Smart predictive maintenance by Elmodis - nowa jakość diagnostyki i predykcji

Idea IIoT jest powszechnie znana, jednak faktyczny przełom w diagnostyce i predykcji mógł się dokonać dopiero po opracowaniu i wdrożeniu systemów posiadającego trzy cechy:

• skuteczność (gwarantowaną badaniami i praktycznymi zastosowaniami),
• łatwość zastosowania (instalacji, wdrożenia i użytkowania),
• szeroką dostępność (skalowalność, niskie koszty).

Obecnie na rynku przemysłowym nie ma zbyt wielu rozwiązań spełniających te wymagania, a jednym z nich jest system diagnostyczno-predykcyjny firmy Elmodis.

MASZYNOWY SYSTEM CIĄGŁEGO BADANIA STANU "ZDROWIA" ZAMIAST PROSTEGO STETOSKOPU

W przypadku maszyn przemysłowych kluczowym zagadnieniem jest utrzymanie ruchu. Do niedawna skuteczna i pełna diagnostyka nie była możliwa bez zatrzymania i rozebrania maszyny. Otrzymanie maszyn obecnie opiera się na zaleceniach producentów oraz dopełnianiu okresów remontowych i przeglądowych, co często ma niewielki związek z faktycznym stanem konkretnej maszyny. Stosowane systemy drganiowe, szczególnie te do periodycznego badania stanu maszyny, nie spełniają wymagań dla systemów diagnostyki i predykcji.

Obecnie istnieją metody diagnostyki maszyny bez przerywania jej pracy. Zamiast "zaglądać do środka", możemy określić stan maszyny na podstawie analizy pomiarów dostarczanych przez detektory. Zależnie od metody, mogą to być detektory ciepła, wibracji, dźwięku lub ich kombinacje. Często stosowana jest też analiza składu oleju maszynowego, która jest bardzo przydatnym elementem oceny stanu maszyny.

Istotą opatentowanego rozwiązania Elmodis jest odejście od dotychczas stosowanych metod, na rzecz analizy pomiarów elektrycznych. Mówiąc obrazowo, zamiast osłuchiwać przy użyciu stetoskopu, system przeprowadza pełną analizę elektrycznego "krwioobiegu" analizując w ten sposób pracę "organów" maszyny a także, co bardzo ważne, bada codzienne nawyki, oceniając także wpływ tych złych, na "zdrowie" maszyny. Kluczem do tych analiz w systemie Elmodis jest silnik elektryczny napędzający maszynę.

Nie wyklucza to możliwości integracji i analizy pomiarów dodatkowych, takich jak termiczne czy wibracyjne, jednak podstawą jest analiza parametrów elektrycznych związanych z pracą silnika. Dzięki temu system można zastosować do dowolnej maszyny napędzanej silnikiem elektrycznym.

Innowacyjność podejścia Elmodis do problemu diagnostyki i predykcji nie kończy się jednak na pokonaniu bariery sprzętowej.

OD MODELU IDEALNEGO DO REALNEGO

Po zebraniu danych, trzeba je zinterpretować, czyli zamienić ogromne ilości pomiarów parametrów pracy na diagnozę a następnie predykcję stanu maszyny. Diagnoza oparta jest na zestawieniu normatywnych, uznanych za właściwe parametrów pracy z odczytami badanej maszyny.

Następnym etapem jest ocena, czy stwierdzone odchylenia mieszczą się w granicach normy, czy w skazują na zużycie lub uszkodzenie, a jeżeli tak, to gdzie jest ono zlokalizowane i na ile poważne. Na tej podstawie formułowane są zalecenia co do rodzaju i czasu podjęcia działań zaradczych, które pozwolą uniknąć awarii lub przygotować się na jej wystąpienie (np. poprzez zakup zamiennego urządzenia).

W tym miejscu pojawia się fundamentalny problem: co jest normą (jak ustalić jej wartości graniczne), na czym oprzeć model, który będzie punktem odniesienia do analizy zarejestrowanych parametrów?

Do tej pory zaawansowana diagnostyka bazowała na metodach i modelach głównie analitycznych. Ich podstawową wadą jest to, że opisują pewien stan idealny, który w zasadzie nigdy nie występuje w praktyce.

Modele analityczne nie uwzględniają rzeczywistych warunków środowiska pracy, co sprawia, że oparte na nich diagnozy, a w następstwie również skuteczność stosowanych metod predykcji jest niska. Model analityczny, to z reguły model uproszczony, laboratoryjny, w którym z konieczności (brak odpowiednich danych) pomija się wiele czynników środowiskowych i eksploatacyjnych, wpływających w istotny sposób na parametry pracy i awaryjność.

Bardzo często analizę stanu maszyn przeprowadza się okresowo lub wyrywkowo, na żądanie. Tymczasem do stworzenia modelu bliskiego rzeczywistości potrzebna jest ciągła detekcja i prowadzone na bieżąco analizy odczytywanych pomiarów i wprowadzenie metod dostosowania (uczenia) modelu w oparciu o rzeczywiste mierzone wielkości.

