzymaniu ruchu i kontroli kosztów energii

Awarie i nieplanowane przestoje

Przestój wynikający z awarii krytycznego urządzenia może oznaczać milionowe straty, zarówno bezpośrednie (koszty naprawy), jak i pośrednie (utratę zdolności produkcyjnych). Typową przyczyną jest brak kompleksowego monitoringu technicznego lub oparcie się wyłącznie na harmonogramowej konserwacji zapobiegawczej, która nie odzwierciedla faktycznego zużycia komponentów.

Nadmierne zużycie energii

Energia elektryczna to jeden z najważniejszych kosztów operacyjnych w sektorze przemysłowym. Brak ciągłego monitoringu parametrów pracy napędów i urządzeń uniemożliwia identyfikację obszarów nadmiernej konsumpcji energii i eliminację strat wynikających z niewłaściwych ustawień czy awarii technicznych.

Brak precyzyjnej diagnostyki i monitoringu

Tradycyjne metody diagnostyczne, takie jak okresowa analiza drgań czy inspekcje termowizyjne, choć wartościowe, nie zapewniają ciągłego i kompleksowego obrazu stanu maszyn. Rozproszone dane diagnostyczne utrudniają szybką analizę i podejmowanie skutecznych działań.

Wysokie koszty utrzymania ruchu

Konserwacja zapobiegawcza, realizowana według sztywnych harmonogramów, może powodować wymianę części jeszcze sprawnych lub niepotrzebne przestoje. Brak danych o rzeczywistym stanie technicznym maszyn prowadzi do nieoptymalnego planowania serwisu i wyższych kosztów eksploatacji.

Trudności w integracji systemów i analizie danych

Zakłady przemysłowe często dysponują różnorodnymi, niepowiązanymi systemami pomiarowymi i sterującymi, co utrudnia zebranie i kompleksową analizę informacji niezbędnych do podejmowania decyzji strategicznych.

Nowoczesne technologie i narzędzia diagnostyczne – przegląd

Diagnostyka elektryczna sygnałów napędów

Analiza sygnałów prądowych pobieranych bezpośrednio z toru zasilania silnika elektrycznego to innowacyjna metoda diagnostyczna. Umożliwia ona wykrywanie problemów mechanicznych i elektrycznych w napędach bez konieczności instalowania dodatkowych czujników fizycznych, takich jak te do pomiaru drgań czy temperatury. Jej działanie opiera się na analizie harmonicznych i niestandardowych odchyleń w przebiegu prądu, które powstają w wyniku mechanicznych defektów:
Zużycie łożysk powoduje zmiany obciążenia mechanicznego i nieregularności w ruchu wirnika, co przekłada się na charakterystyczne modulacje sygnału prądowego.

Niewyważenie wirnika generuje pulsacje siły mechanicznej i skutkuje określonymi wzorcami w widmie prądu.
Luzy mechaniczne powodują skoki lub nieregularności momentu obrotowego, które również można wychwycić na poziomie sygnału zasilania.

Metoda ta jest nieinwazyjna, nie wymaga ingerencji w konstrukcję maszyny i może być szybko wdrożona nawet w istniejących instalacjach. Skraca to czas diagnostyki i minimalizuje przestoje produkcyjne. Co ważne, umożliwia zdalny monitoring wielu napędów jednocześnie, co jest kluczowe w dużych zakładach przemysłowych.

Zaawansowane algorytmy analizy sygnałów – często oparte na sztucznej inteligencji – porównują aktualne sygnały z bazą wzorców uszkodzeń i normatywnych przebiegów. Pozwala to na wykrycie anomalii nawet w maszynach wcześniej nie diagnozowanych. Jest to istotna przewaga, ponieważ klasyczne metody diagnostyczne wymagają często posiadania historii pomiarów.

Przykład: W firmach z branży cementowej, gdzie występują silniki napędzające młyny, diagnostyka prądowa pozwoliła zredukować czas przestojów o 10% i obniżyć koszty inspekcji dzięki wcześniejszemu wykrywaniu zużytych łożysk.

Cyfrowe bliźniaki (Digital Twins)

Cyfrowy bliźniak to kompleksowy, dynamiczny model cyfrowy maszyny lub całej linii produkcyjnej, który w czasie rzeczywistym odzwierciedla stan jej komponentów i procesów, bazując na danych z czujników oraz systemów SCADA i MES.

