W nowoczesnych zakładach przemysłowych, obok pomiarów, jakie wykonywane są urządzeniami przenośnymi, zastosowanie znajduje stały monitoring maszyn i urządzeń, a nawet całych linii produkcyjnych, prowadzony w czasie rzeczywistym i w trybie online. Jest to związane między innymi z rozwojem technologii IIoT, czyli Przemysłowego Internetu Rzeczy. Wpływ na popularność działań w trybie online mają również chmury obliczeniowe, pozwalające na łatwe przetwarzanie danych i szeroki do nich dostęp. To bez wątpienia rozwiązania ekonomiczne i uzasadnione w dobie powszechnej automatyki, która jest elementem koncepcji Przemysłu 4.0. Tego typu systemy diagnostyczne służą zarówno do monitoringu zabezpieczającego, jak i predykcyjnego. Oferują stały dostęp do odczytów pochodzących z czujników.
REKLAMA
KONSERWACJA PREDYKCYJNA JAKO WYNIK ROZWOJU TECHNOLOGII INFORMATYCZNYCH
Skuteczność konserwacji predykcyjnej stała się możliwa za sprawą inteligentnych technologii, łączących zasoby cyfrowe i fizyczne, ich dużej dostępności i stosunkowo niewielkim kosztom wdrożeniowym. Nie bez znaczenia był także rozwój cyfrowej sieci dostawczej DSN. Wszystko to razem pozwoliło na efektywne skalowanie predictive maintenance (PdM). Nie od dziś wiadomo, że źle zorganizowane strategie konserwacji, w których efekcie zużyte bądź uszkodzone części wymienia się przedwcześnie lub bo wystąpieniu awarii, mogą obniżyć zdolności produkcyjne nawet o 20%. Problem ten może rozwiązać właśnie stała diagnostyka maszyn i urządzeń oraz ich monitorowanie w trybie online. Na podstawie w ten sposób zdobytych danych można skutecznie zaplanować czas przeglądów i remontów maszyn, a także znacznie wydłużyć ich żywotność.
EDGE COMPUTING
Dla wyeliminowania mankamentów związanych z wydajnością i zgodnością z przepisami aplikacji i usług działających w chmurze, branża IT stworzyła koncepcję edge computing. Ma to związek z obowiązującym prawem w zakresie miejsca przechowywania danych, które w wielu przedsiębiorstwach wymagają większej ilości lokalnej pamięci masowej, niż zapewnia przetwarzanie w chmurze. Edge computing, czyli przetwarzanie brzegowe pozwala na przenoszenie danych i aplikacji bliżej użytkowników i urządzeń, które z nich korzystają. Umożliwia stały monitoring i detekcję odstępstw od normy określonej dla danej maszyny przy wykorzystaniu automatycznie wyuczonego profilu jej pracy. Jest to także odpowiedź na pewien trend w cyfryzacji, który w wyniku zadań związanych z poprawą wydajności, dla ich realizacji potrzebuje aplikacji wymagających dużej przepustowości i niezawodności. Dotyczy to również aplikacji Internetu Rzeczy.
NOWOCZESNE METODY DIAGNOSTYCZNE
Dane, które mogą być zbierane z maszyn za pomocą czujników i przesyłane do chmury, mogą dotyczyć między innymi analizy wibroakustycznej, czyli drgań występujących w maszynie i wynikających z niej dźwięków. Ich analiza pozwala pozyskać informacje o dynamicznych procesach, które w danym momencie zachodzą w maszynie. Na podstawie tych danych można wychwycić pierwsze sygnały dotyczące uszkodzenia, a za pomocą ekstrapolacji wyników pomiarów nawet przewidzieć, kiedy nastąpi konieczność zatrzymania maszyny bądź linii. Na polskim rynku dostępny jest szereg urządzeń mobilnych i systemów do stałego zdalnego rejestrowania drgań, temperatury, prędkości obrotowych oraz innych parametrów pracy maszyn. Tego typu monitoring nadzoruje, analizuje oraz porównuje wartości występujące z zadanymi, a dane dostępne są online w czasie rzeczywistym. Przesyłane są przez sieć wewnętrzną intranet do serwera lub przez inne sieci, takie jak internet czy Ethernet. Informacje mogą być przekazywane także przez modem GSM, a jeśli zmierzone wartości rzeczywiste przekraczają zdefiniowane, wyznaczeni pracownicy odpowiedzialni za utrzymanie ruchu otrzymują informację za pomocą wiadomości SMS lub e-mail. W ofertach firm znajdują się zarówno proste systemy monitorujące, jak i bardziej zaawansowane systemy diagnostyczne. Niektóre z nich zbierają dane z całej maszyny, inne z poszczególnych jej elementów, np. łożysk. Dostępne są np. pracujące bezprzewodowo, niezależnie od zewnętrznego zasilania czujniki zabudowane w łożysku lub jego oprawie. Ich zadaniem jest monitorowanie pracy łożysk w czasie rzeczywistym. Obciążenia, obroty, drgania, temperatura, a nawet poziom smarowania to dane, które przesyłane są do chmury. Użytkownicy mają zdalny dostęp do wyników i wsparcia w zakresie monitorowania stanu. Dostępne są także platformy programowe, służące do wielokanałowego gromadzenia danych pochodzących ze sprzętu pomiarowego, ich przetwarzania, zarządzania nimi i tworzenia raportów.
