Konserwacja predykcyjna w technologii analizy procesowej
Przemysł chemiczny od lat zmaga się z poważnymi wyzwaniami strukturalnymi. W 2025 roku średni wskaźnik wykorzystania mocy produkcyjnych zakładów w Niemczech wyniósł zaledwie 72,5% – najniższy poziom w historii. Wysokie koszty energii i surowców, niestabilne łańcuchy dostaw oraz nasilająca się konkurencja międzynarodowa wymuszają poszukiwanie oszczędności i poprawę efektywności. Dodatkowym obciążeniem jest niedobór wykwalifikowanych pracowników – szacowany na około 46 500 osób w samym sektorze inżynierii i utrzymania ruchu.
Dane statusowe jako podstawa konserwacji opartej na potrzebach
Konserwacja predykcyjna polega na planowaniu działań utrzymaniowych na podstawie rzeczywistego stanu urządzeń, a nie z góry ustalonego harmonogramu. Kluczowe są dane informujące o zużyciu i cyklu życia urządzenia – takie jak temperatura wewnętrzna czujnika czy zmierzone impedancje – uzupełnione historycznymi wartościami z poprzednich lat, umożliwiającymi prawidłową interpretację odchyleń od normy.
Przykładem jest czujnik pH, którego elektroda pomiarowa podlega ciągłemu zużyciu. Dwa parametry pozwalają obiektywnie ocenić jej stan: nachylenie charakterystyki oraz impedancja elektrody. Zdefiniowanie progów alarmowych dla tych wartości pozwala automatycznie wyzwalać powiadomienia serwisowe, eliminując zarówno przedwczesną wymianę elektrod, jak i zbędne wizyty inspekcyjne.
Dobór właściwych parametrów nie zawsze jest oczywisty, szczególnie w przypadku bardziej złożonych urządzeń. Pomocą służą normy: IEC 61987 definiuje ujednolicone słownictwo parametrów urządzeń automatyki procesowej, natomiast model informacyjny PA-DIM udostępnia zestaw podstawowych parametrów w ustandaryzowanym formacie, niezależnym od producenta i protokołu komunikacyjnego.
Zbieranie danych w nowych i istniejących instalacjach
W nowych instalacjach możliwe jest spójne wdrożenie zbierania danych od podstaw. Standard Ethernet Advanced Physical Layer (Ethernet-APL) zapewnia kompleksową komunikację opartą na Ethernecie – od poziomu pola do nadrzędnych systemów sterowania. Terminale EtherCAT EL6233 i ELX6233 firmy Beckhoff umożliwiają modularną integrację urządzeń Ethernet-APL z systemem wejść/wyjść.
W istniejących instalacjach architektura NAMUR Open Architecture (NOA) pozwala odczytywać dane statusowe dodatkowym, drugim kanałem bez ingerencji w istniejącą strukturę automatyzacji. Tam, gdzie okablowanie i logika sterowania mają pozostać niezmienione, terminal EL6184 odczytuje sygnały HART równolegle z istniejącym okablowaniem, nie wpływając na pętlę 4–20 mA.
Przetwarzanie, wizualizacja i długoterminowe przechowywanie danych
Samo zebranie danych statusowych nie tworzy wartości dodanej – decydujące znaczenie ma ich dalsza obróbka. Oprogramowanie TwinCAT Analytics realizuje kompletny przepływ pracy – od akwizycji i archiwizacji danych po analizę w dashboardach webowych. TwinCAT Scope umożliwia graficzną prezentację przebiegów sygnałów w zakresie od mikrosekund po wielodniowe rejestracje długoterminowe.
Automatyzacja analizy i rola sztucznej inteligencji
Uczenie maszynowe pozwala wyznaczać wartości progowe na podstawie rzeczywistych danych operacyjnych oraz modelować normalne zachowanie urządzenia. Narzędzie TwinCAT 3 Machine Learning z modułem Machine Learning Creator umożliwia tworzenie modeli AI bez specjalistycznej wiedzy z zakresu data science.
Asystent TwinCAT 3 CoAgent for Operations wspiera personel serwisowy podczas bieżącej eksploatacji: analizuje wartości procesowe, pliki logów i kluczowe wskaźniki efektywności, przeprowadza ustrukturyzowany proces diagnostyczny i dostarcza konkretne rekomendacje działań wraz z instrukcjami rozwiązywania problemów.
Konserwacja predykcyjna w przemyśle procesowym wymaga spójnego podejścia obejmującego właściwy dobór parametrów diagnostycznych, odpowiednią infrastrukturę komunikacyjną oraz narzędzia do analizy i wizualizacji danych. Zastosowanie uczenia maszynowego i asystentów AI pozwala stopniowo automatyzować ocenę danych i wspierać personel serwisowy w podejmowaniu decyzji przy ograniczonych zasobach ludzkich.
Źródło: Beckhoff Automation Sp. z o.o.
Więcej na www.beckhoff.com
