Предиктивная диагностика состояния оборудования ↴
В период зарождения промышленных предприятий техническое обслуживание сложных механизированных агрегатов проводилось по стратегии «до отказа». То есть регламентированные работы не проводились, машины работали на пределе до момента какой-либо аварии, после чего производился ремонт. В 1920-1930х годах в связи с набором больших статистических данных сформировалась плановая предупредительная стратегия, которая позволила сократить расходы на дорогостоящий ремонт, путём своевременного технического обслуживания. Далее с развитием технологий появились системы мониторинга агрегатов.
В широком смысле предиктивная диагностика оборудования – это система, задачей которой является анализ и сбор данных о техническом состоянии машин и на основе этих данных составлять прогноз работы оборудования.
Предиктивный происходит от английского слова Predict и дословно переводится как «предсказывать; пророчить; прогнозировать». Предиктивный мониторинг повсеместно применяется для контроля за состоянием сложно технического оборудования как в целом, так и отдельных его узлов и элементов.
Основное преимущество использования данной технологии заключается в исключении всевозможных рисков вывода из строя дорогостоящего оборудования, появления нежелательных издержек и простоев на производстве.
В самом простом представлении смысл предиктивной диагностики оборудования заключается в установке специализированных датчиков на узлы сложного технического устройства, которые в режиме реального времени собирают данные, обрабатывают и структурируют их, производят анализ и отображаются с помощью специализированного программного обеспечения.
Принцип работы предиктивной диагностики оборудования
Специальные датчики, установленные на узлах оборудования собирают широкий спектр данных о его работе: температура или уровень рабочей жидкости, давление масла в системе, сила вибрации, величину тока в электрической сети и многие другие.
Далее эти данные отправляются на специальное ПО, которое в свою очередь их накапливает, сохраняет, анализирует и любым удобным способом (табличный, графический) представляет сотруднику предприятия.
Основной особенностью ПО является его обучаемость. Например, наработав достаточное количество часов и собрав большую статистку, можно выявить закономерности тех или иных параметров. Будь то зависимость температуры подшипника от температуры масла, скорости вращения турбины и давления воздуха в системе, величина вибрации в стойках от количества оборотов двигателя и т.п. Все эти показания (при условии нормальной работы) фиксируются в программе, создается допустимое окно изменения данных и в будущем в реальном времени сравнивается с текущими. Всё это называется «моделью» конкретного станка.
Далее эта модель используется для сравнения с текущими показателями. Модель не является фиксированной. При замене каких-либо составных частей параметры могут меняться. Соответственно, необходимо вносить изменения в саму модель для корректной работы программного обеспечения.
Если в какой-то момент времени один из параметров выходит за допустимые пределы, то система автоматически фиксирует это и предупреждает специалиста по любому удобному каналу связи, внутренней сети или сети интернет, на рабочий компьютер или даже смартфон. Также, система мониторинга на основе исторических данных может выдать подсказку, на какой узел обратить внимание, и как можно устранить неисправность.
Выход значений параметров за допустимые значения может быть скачкообразным, что может не означать выход из строя оборудования. Такие моменты фиксируется программой и к ним в любой момент времени можно вернуться. Чтобы система выдала предупреждение о возможной аварии станка или любого другого сложного оборудования, график параметров должен иметь так называемый тренд. Он может быть как восходящим, так и нисходящим в зависимости от конкретной ситуации. Только в случае явного тренда система способна спрогнозировать оставшееся время до аварийного останова оборудования, выдать уведомление сотруднику, чтобы он предпринял определенные меры для предотвращения данного события.
Представьте, если бы ваш автомобиль сам подсказывал вам о предстоящих неисправностях, скором износе тех или иных частей. В таком случае можно было бы значительно сэкономить денежные средства на техническом обслуживании, быть уверенным в завтрашнем дне и обеспечении безопасности на дороге.
Автоматизированная система мониторинга производственного процесса qCAN позволяет не только просматривать статистические данные, но и с помощью камер видеонаблюдения посмотреть, что происходило в данный момент на рабочем месте.
В связи с тем, что контролируемых параметров и сигналов очень большое количество (в некоторых аппаратах превышает тысячи) человек не способен контролировать их постоянно, поэтому автоматизированная система управления производственным процессом (АСУ ТП) обеспечивает всесторонний контроль за техническим состоянием агрегатов.
На основе данных, получаемых от датчиков, также можно строить план на будущее, например, дать повышенную нагрузку оборудования для выполнения срочного заказа или в том случае, если предприятие не успевает выпустить всю продукцию в срок. Проанализировав параметры, можно быть уверенным, что в экстремальных условиях работы аппарат точно не выйдет из строя.
Использование автоматизированных систем управления на производстве не только увеличит жизненный цикл оборудования, но и значительно сократит затраты на дорогостоящий ремонт, повысит эффективность работы как персонала, так и техники. Всё это в свою очередь положительно скажется на доходности предприятия, его рентабельности и привлекательности для инвестиций, а также закрепит высокий статус компании на конкурентном рынке.