INNE ZADANIA DIAGNOSTYCZNE ZBIERANE ONLINE
Zdalnie mogą być prowadzone również analizy diagnostyczne polegające na ultradźwiękowym wykrywaniu nieszczelności. Pozwala to np. na wykrycie awarii uszczelnień próżniowych, a także wycieków gazów. Innym elementem podlegającym monitoringowi może być tarcie pomiędzy poszczególnymi częściami lub wyładowanie elektryczne koronowe. Na rynku znaleźć można m.in. ultradźwiękowy wykrywacz nieszczelności z wbudowanym ekranem LED. Za jego pośrednictwem można regulować czułość, a także odczytać poziom hałasu ultradźwiękowego, pochodzący z wycieku powietrza. Pozwala to na ujmowanie wycieków ilościowo i ustalania na tej podstawie kolejności napraw. Następny rodzaj diagnostyki oparty jest na czujnikach termowizyjnych, które badają m.in. emisję ciepła przez silniki elektryczne. Termowizory działają na bazie obrazów w podczerwieni, które umożliwiają monitorowanie temperatur poszczególnych części maszyn. Odchylenia od norm i zmiany w odczytach są informacją o konieczności podjęcia określonych działań, które zapobiegną awariom. Termowizja wykorzystywana jest m.in. do monitorowania procesów, sprzętu elektromechanicznego czy rozdzielni energii elektrycznej. Znajduje zastosowanie w konserwacji prewencyjnej systemów HVAC, budynków, dachów i izolacji. Niektóre modele kamer termowizyjnych dostępnych na rynku zostały tak zoptymalizowane, aby możliwie uprościć inżynierom znajdowanie przyczyn problemów, w czym pomocne jest wykrywanie gorących i zimnych punktów, a także różnić pozornych temperatur powierzchni. Duża czułość czujnika wewnętrznego, w który wyposażona jest kamera, umożliwia rejestrację mniejszych różnic temperatur, co upraszcza obrazowanie wyników. Do udostępniania obrazów termicznych służy dedykowane temu zadaniu oprogramowanie. Jest ono wyposażone w funkcje tworzenia kompleksowych raportów na podstawie inspekcji termograficznych. Termowizja wykorzystywana jest także jako element pomiarowy w innych urządzeniach, np. w uniwersalnym multimetrze cyfrowym, który dzięki technologii pomiaru wspomaganego podczerwienią i wbudowanemu czujnikowi termowizyjnemu umożliwia precyzyjne zlokalizowanie problemu w układach i instalacjach elektrycznych bez bezpośredniego z nimi kontaktu.
SERWIS DIAGNOSTYCZNY – USŁUGA ZEWNĘTRZNA
Usługę polegającą na bieżącej ocenie stanu dynamicznego maszyn za pomocą danych udostępnianych z maszyn zdalnie oferuje wiele firm na polskim rynku. Opiera się ona na inteligentnych czujnikach i produktach mechatronicznych zainstalowanych w parku maszynowym klienta, które rejestrują i przesyłają do dedykowanej bazy danych bieżące parametry techniczne. Na ich podstawie powstaje cyfrowy obraz maszyn, dzięki któremu inżynierowie z firmy oferującej taką usługę są w stanie kontrolować ich pracę i stan techniczny. Dzięki stałemu monitoringowi pracy urządzeń, na których są zainstalowane czujniki, w przypadku wykrycia potencjalnych zagrożeń firma przesyła automatycznie taką informację do osób zarządzających ich obsługą. Walorem takiej usługi jest m.in. możliwość skorzystania z bazy merytorycznej i doświadczenia inżynierów usługodawcy, którzy prowadzą diagnostykę opartą na algorytmach i uczeniu maszynowym, zwykle dostępną całodobowo, za pośrednictwem dedykowanej do tego celu aplikacji.
PODSUMOWANIE
Dzięki wyposażeniu maszyn i urządzeń w szereg czujników monitorujących kluczowe parametry ich pracy, możliwe jest wcześniejsze zapobieganie awariom i wynikającym z nich przestojom. Ma tu również zastosowanie ogromny potencjał rozwiązań IIoT. Rozwój możliwości przesyłu danych za pomocą sieci cyfrowych pozwala obecnie na zdalne monitorowanie i kontrolowanie procesów, a także analizę sprawności samych maszyn. Na podstawie danych pochodzących z inteligentnych urządzeń połączonych z maszynami, możliwe jest skuteczne i wczesne przewidywanie miejsca i czasu wystąpienia potencjalnej awarii. Metoda ta polega na zabudowaniu systemu diagnostycznego, w którego skład wchodzą czujniki, jednostka centralna gromadząca i przetwarzająca zebrane dane oraz oprogramowanie komputerowe i przesyłania tak zebranych danych do zespołu diagnostów, którzy analizują je i tworzą raporty – lub w sytuacjach zagrożenia awarią – informują o nim wyznaczone osoby. Nowoczesne rozwiązania dodatkowo umożliwiają łączność z urządzeniami typu smart, co daje szybki dostęp do wiedzy o stanie badanych obiektów. Diagnostyka prowadzona w trybie online jest bez wątpienia obecnie najbardziej zaawansowaną metodą badania stanu technicznego maszyn. Często działa na podstawie systemów projektowanych konkretnie dla danej aplikacji, z uwzględnieniem specjalistycznych czujników diagnostycznych, rozbudowanych jednostek komputerowych oraz specjalistycznego oprogramowania. Oczywiście prowadzenie tak zaawansowanych technologicznie badań diagnostycznych wymaga specjalnego przygotowania przed uruchomieniem, a także poprzedzenia go analizą badanego obiektu. Proces ten powinien być przeprowadzony przez wykwalifikowanych diagnostów.