Tylko w ten sposób można określić faktyczne, zmieniające się w czasie eksploatacji parametry pracy oraz ich zależność od warunków konkretnego środowiska. Inaczej nie da się zbudować realnego modelu przebiegu życia maszyny, który pozwala na trafną ocenę pracy konkretnych monitorowanych maszyn.

Prowadzenie ciągłych pomiarów przy użyciu dotychczas stosowanych metod było bardzo kosztowne - zarówno ze względu na ceny sprzętu pomiarowego, ale także konieczność zaangażowania w proces zbierania i interpretacji danych wielu specjalistów. W efekcie zaawansowana diagnostyka i stosowanie systemów predykcji miały sens ekonomiczny tylko w przypadku wybranych maszyn krytycznych.

SMART AND CHEAP

IIoT, wraz z opracowanymi przez Elmodis rozwiązaniami sprzętowymi i programowymi, pozwala na znaczne obniżenie kosztów diagnostyki i predykcji. "Klasyczne" metody wymagają kosztownego i często dedykowanego dla konkretnej maszyny sprzętu, a także, związanego z tym drogiego oprogramowania. Elmodis oferuje podłączenie dowolnej liczby maszyn do jednego systemu, co pozwala znacząco obniżyć koszty usług w odniesieniu do pojedynczej maszyny.

Na atrakcyjność systemu Elmodis w oczach klientów wpływają też inne czynniki, dzięki którym można uniknąć dodatkowych kosztów, nie rezygnując z najwyższej jakości usług. Wyliczmy najważniejsze:

• łatwość integracji z maszyną: podłączenie modułu monitorująco-diagnostycznego Elmodis nie wymaga żadnych specjalnych inwestycji, a procedura instalacji i konfiguracji (od rozpoczęcia prac do uzyskania podglądu) trwa kilkadziesiąt minut;
• aktualizacje systemu wliczone są w koszt abonamentu - użytkownik zawsze korzysta z najnowszej wersji algorytmów analitycznych i raportujących, nowych opracowanych przez firmę metod;
• elastyczne dostosowanie do konkretnych potrzeb: klient dobiera rodzaj i ilość danych do konkretnej maszyny (w zależności od tego, jak jest dla niego ważna), kontrolując w ten sposób koszt komunikacji i przetwarzania;
• elastyczność kosztowa: klient sam wybiera rodzaj danych i raportów, które może, zależnie od potrzeb, zawężać lub rozbudowywać, płacąc tylko za to, czego aktualnie potrzebuje (zachowuje pełną kontrolę kosztów).

ELMODIS CZYLI SMART PREDICTIVE MAINTENANCE

System Elmodis łączy w sobie zarówno zaawansowane technologicznie rozwiązania (w tym najnowsze opracowane przez firmę rozwiązania z obszaru Distributed Edge Computing), elastyczną technicznie i kosztowo architekturę, przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, pozwalającą na wykrywanie wszelkiego rodzaju dynamicznych zdarzeń, łatwość skalowania systemu i optymalizacji kosztów.

Ważne cechy architektury i składowych systemu to:

• zaawansowany edge computing w połączeniu z Machine learning: dane są częściowo przetwarzane już przy maszynie, a moduły monitorująco-diagnostyczne mogą się wymieniać danymi, co znacznie poprawia wydajność algorytmów w urządzeniach brzegowych, zmniejsza koszty integracji danych, przy jednoczesnym wzroście dokładności wyników;
• modele diagnostyczne w chmurze zostały opracowane w wyniku analizy danych z wielu maszyn i są stale doskonalone dzięki machine learning, w oparciu o nieustannie napływające nowe dane;
• elastyczna architektura pozwala łatwo dopasować system do konkretnej maszyny oraz podłączyć dodatkowe sensory (nowe lub już stosowane), a także wymieniać dane za pomocą API z już działającymi systemami (sterowniki PLC i SCADA);
• real time processing, czyli przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w urządzeniach brzegowych z dużą częstotliwością próbkowania, pozwalający na wykrywanie w pracy maszyn wszelkich problemów dynamicznych.

Opisane możliwości systemu, kompletność środowiska diagnostyczno-predykcyjnego oraz korzystny stosunek wysokiego zaawansowania technologicznego do ceny sprawia, że rozwiązanie Elmodis jest obecnie jedną z najbardziej interesujących propozycji na rynku IIoT.

PODSUMOWANIE

O mocy analitycznej systemu Elmodis i jego atrakcyjności dla klientów decyduje idealne zespolenie czterech elementów:

• łatwej i szybkiej instalacji sprzętu,
• doskonałej komunikacji (urządzeń między sobą i z chmurą),
• zaawansowanego przetwarzania i bezpieczeństwa danych - bezpośrednio przy maszynie (edge computing) i w chmurze (cloud computing),
• skutecznej analityki i wygodnego raportowania.

Do tych zagadnień powrócimy w odrębnych artykułach.

Elmodis
elmodis.com/pl/