- Pawel Trojanek
- März 14, 2021
- 19:18 Uhr
Lackrecyclingmaschinen KI-gestützte Überwachung in einem Chemiewerk
Von Pavel Konečný, CEO & Mitbegründer von Neuron soundware
Neuron Soundware entwickelte eine Lösung zur Überwachung des Maschinenzustands in der chemischen Industrie und in explosionsgefährdeten Bereichen. Die Überwachungstechnologie erkannte erfolgreich Fehler und falsche Maschinenparameter an einer Farbrecyclingmaschine. Jeder dieser Fehler führt zu Produktionsausfällen, der Notwendigkeit von Maschinenreinigung und Materialaufbereitung und im schlimmsten Fall zu kritischen Maschinenschäden mit Reparaturkosten in Höhe von mehreren zehntausend Euro.
Die Herausforderung: keine Ausfälle von Farbrecyclingmaschinen
Für unseren Kunden, ein führendes Chemieunternehmen, das Verpackungs- und Grafiklösungen, Farb- und Displaytechnologien und andere Produkte für die Automobil- und Gesundheitsindustrie herstellt, sind eine reibungslose Produktion und die Vermeidung von plötzlichen Ausfällen die wichtigsten Anforderungen.
Um die Produktions- und Wartungseffizienz zu steigern, implementierte der Hersteller eine Neuron Soundware-Lösung zur Überwachung des Maschinenzustands von Farbrecyclingmaschinen, die bisher nach dem Prinzip "bis zum Ausfall laufen" gewartet wurden.
Die Situation: Ausfall von Recyclingmaschinen beeinträchtigt reibungslose Produktion
Die Neuron Soundware-Lösung überwacht eine Farb-/Lack-Recyclingmaschine, die altes Material unter Zugabe einer speziellen Chemikalie verarbeitet. Sie läuft 4-8 Stunden lang im Kreislauf, um das Material zu zerkleinern und wieder in ein brauchbares Produkt (Farbe) zu verwandeln. Der wichtigste Teil ist das Mahlwerk mit einer Reihe von Porzellanstiften im Inneren - wenn diese Stifte brechen, gehen die Wartungskosten in die Tausende von Euro.
Das Problem, wenn die Maschinen stehen bleiben, bedeutet nicht nur, dass der Kunde die Maschine reparieren, reinigen, das Material herausnehmen und erneut zur Verarbeitung einsetzen muss, sondern manchmal, wenn die Maschine mitten im Produktionszyklus stehen bleibt, kann das Material nicht mehr verarbeitet werden und muss entsorgt werden. Ein weiteres Problem tritt auf, wenn die Maschine das Material mit den falschen Einstellungen (Viskosität) produziert - dann muss der Kunde es ebenfalls entsorgen.
Die frühzeitige Erkennung von eingehenden Fehlern oder falschen Maschineneinstellungen ist für das Unternehmen sehr vorteilhaft, da das Wartungsteam bisher darauf wartete, dass die Maschine ausfällt oder den Produktionszyklus mit unzureichenden Einstellungen beendet.
Um die Betriebszeit der Maschine zu schützen, muss der Kunde den Maschinenzustand in Echtzeit kennen und eine Warnung erhalten, sobald sich der Maschinenzustand verschlechtert. Auf diese Weise können Wartungs- und Reparaturarbeiten geplant, unnötige Produktionsunterbrechungen vermieden und die Nutzung des Maschinenparks im Hinblick auf primäre (z. B. Ausfallkosten) oder sekundäre (z. B. Kosten für den Ruf beim Endkunden) Auswirkungen optimiert werden.
Die Lösung: KI-basierte Fernüberwachung
Entsprechend den Anforderungen des Kunden implementierte Neuron Soundware die geräuschbasierte Lösung für die vorausschauende Wartung unter Verwendung von 5 Sensoren zur Erfassung der Maschinengeräuschdaten. Diese Sensoren wurden mit dem nEdge (IoT-Gerät) verbunden, wo die Daten erfasst und verarbeitet werden.
