Umělá inteligence úspěšně detekuje poruchy vzduchových kompresorů

Řešení Neuron soundware pro monitorování kondice strojů úspěšně odhalilo závady na vzduchových kompresorech, které by bylo obtížné odhalit jinými diagnostickými metodami. To ochránilo výrobu automobilových ráfků amerického výrobce, který ročně vyrobí 50 milionů kusů.

Výzva: Odstranění náhlých výpadků vzduchových kompresorů

S 23 výrobními závody ve 14 zemích světa a více než 50 miliony vyrobených kol ročně je náš zákazník lídrem na trhu.  Plynulost výroby a eliminace náhlých výpadků je pro něj klíčová.

Za účelem zvýšení efektivity výroby a údržby společnost implementovala řešení Neuron soundware pro monitorování stavu výrobních kompresorů dodávajících vzduch (kritická aktiva), které byly dosud udržovány metodou „run to a failure“.

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

Obr.1: Na čerpadle a motoru kompresorů jsou nainstalovány neinvazivní senzory

Situace: výpadky kompresoru ovlivňují výrobu a reputaci

Zákazník chtěl odstranit opakované a náhlé výpadky výrobních kompresorů dodávajících vzduch, které vedly k neplánovaným odstávkám výroby.

Včasná detekce poruchy je pro společnost velmi přínosná, protože doposud tým údržby čekal, až kompresor selže a poté se připojoval náhradní. Tento přístup se nazývá „run to failure“ a standardně vytváří spektrum dodatečných nákladů a neefektivity.

Pro ochranu provozuschopnosti kritických aktiv potřebuje zákazník znát stav stroje v reálném čase, včetně 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 dopadu (např. náklady na reputaci koncového zákazníka).

Obr. 2 Nasazení vzduchového kompresoru v americkém závodě

Řešení: Vzdálené monitorování na bázi umělé inteligence

Na základě potřeby zákazníka implementovala společnost Neuron soundware řešení prediktivní údržby na pěti vybraných vzduchových kompresorech v závodě v USA. 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 (ML) v nEdge analyzuje shromážděná data a při zjištění anomálního chování v porovnání s nominálním chováním kompresorů vyšle notifikaci. V případě „normálního“ chování je v portále  zobrazován standardní výkon a potvrzován OK stav příslušného kompresoru. nEdge byl připojen k internetu a všechny kompresory jsou monitorovány na dálku prostřednictvím cloudového portálu Neuron soundware.

Projekt byl zahájen, jak je obvyklé, zaznamenáním nominálních hodnot stroje. Poté bylo aktivováno komplexní řešení pro detekci anomálií.

Přestože řešení po většinu času vykazovalo standardní provozní hodnoty (=potvrzení OK stavu kompresoru), během prvních 6 měsíců byly všechny (2) hlášené poruchy zachyceny a hlášeny jako anomálie řešením NSW. 

  1. Porucha odlučovače oleje a regulačního ventilu
  2. Porucha procesoru v hlavní řídící jednotce

Pokud by obě anomálie nebyly včas odhaleny, s největší pravděpodobností by vedly ke kritickým poruchám (= neplánovaným odstávkám) a nákladným opravám.  Díky velmi včasným výstrahám vycházejícím z vysoké citlivosti řešení NSW vyřešil tým údržby zákazníka obě anomálie prostřednictvím plánované údržby bez dalších odstávek výrobních linek.

Časová osa detekce selhání

27. května 2021 – Anomálie na kompresoru W2, W3 (propojené kompresory).

Obr. 3 Portál nGuard zobrazující kontrast – nominální zvuk a zvuková anomálie

Akce údržby: Závada zjištěná na odlučovači oleje W3 s „projevem přeplnění olejem“, která vedla k okamžitému upozornění ze strany NSW. Vzhledem k propojení byly zkontrolovány oba kompresory. Byl vyměněn regulační ventil, aby se snížily některé vibrace při vykládání, a opraveno nesprávné nastavení tlaku. Od opravy pracují oba kompresory v pořádku.

Přínosy: Standardní offline vibrodiagnostika by tento problém nezachytila – tento typ problému se obvykle objeví do 12 hodin, zatímco standardní vibrodiagnostika se obvykle používá 1x za měsíc. Neuron soundware monitoruje nepřetržitě, proto snadno odhalí problém jako takový, ale také jeho trend / eskalaci. Dále se blížící porucha projevila změnou frekvence – pohybem od středních frekvencí k vysokým frekvencím (přičemž střední frekvence postupně mizí). Základní diagnostika (např. ISO 10816) by tento problém s velkou pravděpodobností nezachytila, což by vedlo k úplnému zničení stroje. Pokročilá diagnostika řešení Neuron soundware problém zachytila na základě frekvence sběru dat, jemných a funkčních algoritmů i senzorů s vysokou (pro strojovou diagnostiku neobvyklou) frekvencí (10k Hz).

14. července 2021 – Anomálie na kompresoru W1

Výsledek: Vzhledem k povaze anomálie – výraznému kolísání signálu – nemohla tradiční vibrodiagnostika problém identifikovat, protože zvuk nepřetržitě kolísal mezi nominální hodnotou a hodnotou vyšší než nominální. Vzhledem k projevům byl jako pravděpodobná hlavní příčina identifikován problém prokluzujícího ložiska v jeho rané fázi. 

Přínos: Vzhledem ke složitosti časového výskytu problému by i pokročilý vibrodiagnostik měl značné problémy s interpretací problému vzhledem k tomu, že FFT a trendy by pro správnou diagnostiku nestačily. Společnost NSW byla schopna zachytit problém velmi brzy a poradit zákazníkovi s hlavní příčinou, čímž poskytla velmi brzy informace využitelné pro naplánování včasné údržby.

Závěr: Řešení Neuron soundware umožňuje nákladově efektivní údržbu

Řešení Neuron soundware využívající zvukových senzorů a algoritmu detekce poruch založený na umělé inteligenci umožnilo zabránit velkým výpadkům v závodě Sedalia. Řešení se také osvědčilo jako dokonalý nástroj pro servisní týmy, které mohou sledovat kondici strojního zařízení a odhalovat problémy, na které standardní metody nedosáhnou.

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

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

Vyjádření zákazníka

“Nasazení systému od Neuron soundware k analýze anomálií kompresorů bylo velkým přínosem, od instalace (hardware) až ke sledování na dashboardech a příjem varování, když se objeví anomálie.  Je to velká pomoc při sledování problémů hned, jak nastanou, a také jako prediktivní opatření pro provedení údržby před závadou namísto nákladné odstávky. 

Tým Neuron soundware udělal skvělou práci při školení našeho týmu na všechny činnosti spojené s používáním systému; určování anomálií a používání grafů a zvukových záznamů (k analýze). 

Tento systém je nenahraditelný nástroj, který bude velkým přínosem pro budoucnost naší výroby, jen úspory z prediktivní analýzy a detekce anomálií zaplatí mnohonásobně náklady za službu.

customer.portrait
John Harper, Industrial Controls Specialist

Sdílet článek

linked in twitter facebook link

Chcete si přečíst více?
Vraťte se do sekce novinek

Případové studie

Číst více…
Neuron Soundware
Our Office
Panorama Business Center
Škrétova 490, Vinohrady
120 00, Praha 2
Czech Republic
sales@neuronsw.com
+420 774 989 993
Získejte naše případové studie a technologické novinky do vaší poštovní schránky.