→ PŘIHLÁSIT SE

Detekce poruch vzduchových kompresorů pomocí umělé inteligence

Řešení Neuron Soundware pro monitorování stavu strojů úspěšně odhalilo závady na vzduchových kompresorech, které by bylo obtížné odhalit jinými diagnostickými metodami. To zachránilo výrobu automobilových disků pro výrobce automobilových kol s roční produkcí 50 milionů kusů.

Výzva: eliminovat výpadky vzduchových kompresorů

S 23 výrobními závody ve 14 zemích světa a více než 50 miliony vyrobených kol ročně je tento zákazník lídrem na trhu. Požadavek na plynulost výroby a eliminaci náhlých výpadků je pro zákazníka klíčový.

Za účelem zvýšení efektivity výroby a údržby výrobce implementoval řešení Neuron Soundware pro monitorování stavu výrobních kompresorů dodávajících vzduch (klíčové zařízení), které byly dosud udržovány metodou reaktivní údrřby.

Díky řešení Neuron Soundware má tým údržby informace o stavu stroje online a v případě jakékoli změny je tým upozorněn na zhoršení jeho stavu. To, že systém funguje dobře, potvrdila včasná varování dvakrát po sobě, a tak se nám podařilo zabránit odstavení strojů a nákladným opravám. Navíc by se tyto poruchy vzhledem k jejich povaze velmi obtížně odhalovaly jinými diagnostickými metodami.

Situace: výpadky kompresorů mají dopad na výrobu a pověst

Zákazník chtěl eliminovat opakované a neočekávané výpadky vzduchových kompresorů, které často vedly k neplánovaným odstávkám výroby.

Včasné odhalení poruchy kompresoru je pro společnost velmi přínosné, protože dosud tým údržby čekal, až kompresor selže, a přepojil se na náhradní. Tento přístup se nazývá "run to failure" a standardně vytváří spektrum dodatečných nákladů a neefektivity.

Pro ochranu provozuschopnosti klíčových zařízení potřebují zákazníci znát stav stroje v reálném čase,obdržení upozornění, jakmile se stav stroje začne zhoršovat. Tímto způsobem lze předem plánovat údržbu a opravy, eliminovat zbytečné výpadky ve výrobě a optimalizovat využití strojového parku z hlediska primárního (např. náklady na prostoje) nebo sekundárního (např. náklady na reputaci koncového zákazníka) dopadu.

Řešení: Vzdálené monitorování na bázi umělé inteligence

Na základě potřeby zákazníka implementovala společnost Neuron Soundware řešení prediktivní údržby založené na zvuku na pěti vybraných vzduchových kompresorech v jednom z amerických závodů. U každého kompresoru byly nainstalovány dva snímače pro sběr zvukových dat stroje, jeden na motoru a jeden na čerpadle. Tyto snímače byly připojeny k zařízení nEdge (zařízení IIoT), kde se data ukládají a zpracovávají.

Komplexní algoritmus strojového učení v systému nEdge analyzuje shromážděná data a při zjištění anomálního chování v porovnání s nominálním chováním kompresorů v reálném čase vydává výstrahu. V případě běžného chování online zpráva podrobně zobrazovala standardní výkon a potvrzovala stav OK příslušného kompresoru. nEdge byl připojen k internetu a všechny kompresory byly monitorovány na dálku prostřednictvím cloudového portálu Neuron Soundware.

Projekt byl zahájen, jak je obvyklé, záznamem nominálních dat zvuku a vibrací. Brzy poté byla aktivována služba detekce anomálií end-to-end.

Přestože řešení po většinu času vykazovalo nominální provozní hodnoty (=potvrzení stavu kompresoru), během prvních 6 měsíců byly všechny (2) poruchy, které se vyskytly, detekovány a hlášeny jako anomálie řešením NSW.

Porucha odlučovače oleje a regulačního ventilu
Porucha procesoru v hlavní řídicí jednotce

Pokud by obě tyto anomálie nebyly včas odhaleny, s největší pravděpodobností by vedly ke kritickým poruchám, neplánovaným odstávkám a nákladným opravám. Díky vysoké citlivosti našeho řešení, která vede k včasnému upozornění, vyřešil tým údržby zákazníka obě anomálie v rámci plánovaných oken údržby bez dalších odstávek výrobních linek.