Der komplexe Algorithmus für maschinelles Lernen in nEdge analysiert die gesammelten Daten und löst bei der Erkennung von anormalem Verhalten im Vergleich zum Sollwert der Maschine eine Echtzeitwarnung aus. Bei regelmäßigem Verhalten zeigt der Online-Bericht die Standardleistung im Detail und bestätigt den OK-Status der Maschine.
nEdge wurde mit dem Internet verbunden, und die Maschine wurde über das Neuron Soundware-Cloud-Portal aus der Ferne überwacht. Das Projekt begann mit der Aufzeichnung der nominalen Schall- und Vibrationsdaten. Bald darauf wurde der End-to-End-Dienst zur Erkennung von Anomalien aktiviert. Jetzt alarmiert das System den Bediener im Falle eines anomalen Geräuschs nach 30 Sekunden, um weitere Schäden oder Materialverluste so schnell wie möglich zu vermeiden. Die Anlage ist ATEX-zertifiziert.
Beispiele für festgestellte Anomalien
Der verstopfte Filter. Am 19.10.2021 wurde durch das NSW-System eine Anomalie festgestellt. Das Wartungsteam überprüfte, was in dieser Zeit geschah, und stellte fest, dass das Produkt die Maschine nicht erreicht hatte. Nach dieser Untersuchung öffnete das Wartungsteam den Filter der Maschine und stellte fest, dass er völlig verstopft war (siehe Foto unten). Der Filter wurde gereinigt und die weitere Produktion ohne Probleme aufgenommen. Das NSW-Modell funktionierte einwandfrei und registrierte die Anomalie korrekt.
Fehlkonfiguration der Maschine. Am 23.12.2021 entdeckte der NSW AI-Algorithmus eine weitere Anomalie. Als das Wartungsteam die Maschine überprüfte, stellte es fest, dass das System das Produkt mit den Prozessparametern der Reinigung übertragen hatte. Das Modell hat die Geräuschunterschiede zwischen der Reinigung mit dem Lösungsmittel und der Reinigung mit einem Produkt (völlig andere Viskosität) erkannt. Dies ist ein gutes Ergebnis, da das System, das der Kunde derzeit verwendet, dies nicht erkannt hat. Nach der Störung musste das Material entladen werden, und die Maschine benötigte die eigentliche Reinigung mit Lösungsmittel.
Wären diese beiden Anomalien nicht rechtzeitig erkannt worden, hätten sie höchstwahrscheinlich zu ungeplanten Ausfallzeiten und kostspieligen Reparaturen geführt. Dank der hohen Empfindlichkeit unserer Lösung, die zu frühzeitigen Warnungen führt, konnte das Wartungsteam des Kunden beide Anomalien sehr schnell beheben, ohne dass es zu zusätzlichen Ausfallzeiten und Kosten kam.
Vorteile
- Einsparung von Wartungskosten und Steigerung der Wartungseffizienz
- Verhinderung von Schäden an der Maschine - Benachrichtigung direkt an das Kundensystem, wenn NSW-Lösung verdächtige Geräusche erkennt
- Zeit- und Materialersparnis (z.B. falsche Einstellungen der Maschine erkannt)
- Steigerung der Produktionseffizienz
- Ein mit herkömmlichen Abhörsystemen unlösbares Problem wird durch Neuron Soundware abgedeckt
Schlussfolgerung: Die Neuron Soundware-Lösung für den Maschinenstatus ermöglicht eine kosteneffektive Wartung
Dank der Neuron Soundware-Lösung verfügt das Wartungsteam über Echtzeit-Online-Informationen über den Maschinenzustand und die Materialeinstellungen und kann auf unserem freundlichen visuellen Dashboard den Status der Maschine aus der Ferne von jedem Gerät mit Internetzugang überprüfen. Der Bediener oder das Wartungsteam wird gewarnt, wenn sich der Zustand der Maschine verschlechtert.
Der Wartungsspezialist kann die Inspektion der Anlagen auf Unternehmensebene nach Prioritäten ordnen. Eine solche Lösung bedeutet eine höhere Effizienz der Mitarbeiterzeit, minimierte Kosten im Zusammenhang mit Ausfällen und eine Verlängerung der Lebensdauer der Anlagen. Unsere Lösung hat auch bewiesen, dass sie in diesem Fall Probleme aufdeckt, die außerhalb der Reichweite von Standardmethoden liegen.
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