Korzyści i znaczenie monitorowania stanu 

Monitorowanie stanu to strategia konserwacji, która wykorzystuje narzędzia IIoT (Industrial Internet of Things) do pomiaru parametrów stanu aktywów w czasie rzeczywistym. Technicy wykorzystują dane z monitorowania stanu – takie jak poziomy wibracji, temperatura i jakość oleju – do wczesnego wykrywania usterek maszyn, co pomaga im szybko i łatwo dokonywać napraw.

W tym artykule omówimy główne korzyści monitorowania stanu, a także przejdziemy do tego, jak monitorowanie stanu może ułatwić konserwację predykcyjną. Przyjrzymy się również przykładowi, jak monitorowanie stanu działa w świecie rzeczywistym.

Jakie są korzyści z monitorowania stanu?

Każda operacja jest inna, ale korzyści z monitorowania stanu są spójne w całej rozciągłości. Monitorowanie stanu zapewnia oparte na danych informacje o potrzebach konserwacyjnych Twoich aktywów, dzięki czemu możesz wyprzedzić awarie maszyn. Dzieje się tak, ponieważ im lepiej rozumiesz stan swojego sprzętu, tym lepiej możesz zaplanować harmonogram konserwacji, potrzeby dotyczące zapasów i budżet.

Monitorowanie stanu jest kluczem do celowego planowania i mądrego przydzielania zasobów. Oto kilka najważniejszych korzyści z monitorowania stanu:

• Drastyczne skrócenie przestojówMonitorowanie stanu pozwala na wczesne wykrywanie usterek maszyny, dzięki czemu ekipy konserwacyjne mogą przystąpić do naprawy na długo przed jej awarią.
  
  
• Niższe koszty utrzymania:Monitorowanie stanu eliminuje potrzebę wykonywania wielu zadań konserwacji zapobiegawczej opartych na kalendarzu, co pozwala na redukcję kosztów pracy i części zamiennych.
  
  
• Zwiększona żywotność sprzętu:Dobrze utrzymany sprzęt służy dłużej i działa płynniej, co jest kluczem do wydłużenia żywotności niemal każdego zasobu.
  
  
• Poprawa bezpieczeństwa podczas całej operacji: Gdy Twoje zasoby są w dobrym stanie technicznym, Twoje zespoły są bezpieczniejsze. Prawidłowo konserwowany sprzęt pomaga również zapobiegać awariom, które mogą uszkodzić inne pobliskie zasoby.
  
  
• Większa wydajność:Monitorowanie stanu wydłuża czas sprawności sprzętu i utrzymuje go w dobrym stanie technicznym, co przekłada się na stałą wydajność.

W jaki sposób monitorowanie stanu integruje się z technologią?

Dawniej monitorowanie stanu było proste: mechanicy używali oczu i uszu, aby sprawdzić, czy sprzęt działa prawidłowo. Jednak dzisiejsze zakłady są o wiele bardziej złożone, a utrzymanie sprzętu w dobrym stanie wymaga ukierunkowanego podejścia opartego na danych. Dlatego coraz większa liczba nowoczesnych zespołów włącza rozwiązania AI do monitorowania stanu.

Współczesne systemy monitorowania stanu składają się z trzech głównych komponentów:

• sprzęt komputerowy zbierać dane maszynowe
  
  
• Oprogramowanie organizować i analizować dane
  
  
• Eksperci ludzcy (i w niektórych przypadkach narzędzia AI) do wydobywania tych danych w celu uzyskania spostrzeżeń

Zbieranie danych do monitorowania stanu

W nowoczesnym zakładzie monitorowanie stanu obejmuje wykorzystanie czujników IIoT do ciągłego zbierania danych o stanie maszyny. Dzisiejsze czujniki można zamontować na zasobach lub nawet w trudno dostępnym komponencie, dzięki czemu zespoły mogą zbierać wiarygodne dane nawet podczas pracy maszyny.

