Только используя данные и анализ для прогнозирования сбоев, можно превратить незапланированные простои в подготовленные действия по техническому обслуживанию. Это использование данных и анализа для прогнозирования сбоев. Это ключ к профилактическому обслуживанию оборудования, поскольку оно позволяет не только сэкономить массу затрат на техническое обслуживание, но и обеспечить непрерывность и безопасность производства. Это ключевая практика разумной трансформации современной промышленности. Для достижения этой цели необходимо получить полную методологию от сбора данных до реализации принятия решений.
Как профилактическое обслуживание снижает затраты на ремонт
В традиционной модели обслуживания есть две ситуации. Один из них — пассивное реагирование после возникновения неисправности, а другой — проведение профилактических замен, которые могут не потребоваться, исходя из фиксированного цикла. Прогнозное обслуживание напрямую нацелено на фактическое состояние работоспособности оборудования и вмешивается в течение разумного периода времени до того, как произойдет сбой. Это позволяет избежать дорогостоящих производственных потерь из-за внезапных простоев и дополнительных затрат на аварийный ремонт.
В то же время он может точно определить оставшийся срок службы деталей, чтобы предотвратить «чрезмерное техническое обслуживание», то есть расточительную ситуацию с заменой деталей заранее, когда они еще работоспособны. Используя анализ исторических данных об отказах и записей о техническом обслуживании, он также может оптимизировать запасы запасных частей для сокращения связанных средств. В долгосрочной перспективе такая точная стратегия обслуживания может снизить общие затраты на техническое обслуживание на 20–30 процентов.
Какие данные об оборудовании необходимо собрать для прогнозирования?
Комплексные высококачественные данные являются основой эффективного прогнозирования. Во-первых, это данные о рабочем состоянии, такие как вибрация, температура, давление, расход, ток и напряжение и т. д., которые могут напрямую отражать физическое рабочее состояние оборудования. Вторые — это параметры, не действующие в режиме реального времени, такие как модель оборудования, совокупное время работы, история нагрузок, записи о прошлом техническом обслуживании и т. д.
Данные об окружающей среде также играют жизненно важную роль, например, температура и влажность окружающей среды, концентрация пыли и т. д. Эти данные будут влиять на срок службы оборудования. Приложения более высокого уровня также будут включать данные производственного процесса, такие как выходные данные и параметры, связанные с процессом, для анализа взаимосвязи между производственной нагрузкой и потерями оборудования. Вместе эти данные из нескольких источников образуют полную цифровую картину состояния устройства.
Каковы распространенные модели прогнозирования отказов оборудования?
Самая базовая модель — это модель, основанная на правилах. Например, установка порога скорости вибрации на 4,5 мм/с приведет к срабатыванию сигнализации при превышении этого значения. Он имеет простые и прямые характеристики, но не может обеспечить раннее предупреждение о неизвестных и сложных режимах отказа. Модели на основе статистики, такие как контрольные диаграммы и регрессионный анализ, могут обнаруживать отклонения от нормы в параметрах и являются более чувствительными, чем одноточечные пороговые значения.
В настоящее время мейнстримом являются модели машинного обучения. Алгоритмы классификации могут использоваться для определения типов неисправностей, алгоритмы кластеризации могут обнаруживать новые аномальные закономерности, а модели прогнозирования временных рядов, такие как LSTM, могут напрямую прогнозировать будущие кривые изменения ключевых параметров. Эти модели часто используются в сочетании для формирования полного набора возможностей: от обнаружения аномалий до анализа первопричин и прогнозирования срока службы. На практике предоставляются глобальные услуги по закупкам слаботочных интеллектуальных продуктов, обеспечивающие надежную аппаратную основу для уровня сбора данных!
Как анализ вибрации используется для прогнозирования отказов
Богатая информация о механическом состоянии оборудования содержится в сигналах вибрации. После сбора данных о вибрации с помощью датчиков ускорения можно выполнить спектральный анализ для преобразования сложных сигналов во временной области в частотную область. На диаграмме спектра каждый пик соответствует определенному источнику вибрации, например, частоте вращения, частоте зацепления шестерен и частоте дефектов подшипников.
Отслеживая тенденции изменения этих характеристических амплитуд частот, можно точно диагностировать типичные механические неисправности, такие как дисбаланс, несоосность, износ подшипников и поломка шестерни. Например, если количество гармоник, соответствующих частоте неисправности наружного кольца подшипника, увеличивается и увеличивается амплитуда, это обычно означает, что неисправность находится в стадии развития. Этот метод особенно эффективен для вращающихся машин.
Как создать эффективный механизм раннего предупреждения о профилактическом обслуживании
Для создания механизма раннего предупреждения первым шагом является определение четких уровней предупреждения, таких как «внимание», «ненормальный» и «серьезный», а также соответствие различным процедурам реагирования и временным ограничениям. Порог раннего предупреждения не может быть установлен статически, его следует адаптивно корректировать на основе прошлого исходного состояния оборудования, а также следует учитывать влияние различных условий труда.
Такие формы, как визуальные указатели и мобильные push-уведомления, являются необходимыми методами своевременной доставки информации раннего предупреждения инженерам по техническому обслуживанию и менеджерам производственных линий. Что еще более важно, система должна быть способна сопоставлять и предоставлять потенциальные причины сбоев, предложения по техническому обслуживанию и предыдущие аналогичные исторические случаи, превращая ранние предупреждения в исполняемые рабочие задания, образуя тем самым полный цикл от восприятия к действию.
Каковы практические проблемы внедрения профилактического обслуживания?
Стартовые инвестиции — это физическое препятствие, покрывающее расходы на датчики, системы сбора данных, программные платформы и обучение команды. Качество данных сталкивается с серьезными проблемами. Помехи на месте, отказ датчика и потеря пакетов передачи данных приведут к «плохому вводу и ухудшению вывода», и модель не будет эффективной.
Существуют трудности в сотрудничестве между различными отделами, что требует тесного сотрудничества команды по оборудованию, производства, ИТ-команды и группы анализа данных, чтобы изменить первоначальные рабочие привычки. В конечном счете, модель необходимо постоянно поддерживать и совершенствовать. После модификаций оборудования и изменений в процессах исходная модель может стать недействительной, что потребует обновления и оптимизации профессиональной командой.
Является ли на вашем заводе или предприятии наиболее заметной проблемой при обслуживании оборудования в настоящее время неожиданные простои, чрезмерные затраты на техническое обслуживание, превышающие бюджет, или отсутствие эффективных и точных методов предварительного определения неисправностей? Добро пожаловать, чтобы поделиться конкретными проблемами и проблемами, с которыми вы столкнулись, в области комментариев, и мы подробно обсудим возможные, эффективные и практические решения и стратегии. Если эта статья вдохновила и воодушевила вас, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с коллегами.
Добавить комментарий