27. května 2021 - Anomálie na kompresorech W2, W3 (propojené kompresory)

Akce údržby: Zjištěna závada na odlučovači oleje W3 s "projevem přeplnění olejem", což vedlo k okamžitému upozornění NSW. Vzhledem k propojení byly zkontrolovány oba kompresory. Byl vyměněn regulační ventil, aby se snížily nežádoucí vibrace při vykládání a bylo opraveno nastavení tlaku. Od opravy pracují oba kompresory bez problémů.

Výhody: Standardní offline vibrodiagnostika by tento problém nezachytila - tento typ problému se obvykle objeví do 12 hodin, zatímco standardní vibrodiagnostika se obvykle provádí 1x za měsíc. Neuron Soundware měří nepřetržitě, a proto snadno odhalí problém jako takový, ale také jeho trend/eskalaci. Vývoj této konkrétní poruchy je navíc reprezentován změnou frekvence - pohybem od středních frekvencí k vysokým (přičemž střední frekvence postupně mizí). Základní diagnostika (např. ISO 10816) by tento problém s velkou pravděpodobností nezachytila, což by mohlo vést ke katastrofálnímu selhání. Pokročilá diagnostika Neuron Soundware problém zachytila na základě frekvence sběru dat, jemného a funkčního algoritmu i širokospektrálních senzorů.

14. července2021 - Anomálie na kompresoru W1

Akce údržby: Jako pravděpodobná příčina bylo zjištěno rané stadium prokluzujícího ložiska.

Výhody: Vzhledem k povaze této anomálie nemohla tradiční vibrodiagnostika problém identifikovat, protože zvuk nepřetržitě kolísá mezi nominální hodnotou a hodnotou vyšší než nominální. Vzhledem ke složitým změnám signálu v čase by bylo i pro pokročilého vibrodiagnostika velmi obtížné problém interpretovat. Náš systém nGuard dokázal problém zachytit velmi brzy a poskytnout zákazníkovi vhled do příčiny a tím poskytnout velmi brzy informace, které lze využít k plánování údržby a přinést významné úspory.

Závěr: nGuard umožňuje nákladově efektivní údržbu

Systém zvukových senzorů Neuron Soundware a algoritmus detekce poruch založený na umělé inteligenci pomohl zabránit velkým výpadkům v elektrárně Sedalia. Toto řešení se také osvědčilo jako dokonalý nástroj pro servisní týmy, které mohou sledovat stav strojního zařízení a odhalovat problémy mimo dosah standardních metod.

Díky snadno instalovatelnému zařízení IoT získal zákazník monitorování majetku vzduchového kompresoru v reálném čase, které pomohlo odeslat obsluze včasné varování před poruchou. Díky tomu mohl specialista na údržbu stanovit priority kontroly majetku a zkontrolovat na přívětivém vizuálním panelu stav stroje z jakéhokoli zařízení.

Na podnikové úrovni takové řešení znamená vyšší efektivitu času zaměstnanců, minimalizaci nákladů spojených s poruchami a prodloužení životnosti majetku.

Posudek klienta

"Instalace systému Neuron Soundware pro analýzu anomálií vzduchových kompresorů byla velkým přínosem a to od instalace až po výrobní servis. Sledování ovládacích panelů a přijímání oznámení, když se objeví anomálie, je velkým přínosem pro sledování problémů v době jejich vzniku a také prediktivním opatřením pro provedení údržby předem namísto nákladných odstávek."

"Tým Neuron odvedl vynikající práci při školení našich zaměstnanců o různých aspektech jejich zařízení; určování, co je anomálie, jak interpretovat výstrahy, stejně jako základní funkce přístrojové desky a rozdíly mezi používáním grafů a signálů zvukových vln."

"Tato služba je pro nás důležitým nástrojem, který nám bude v budoucnu velmi užitečný. Už jen úspora nákladů díky prediktivní analýze a detekci výstrah více než zaplatí náklady na službu, nemluvě o nákladných nákladech na pronájem a odstávkách, které vznikají při výpadku kompresorů."

John Harper, specialista na průmyslové řízení