Im więcej danych zbierzesz, tym bardziej szczegółowy obraz aktualnego stanu swoich aktywów uzyskasz.

Czujniki IIoT mogą przesyłać strumieniowo dane monitorujące stan (np. dane z monitorowania drgań, temperatury i jakości oleju) do chmury, gdzie są one przechowywane i analizowane.

Analiza danych do monitorowania stanu

Zazwyczaj analiza przybiera kilka różnych form. Na przykład, Skomputeryzowany system zarządzania utrzymaniem ruchu (CMMS) oprogramowanie może automatycznie sprawdzać dane monitorowania stanu pod kątem anomalii – takich jak nietypowe temperatury aktywów lub poziomy wibracji. Dobry CMMS może nawet automatycznie generować zlecenia robocze, gdy dane monitorowania stanu przekroczą wstępnie zdefiniowany próg.

Eksperci od monitorowania stanu mogą również analizować dane przechowywane w CMMS, aby diagnozować usterki maszyn, zanim staną się poważnymi problemami. A ponieważ dane są przechowywane w chmurze, praca ze zdalnymi ekspertami od monitorowania stanu jest łatwa, nawet jeśli nie masz w firmie osób o takich umiejętnościach.

Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji – takie jak Silnik diagnostyczny Azima DLI – może również bez wysiłku analizować dogłębne dane w celu diagnozowania nowych i rozwijających się usterek maszyn. Ta najnowocześniejsza technologia dostarcza zespołom konserwacyjnym informacji, których potrzebują, aby przejść na podejście predykcyjne, a nie reaktywne.

Przykłady monitorowania stanu w świecie rzeczywistym

Prawie każdy rodzaj operacji – od browary światowej klasy do inżynierowie morscy – mogą skorzystać z solidnego programu monitorowania stanu.  

Weźmy przypadek Grupa Holcim Deutschland, wiodący globalny producent wysokiej jakości cementu. Firma potrzebowała solidnego podejścia do zarządzania wydajnością aktywów, aby zapewnić, że ich piec obrotowy pozostanie sprawny i będzie działał. Bez pieca cała instalacja uległaby zatrzymaniu.

Technicy zamontowali Czujniki drgań i temperatury Vibguard na piecu Holcim i podłączyli czujniki do oprogramowania do analizy danych, aby mogli monitorować swoje najważniejsze aktywa w czasie rzeczywistym. Platforma umożliwiła również zdalne monitorowanie. Niemal natychmiast system monitorowania stanu pozwolił technikom Holcim wykryć rozwijające się problemy z wentylatorami pieca, co pozwoliło im ustalić priorytety zadań konserwacyjnych, aby zespoły mogły wcześnie naprawić te usterki.

Konserwacja predykcyjna: przyszłość monitorowania stanu 

Korzyści z monitorowania stanu są już znaczące. A te korzyści stają się jeszcze bardziej uderzające, gdy połączysz skuteczne monitorowanie stanu ze strategią konserwacji predykcyjnej.

Predykcyjna konserwacja to podejście konserwacyjne, które wykorzystuje spostrzeżenia oparte na danych, aby przewidzieć przyszłe potrzeby konserwacyjne. To podejście opiera się na danych monitorowania stanu i historii zleceń roboczych, aby stworzyć kompleksowy obraz potrzeb każdego zasobu, pomagając zespołom konserwacyjnym przewidywać i zapobiegać nadchodzącym problemom.

Rozwiązania AI, takie jak Azima DLI, już wykorzystują model konserwacji predykcyjnej, aby pomóc użytkownikom zapewnić, że ich zakłady pozostaną sprawne i będą działać. Patrząc w przyszłość, możemy spodziewać się szerszego przyjęcia tego podejścia – a w rezultacie możemy oczekiwać zwiększonego czasu sprawności, większej produktywności i niższych kosztów konserwacji.