Predykcja jest najlepszym rozwiązaniem

WYCIEKI SĄ GROŹNE...

Rys. 1. Ewolucja strategii utrzymania ruchu

Awarie co gorsza mogą prowadzić do powstania wycieków surowców energetycznych. Dochodzi do nich również z powodu na przykład nieszczelności rurociągów.

Do wycieków w tej branży nie powinno się dopuszczać za wszelką cenę z wielu powodów. Jednym z ważniejszych jest troska o środowisko naturalne - na przykład wyciek do otoczenia ropy naftowej w dużej ilości w ciągu zaledwie kilku minut może skazić obszar objęty jego zasięgiem, niszcząc faunę i florę w takim stopniu, że powrót do stanu sprzed takiej katastrofy ekologicznej, o ile w ogóle będzie kiedykolwiek możliwy, trwać będzie dziesięciolecia.

Co gorsza, w przypadku wycieku surowców energetycznych groźne jest nie tylko ich toksyczne działanie bezpośrednie, ale także możliwość wybuchu i pożaru, jeszcze rozszerzających zasięg katastrofy. Poza otoczeniem, z powyższych powodów wycieki są także groźne dla personelu i wyposażenia zakładu.

Jakub Kwiatkowski

Industry 4.0 & e-F@ctory Solution Manager, Mitsubishi Electric

Jakie są możliwości wykorzystania rozwiązań IoT do zbierania i analizy danych? Jakie informacje zapewniają tego typu systemy?

Obecnie dane pozyskiwać można z wielu już urządzeń przemysłowych, przy czym są to nie tylko informacje na temat ich kondycji, ale także dotyczące innych podłączonych części maszyn czy też dane produkcyjne. Przykładowo robot przemysłowy to oczywiście urządzenie do manipulowania obiektami, ale jest on także źródłem danych na temat swoich części (np. stanu smaru w przekładniach czy naciągu pasków), a najlepsze serwonapędy mogą wykrywać tarcie na łożyskach i śrubach kulowych oraz luz na pasku czy przekładni. Pozwala to diagnozować stan maszyny, jest też doskonałym źródłem danych do liczenia OEE.

Po stronie IT dane gromadzone są np. w chmurze obliczeniowej, skąd mogą być pobierane i wyświetlane, dając użytkownikowi informację na temat kondycji maszyny. Jednocześnie z ich wykorzystaniem mogą działać algorytmy predykcyjne.

Obecnie liderzy w zakresie technologii idą o krok dalej - chodzi o to, aby algorytmy działające w systemach chmurowych mogły być też zaimplementowane w urządzeniach krańcowych (edge computing). Ich umieszczenie jak najbliżej maszyn zapewnia, że bez przesyłania danych do chmury informacje mogą być na bieżąco analizowane i stanowić podstawę do podejmowania decyzji i reagowania.

Na jakim etapie transformacji jest krajowy przemysł? Jakie firmy najczęściej korzystają z takich rozwiązań?

Z naszego doświadczenia wynika, że najbardziej zaawansowane w tym zakresie są przedsiębiorstwa z branży automotive. Wiele robotów, manipulatorów i całych maszyn jest już podłączonych do chmury obliczeniowej, dodatkowo tworzone są lub "uczone" algorytmy predykcyjne, a także inne - np. optymalizujące procesy produkcyjne. Głównym beneficjentem są służby utrzymania ruchu, korzystają z nich również managerowie produkcji.

Zauważalne jest też duże zaawansowanie firm z branży medycznej i farmaceutycznej, choć tu przede wszystkim dane są zbierane i analizowane w celu optymalizacji produkcji, zwiększania OEE, a także tworzenia lepszych, automatycznych procedur bezpieczeństwa. Wchodzimy tu więc również w zakres zainteresowania technologów.

...I DROGIE

Trzeba oprócz tego pamiętać o kosztach usunięcia ich skutków, w tym zaspokojenia roszczeń różnego typu. Przykładowo koncern BP na pokrycie wydatków biznesowych oraz odszkodowań za wyciek do Zatoki Meksykańskiej 130 mln baryłek ropy naftowej, który spowodował eksplozję i pożar na platformie wiertniczej Deepwater Horizon i zniszczenie 500 kilometrów wybrzeży USA, przeznaczył 65 mld dol. Chociaż do tego wypadku doszło w 2010 roku, od tego czasu koszty stale wzrastały aż do 2018 roku, kiedy to dopiero ostatecznie je podsumowano.

Doliczyć trzeba również koszty straconych surowców. Jak kilka lat temu oszacował "Forbes" globalnie średnio rocznie wartość gazu ziemnego, który wycieka do atmosfery w ilościach liczonych w bilionach metrów sześciennych, sięga nawet 30 mld dol.

PREDYKCJA JEST NAJLEPSZYM ROZWIĄZANIEM

Rys. 2. Predykcyjne utrzymanie ruchu jest rozwiązaniem optymalnym pod względem kosztów

Z wyżej wymienionych powodów w zapobieganiu wyciekom w przemyśle naftowym podejście reakcyjne nie wchodzi w grę. Natomiast strategia prewencyjna, w której kontrole w kluczowych punktach zakładu muszą być przeprowadzane bardzo często, a nawet codziennie, jest czasochłonna, a przez to kosztowna.

Poza tym planowane przestoje nie są w zakładach w tej branży błahym przedsięwzięciem. Ze względu na stopień złożoności operacji, warunki, w jakich są realizowane, rozległość instalacji, liczbę urządzeń i ich wzajemne powiązania, wyłączenia prewencyjne wymagają zaangażowania dużych sił, środków i nierzadko miesięcy przygotowań. Strategia predykcyjna wydaje się zatem najlepszym rozwiązaniem.

Podobne wymagania oraz ograniczenia, jak w przemyśle naftowym, występują też m.in. w branży elektroenergetycznej, w przypadku której priorytetem jest utrzymanie ciągłości dostaw energii elektrycznej. Oprócz przemysłu podejście predykcyjne sprawdza się również w infrastrukturze, szczególnie w miejscach trudno dostępnych, jak drogi, mosty czy tory na kolei. Przykłady jego zastosowań w tej dziedzinie przedstawiamy w ramce.