Dzięki temu modelowi:

• Można przeprowadzać symulacje różnych scenariuszy pracy maszyny, oceniając wpływ zmian parametrów na zużycie energii czy żywotność komponentów.
• Przewidywać momenty potencjalnych awarii i planować działania prewencyjne, co optymalizuje harmonogramy utrzymania ruchu (ang. predictive maintenance).
• Testować optymalizacje i zmiany w procesach produkcyjnych w środowisku cyfrowym, bez ryzyka zakłócenia rzeczywistej produkcji.
• Praktycznie Digital Twins integrują dane z wielu źródeł (IoT, ERP, systemy produkcyjne) i dzięki zaawansowanym modelom fizycznym i analitycznym dostarczają wiarygodnych prognoz.

Przykład: W przemyśle spożywczym cyfrowy bliźniak zakładu produkcyjnego pozwolił obniżyć zużycie energii o 18% oraz zmniejszyć emisję CO₂ poprzez optymalizację parametrów pracy w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (AI/ML)

AI i machine learning są wykorzystywane do analizy dużych, wielowymiarowych zbiorów danych produkcyjnych, których nie sposób efektywnie przetworzyć manualnie. Algorytmy uczą się rozpoznawać wzorce normalnej pracy oraz anomalii wskazujących na defekty mechaniczne, elektryczne czy procesowe.

Kluczowe korzyści:

• Automatyczne wykrywanie i klasyfikacja uszkodzeń w oparciu o dane historyczne i bieżące.
• Optymalizacja harmonogramów utrzymania ruchu dzięki przewidywaniu awarii z wyprzedzeniem (predictive maintenance).
• Automatyzacja generowania raportów diagnostycznych i rekomendacji naprawczych, co skraca czas reakcji zespołów technicznych i redukuje koszty.

Internet Rzeczy (IoT) i edge computing

IoT to sieć inteligentnych czujników zainstalowanych na maszynach, które stale zbierają i przesyłają dane dotyczące parametrów pracy: drgań, temperatury, ciśnienia, wilgotności itp. W połączeniu z edge computingiem – czyli lokalnym przetwarzaniem danych przy samym urządzeniu – umożliwia to:

• Natychmiastową detekcję anomalii, bez konieczności przesyłania wszystkich danych do chmury lub centrali.
• Redukcję opóźnień i obciążenia sieci IT.
• Działania automatyczne i szybkie alarmowanie służb utrzymania ruchu.

Przykład: W zakładzie chemicznym wdrożenie IoT z edge computing pozwoliło na wykrycie przegrzewania się łożysk pomp w ciągu kilku sekund od pojawienia się problemu, co zapobiegło kosztownej awarii i przestojom.

Diagnostyka drganiowa i termowizyjna

Pomimo rozwoju nowych technologii, tradycyjne metody takie jak pomiary drgań oraz inspekcje termowizyjne pozostają kluczowym uzupełnieniem systemów diagnostycznych. Drgania pozwalają wychwycić m.in. niewyważenia, ubytki w łożyskach czy uszkodzenia przekładni, natomiast termowizja jest skuteczna w wykrywaniu przegrzań, złych połączeń elektrycznych i przeciążeń termicznych.

W połączeniu z AI oraz zdalnym monitoringiem online, efektywność tych metod wzrasta – dane są szybciej analizowane, a wykryte defekty klasyfikowane pod kątem priorytetu i rodzaju naprawy.

Przykład: W przemyśle papierniczym okresowe pomiary termowizyjne wykryły lokalne przegrzania silników napędowych, które dzięki szybkiej interwencji zapobiegły kosztownej awarii i wydłużyły czas eksploatacji urządzeń.

Korzyści z wdrożenia zaawansowanych systemów diagnostycznych

Redukcja ryzyka awarii i przestojów

Wczesna identyfikacja nieprawidłowości i defektów mechanicznych lub elektrycznych pozwala na planowanie działań konserwacyjnych i napraw w dogodnym czasie, bez konieczności przerywania ciągłości produkcji. Dzięki temu minimalizujemy ryzyko nagłych awarii, które mogą generować kosztowne przestoje i straty produkcyjne. Przykładowo, w zakładach przemysłowych o wysokiej automatyzacji, nawet godzina awarii może oznaczać kilkadziesiąt, czy nawet kilkaset tysięcy złotych strat.

