Unikátní monitorování strojů na recyklaci barev v chemickém průmyslu s využitím AI

Neuron soundware řešení pro monitorování zdraví strojů se uplatňuje v chemickém průmyslu a výbušných zónách. Úspěšně odhalilo závady a chybné nastavení parametrů stroje na recyklaci barev, které dosavadní metody monitoringu neodhalily. Každá taková závada způsobuje ztráty v podobě přerušení výroby, nutnosti čištění stroje a přepracování materiálu a v krajním případě pak kritické poškození stroje s náklady na opravu ve výši desítek tisíc eur.

Výzva: eliminace výpadků strojů na recyklaci barev

Pro našeho zákazníka, přední chemickou společnost, výrobce obalových a grafických řešení, barevných a zobrazovacích technologií a dalších produktů pro automobilový průmysl a zdravotnictví, je klíčovým požadavkem plynulá výroba a eliminace náhlých výpadků.

Pro zvýšení efektivity výroby a údržby výrobce implementoval řešení Neuron soundware, které monitoruje zdraví strojů na recyklaci barev, které byly dosud udržovány přístupem „run to a failure“.

Situace: výpadky strojů na recyklaci barev ovlivňují plynulost výroby

Řešení Neuron soundware monitoruje zařízení na recyklaci barev a laků, které zpracovává starý materiál s přídavkem speciální chemikálie. Ve smyčce stroj běží 4-8 hodin, aby materiál rozemlel a promíchal zpět na použitelný produkt (barvu).  Nejdůležitější součástí stroje  je mlýnek se sadou porcelánových kolíků uvnitř – pokud se tyto kolíky rozbijí, náklady na údržbu se pohybují v tisících eur.

Pokud  se stroj zastaví, znamená to nejen, že ho musí zákazník opravit, vyčistit, vyjmout materiál a znovu ho dát ke zpracování, ale někdy když stroj přestane pracovat uprostřed výrobního cyklu, materiál již nelze zpracovat a musí být vyřazen.  Další problém nastává, když stroj vyrábí materiál se špatným nastavením (viskozitou) – pak ho zákazník musí rovněž zlikvidovat.

Včasné odhalení poruchy nebo špatného nastavení stroje je pro společnost velmi přínosné, protože dosud tým údržby čekal, až stroj selže nebo výrobní cyklus proběhl s chybným nastavením.

Pro ochranu provozuschopnosti stroje potřebuje zákazník znát stav stroje v reálném čase, včetně obdržení upozornění, jakmile se stav stroje začne zhoršovat. Tímto způsobem lze 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 strojů s využitím umělé inteligence 

Na základě potřeby zákazníka implementovala společnost Neuron soundware řešení prediktivní údržby založené na sběru a hodnocení zvukových dat ze stroje. Zvukové sensory byly připojeny k IoT zařízení (nEdge), kde jsou sebraná data zpracovávána.

Komplexní algoritmus strojového učení v nEdge analyzuje shromážděná data.  nEdge je připojen k internetu a stroj je vzdáleně monitorován prostřednictvím cloudového portálu nGuard. Projekt byl zahájen záznamem nominálního zvuku a vibrací. Brzy poté byla aktivována služba komplexní detekce anomálií.

Nyní tedy v případě jakéhokoli anomálního zvuku (v porovnání s nominálním chováním stroje) systém po 30 sekundách upozorní obsluhu, aby se co nejdříve zabránilo dalším škodám nebo materiálovým ztrátám. V případě běžného chování online reporting v portálu zobrazuje standardní výkon a potvrzuje, že je stroj  v pořádku. Instalace je certifikována podle směrnice ATEX.

Příklady zjištěných anomálií

Ucpaný filtr. Dne 19.10.2021 byla systémem NSW zjištěna anomálie. Tým údržby zkontroloval, co se během této doby stalo, a zjistil, že výrobek se do stroje nedostal. Po tomto šetření tým údržby otevřel filtr stroje a ten byl celý ucpaný (viz fotografie níže). Filtr byl vyčištěn a bez problémů mohla pokračovat další výroba. Model NSW pracoval správně a správně zaregistroval anomálii.

Špatná konfigurace stroje. Dne 23.12.2021 AI algoritmus NSW zjistil další anomálii. Když tým údržby stroj zkontroloval, zjistil, že výroba produktu byla spuštěna s procesními parametry čištění. Model zjistil rozdíly ve zvuku mezi čištěním s rozpouštědlem a čištěním s přípravkem (zcela odlišná viskozita). To je velmi dobrý výsledek, protože systém, který zákazník používá v současnosti, toto nezjistil. Po poruše musel být materiál odebrán a stroj potřeboval skutečné čištění rozpouštědlem.

Pokud by obě tyto anomálie nebyly včas odhaleny, s největší pravděpodobností by vedly k neplánovaným odstávkám a nákladným opravám. Díky vysoké citlivosti našeho řešení, která vede k včasnému upozornění, vyřešil tým údržby zákazníka obě anomálie velmi rychle, bez dalších odstávek a dodatečných nákladů.

Přínosy řešení pro zákazníka

• Úspora nákladů na údržbu a zvýšení efektivity údržby
• Prevence poškození stroje – oznámení zasílané přímo do systému zákazníka, když řešení NSW detekuje podezřelý zvuk
• Úspora času a materiálu (při zjištění nesprávného nastavení stroje)
• Zvýšení efektivity výroby
• Problém neřešitelný běžnými monitorovacími systémy je pokryt řešením Neuron soundware

Závěr: Řešení od Neuron soundware pro monitorování zdraví strojů umožňuje údržbě reagovat včas na problémy

Díky řešení Neuron soundware má tým údržby k dispozici online informace o stavu stroje a nastavení materiálu v reálném čase a může na přehledném dashboardu zkontrolovat stav stroje na dálku z jakéhokoli zařízení s přístupem k internetu. Obsluha nebo tým údržby jsou varováni, když se stav stroje zhorší.

Specialista údržby může stanovit priority kontroly majetku na úrovni společnosti. Řešení přináší vyšší efektivitu hospodaření s časem zaměstnanců, minimalizaci nákladů spojených s poruchami a prodloužení životnosti majetku Toto řešení také prokazatelně odhaluje problémy mimo dosah standardních metod.

---

Sdílet článek