Система анализа и мониторинга оборудования Кукан [qCAN]!
Система анализа и мониторинга оборудования-Кукан [qCAN]!

Предиктивная диагностика оборудования

Мероприятия диагностики производственного оборудования необходимы для определения технического состояния в общем, либо отдельных его узлов и элементов.

Суть диагностики заключается в изучении реально действующих значений определенных параметров, которые характеризуют техническое состояние оборудования, а таже степень износа расходных элементов.

Диагностика может являться как частью регламентного технического обслуживания, так и самостоятельным мероприятием. Она может проводиться самостоятельно, а также при помощи аудиторской проверки (независимых экспертов).
Диагностика оборудования позволяет выявлять неисправности на ранних этапах, когда их степень влияния на работу устройства еще мала и не приведет к незапланированным простоям. Можно сказать, что чем чаще будут проводиться данные мероприятия, тем ниже вероятность возникновения простоев оборудования и, соответственно, снижение эффективности.

Однако, диагностика всегда будет отнимать какое-то время. Чем больше объем рассматриваемых подсистем оборудования, тем больший промежуток времени будет на это затрачиваться. Чтобы исключить простои станков из-за диагностики, были разработаны предикативные или предиктивные системы диагностики оборудования.
Диагностика оборудования позволяет выявлять неисправности на ранних этапах, когда их степень влияния на работу устройства еще мала и не приведет к незапланированным простоям. Можно сказать, что чем чаще будут проводиться данные мероприятия, тем ниже вероятность возникновения простоев оборудования и, соответственно, снижение эффективности.

Однако, диагностика всегда будет отнимать какое-то время. Чем больше объем рассматриваемых подсистем оборудования, тем больший промежуток времени будет на это затрачиваться. Чтобы исключить простои станков из-за диагностики, были разработаны предикативные или предиктивные системы диагностики оборудования.
Система предиктивной диагностики оборудования – это комплекс программно-аппаратных средств, решающих задачи постоянного контроля технического состояния оборудования, прогнозирования неисправностей на основе действующих данных, получаемых в режиме реального времени.
Принцип работы предиктивной системы диагностики оборудования.
Техническое состояние оборудования в целом и отдельных его элементов можно определить по определенным параметрам: скорость вращения, величина вибраций, температура, давление и так далее, в зависимости от типа устройства.

То есть для автоматизированной диагностики достаточно знать и постоянно снимать данные показатели. В технической документации на оборудование обязательно должны быть указаны значения, в пределах которых могут изменяться измеряемые параметры. 
Приведем пример:
Температура двигателя в рабочем режиме не должна быть ниже 90 градусов Цельсия и не выше 120 градусов. Нахождение параметра в данных пределах в рабочем режиме свидетельствует о нормальной работе агрегата. Выход его за пределы может говорить о неисправности системы охлаждения, либо по другой причине.
Для того, чтобы фиксировать значения требуемых параметров в систему производственного оборудования устанавливаются всевозможные датчики, которые преобразуют изменение физических явлений в электрический сигнал.
В дальнейшем этот сигнал расшифровывается системой диагностики в понятный для чтения вид. Для этого необходимо использовать специальные интерфейсы. Система мониторинга Кукан применяет в своих датчиках интерфейс, который называется «токовая петля».
Это позволяет довольно точно определять конкретное значение параметра, а не только его наличие или отсутствие. Например, мы может знать скорость вращения шпинделя, а не сам факт его вращения или простоя. Это является преимуществом аналоговой токовой петли перед цифровой.
Принцип работы системы мониторинга
Данные с датчиков передаются по проводной или беспроводной линии связи на сервер системы мониторинга, где происходит их запись и хранение. Они также могут быть переданы непосредственно на персональный компьютер, на котором установлено программное обеспечение системы.

Программа по заведомо определенным алгоритмам обрабатывает поступающую информацию и отображает её на экране пользователя. Все внезапные отказы производственного оборудования или какие-либо неисправности отображаются по-своему в каждой системе мониторинга. В основном, красный цвет и внезапные баннеры соответствуют неполадкам.

Так работает практически любая система мониторинга.
Отличие работы системы предиктивной диагностики оборудования заключается в том, что она способна прогнозировать или предугадывать неисправности на основе текущих данных.
Принцип работы системы тот же самый, но в программное обеспечение заложена фиксация определенных тенденций в изменении параметров. Так, если температура охлаждающей жидкости находится в пределах нормы, но на один-два градуса ниже предельно высокого значения, то система вероятнее всего сообщит о неисправности.
Это сложный и динамический процесс с большим количеством заранее выставленных условий. Предиктивная система не будет говорить об ошибке в предыдущем примере, если такое состояние было задано изначально, хоть оно и не соответствует техническим рекомендациям.
Система учитывает очень большое количество факторов. Если при проведении ремонтно-восстановительных работ или технического обслуживания какие-либо из параметров изменились (что очевидно), то эту информацию нужно сообщить системе, чтобы она не выдавала ошибочные сообщения о неисправности.
Также нужно отметить, что предиктивная система не будет сообщать об ошибках, если имели место неожиданные скачки параметров. Эти явления запоминаются в системе. При учащении таких событий программа сообщит о возможных дефектах оборудования.

Чтобы заранее предугадывать аварии производственного оборудования, в системе заложена возможность контроля тенденции движения графика. То есть если программа увидит, что значения параметров явно стремятся выйти за установленные пределы, то она автоматически предупредит об этом ответственное лицо.
Также нужно отметить, что предиктивная система не будет сообщать об ошибках, если имели место неожиданные скачки параметров. Эти явления запоминаются в системе. При учащении таких событий программа сообщит о возможных дефектах оборудования.

Чтобы заранее предугадывать аварии производственного оборудования, в системе заложена возможность контроля тенденции движения графика. То есть если программа увидит, что значения параметров явно стремятся выйти за установленные пределы, то она автоматически предупредит об этом ответственное лицо.
В дополнение к предиктивной системе диагностики оборудования может быть установлена система автоматики, которая в крайних случаях будет отключать оборудование, чтобы предотвратить возникновение сбоя или поломки устройства. Такой подход к контролю станков позволит значительно продлить их жизненный цикл и быть уверенным в его сохранности.
Система мониторинга промышленного оборудования даёт понимание, как загружено производство. Это комплекс для тонкой аналитики и выявления проблем на предприятии. Вы четко отследите, сколько времени работал каждый станок, проконтролируете время начала и конца работы мастеров, сможете в режиме онлайн наблюдать за работой каждого оборудования в цехе или удаленно отключать тот или иной прибор. У вас появятся данные о простое оборудования, о потреблении конкретным станком электроэнергии.
Система мониторинга промышленного оборудования даёт понимание, как загружено производство. Это комплекс для тонкой аналитики и выявления проблем на предприятии. Вы четко отследите, сколько времени работал каждый станок, проконтролируете время начала и конца работы мастеров, сможете в режиме онлайн наблюдать за работой каждого оборудования в цехе или удаленно отключать тот или иной прибор. У вас появятся данные о простое оборудования, о потреблении конкретным станком электроэнергии.
© 2017-2022 ИП Тюкин Д. Л. Город Ярославль, пр-кт Машиностроителей, 83, корпус Н. ИНН290205703046 ОГРН311760322100013
На сайте используются файлы cookies. Продолжая использование сайта, Вы соглашаетесь с этим. Подробнее о персональных данных.