Optymalizacja zużycia energii

Zaawansowane systemy monitorują parametry pracy napędów i maszyn w czasie rzeczywistym, co umożliwia wykrywanie nadmiernego zużycia energii, np. spowodowanego niewyważeniem wirnika, tarciem czy nieprawidłową regulacją prędkości. Na podstawie danych można optymalizować ustawienia pracy, dobierać właściwe tryby i harmonogramy, co przekłada się na wymierne oszczędności energii i niższe rachunki – szczególnie w sektorze energochłonnym (np. metalurgicznym czy cementowym). Badania pokazują, że nawet 10–20% redukcja zużycia energii jest realna dzięki takim systemom.

Niższe koszty eksploatacji

Diagnostyka oparta na rzeczywistych danych o stanie technicznym urządzeń umożliwia przejście od strategii prewencyjnej (wymiany zapobiegawczej co określony czas) do predykcyjnej. Dzięki temu wymieniamy podzespoły i materiały eksploatacyjne tylko wtedy, gdy jest to konieczne, unikając przedwczesnej wymiany i generowania zbędnych kosztów. To obniża wydatki na części zamienne, robociznę i zmniejsza częstotliwość przestojów serwisowych. W praktyce firmy oszczędzają nawet kilkadziesiąt procent kosztów utrzymania ruchu.

Większe bezpieczeństwo i stabilność produkcji

Ciągły monitoring pozwala na szybkie reagowanie na nieprawidłowości, co znacząco zmniejsza ryzyko awarii, które mogą prowadzić do zagrożeń dla operatorów, uszkodzeń infrastruktury czy obniżenia jakości produktów. Stabilność procesów jest kluczowa w branżach takich jak chemiczna czy spożywcza, gdzie przerwy mogą skutkować stratami surowców lub koniecznością wycofywania partii produktów. Systemy diagnostyczne wspierają też utrzymanie parametrów krytycznych dla procesów technologicznych.

Wsparcie decyzji zarządczych

Zintegrowane systemy gromadzą i analizują dane z wielu urządzeń i linii produkcyjnych, często wykorzystując AI do identyfikacji wzorców i przewidywania trendów. Dostarczają one managerom narzędzi do podejmowania świadomych decyzji dotyczących inwestycji, optymalizacji procesów czy planowania budżetu utrzymania ruchu. Dzięki temu możliwe jest m.in. wskazanie najbardziej opłacalnych obszarów do modernizacji, planowanie wymiany sprzętu z wyprzedzeniem oraz lepsze zarządzanie zasobami ludzkimi i materiałowymi.

Wyzwania wdrożeniowe i bariery w implementacji systemów diagnostycznych

Wdrożenie nowoczesnych systemów pomiarowych i diagnostycznych w zakładach przemysłowych, mimo realnych i mierzalnych korzyści, wiąże się z szeregiem wyzwań organizacyjnych, technologicznych i finansowych, które mogą opóźniać proces transformacji lub obniżać jego efektywność.

Integracja z istniejącą infrastrukturą i systemami automatyki

Wiele zakładów przemysłowych posiada rozbudowane, lecz często przestarzałe linie technologiczne, które nie są przystosowane do cyfrowej komunikacji ani pełnej integracji z nowoczesnymi systemami diagnostyki predykcyjnej. Połączenie nowych rozwiązań z istniejącymi systemami automatyki (SCADA, PLC) oraz systemami nadrzędnymi (ERP, CMMS) wymaga zastosowania komunikacyjnych bram (gatewayów), standaryzacji danych oraz niejednokrotnie – modernizacji parku maszynowego. Brak spójnych standardów komunikacyjnych w środowisku przemysłowym (zwłaszcza w starszych instalacjach) dodatkowo utrudnia ten proces.

Kompetencje i gotowość organizacyjna zespołu

Efektywne wykorzystanie danych diagnostycznych wymaga od zespołów utrzymania ruchu i inżynierów nowych kompetencji – z obszaru analityki danych, IT, cyberbezpieczeństwa oraz obsługi zaawansowanych narzędzi pomiarowych. W wielu przypadkach konieczne jest przeprowadzenie cyklicznych szkoleń i warsztatów, a także zmiana sposobu myślenia – z reaktywnego na proaktywne podejście do utrzymania ruchu. Kluczowa jest także edukacja kadry zarządzającej, aby w pełni wykorzystać potencjał danych do podejmowania decyzji strategicznych.

Koszty inwestycyjne i dostępność finansowania

Zakup czujników, urządzeń akwizycji danych, infrastruktury sieciowej oraz oprogramowania do analizy i wizualizacji wiąże się z istotnymi nakładami inwestycyjnymi. W szczególności dla małych i średnich przedsiębiorstw barierą może być brak kapitału lub obawa przed długim okresem zwrotu. Coraz częściej jednak dostępne są elastyczne modele finansowania – m.in. leasing technologiczny, usługi wynajmu rozwiązań w modelu „Monitoring-as-a-Service” czy kontrakty ESCO, w których koszty pokrywane są z uzyskanych oszczędności.

Cyberbezpieczeństwo i zarządzanie ryzykiem cyfrowym

Integracja urządzeń diagnostycznych z przemysłowymi sieciami IT/OT zwiększa podatność na ataki cybernetyczne i potencjalne zakłócenia produkcji. Brak odpowiedniego poziomu zabezpieczeń – zarówno na poziomie sprzętowym, jak i programowym – może prowadzić do utraty danych, wycieku informacji o stanie parku maszynowego, a nawet do zatrzymania linii produkcyjnej. Konieczne jest wdrażanie procedur bezpieczeństwa, ciągły monitoring zagrożeń oraz edukacja zespołów w zakresie odporności cyfrowej.

Opór organizacyjny i zarządzanie zmianą

Nowe technologie niosą ze sobą naturalny opór części pracowników – szczególnie w organizacjach o silnie ugruntowanych procedurach. Obawy dotyczące zmiany zakresu obowiązków, konieczności nabycia nowych umiejętności, a nawet utraty pracy mogą utrudniać wdrożenie systemu. Skuteczne zarządzanie zmianą – oparte na transparentnej komunikacji, zaangażowaniu zespołu i pokazaniu realnych korzyści – jest warunkiem powodzenia takich projektów.

Sposoby przezwyciężania barier

Modułowe podejście do wdrożeń

Stopniowa integracja nowych komponentów z istniejącą infrastrukturą umożliwia płynne przejście bez konieczności natychmiastowej wymiany całego systemu.

Inwestycja w kompetencje

Regularne szkolenia, programy rozwojowe oraz współpraca z dostawcami technologii zwiększają kompetencje zespołów i skracają czas adaptacji.

Elastyczne modele finansowania

Wdrażanie systemów w modelu opartym na efektach (ESCO), leasing czy finansowanie hybrydowe ograniczają ryzyko inwestycyjne.

Bezpieczeństwo jako fundament

Implementacja polityki bezpieczeństwa, segmentacja sieci IT/OT oraz stały audyt podatności to kluczowe działania prewencyjne.

Zarządzanie zmianą z udziałem zespołu

Angażowanie operatorów i techników już na etapie pilotażu, otwarta komunikacja i wskazywanie mierzalnych efektów wdrożenia (np. redukcja awarii) zwiększają akceptację zmian.

Przyszłość diagnostyki i pomiarów w przemyśle

W miarę rozwoju technologii cyfrowych i automatyzacji, diagnostyka maszyn będzie coraz bardziej opierać się na integracji danych z różnych źródeł, wykorzystaniu sztucznej inteligencji oraz tworzeniu cyfrowych bliźniaków. Rozwiązania oparte na pomiarach sygnałów elektrycznych w napędach stanowią istotny element tego ekosystemu, oferując efektywną i nieinwazyjną metodę monitoringu.

Przedsiębiorstwa, które wdrożą kompleksowe systemy diagnostyczne, zyskają przewagę konkurencyjną dzięki zwiększonej niezawodności produkcji, optymalizacji kosztów energii oraz poprawie efektywności utrzymania ruchu. W dobie rosnących wymagań środowiskowych i ekonomicznych inteligentna diagnostyka stanie się fundamentem nowoczesnego przemysłu.

mgr inż. Przemysław Kurylas, COO DB Energy