Úspěšná diagnostika poruchy čerpadla pomocí zvuku a AI

Jak jsme ověřili technologii Neuron soundware ve výrobě brambůrek

NSW

Technologie Neuron soundware bývá někdy srovnávána s tradiční vibrodiagnostikou. V případě výroby tradičních českých brambůrek na čerpadle oleje pro proces fritování jsme ověřili, že technologie diagnostiky pomocí zvuku a umělé inteligence je citlivější a dokáže předat dříve informaci o tom, že je na stroji něco v nepořádku.

Během provozu čerpadla v podniku Bramburky.cz se vícekrát do roka opakuje problém se zkroucením jeho frémy, tj. rámu stroje. Rám stroje má plynule nastavitelnou výšku pomocí šroubovacích nožiček. Ty se čas od času povolí a dochází ke zkroucení rámu. Výsledkem je nesouosost čerpadla a jeho následná destrukce, která vede k zastavení výroby.

Tomuto výpadku výroby  chce vedoucí výroby předejít, protože každá výměna čerpadla pro něj znamená až celodenní zastavení produkce a finanční ztráty ve výši tisíců EUR. Proto jsme nasadili obě technologie, tradiční vibrodiagnostiku a a diagnostiku pomocí zvuku a AI od Neuron soundware, abychom našli doporučení pro majitele brambůrkárny, kterou diagnostiku pro tento typ stroje použít.

Jak dopadlo srovnání tradiční vibrodiagnostiky a inovativní diagnostiky využívající zvuk a AI?

NSW
  • 4.2021 jsme nainstalovali měřící body a změřili počáteční hodnoty zařízení v běžném provozu (NSW + vibro)
  • 27.4.2021 20:45 jsme znovu změřili hodnoty vibrací a zvuku před testovaným stavem povoleného šroubu nohy podstavce
  • 27.4.2021 v 21:00 jsme povolili šroub nejdříve o 90°, následně o 180° a nakonec o 420°.
  • V každém kroku jsme přeměřili stav vibrodiagnostikou, a zároveň celou dobu kontinuálně sbírali data skrze online monitoring zvuku pomocí AI od Neuron soundware
NSW

Z obrázků níže je patrné, že technologie Neuron soundware zareagovala už při prvním otočení šroubu o 90°. a hlásila anomálii. Zatímco tradiční vibrodiagnostika, která se řídila běžnou normou ISO 10816-3 by s hlášením poruchy vyčkávala výrazně déle.

Vibrodiagnostika nakonec překročila úroveň upozornění jen těsně až ve druhé fázi testu, kdy už došlo k výraznému zkroucení rámu stroje a ucpávka čerpadla už začala mírně prokapávat.

V případě třetí – extrémní – fáze testování ukázalo vibrodiagnostické měření taktéž hodnotu jen lehce překračující alarmovou hranici i přesto, že ucpávka čerpadla prakticky úplně protékala a elastomerický člen spojky se již začal výrazně degradovat.

Samozřejmě netřeba dlouze diskutovat nad výrazným přínosem zvláště v rychlosti dodaných informací. Zatímco za analýzou vibrací sedí odborník s pevně stanovenou pracovní dobou, v případě řešení Neuron soundware je veškerá problematika řešena pomocí HW,SW a AI nepřetržitě a vzdáleně online.

NSW

Obr.: záznam hladiny zvuku, kdy při překročení úrovně anomálie 0.5 oproti nominálnímu stavu začíná Neuron soundware zasílat alert (notifikaci) o blížící se poruše.

NSW

Obr .: Rozdíly v diagnostických metodách: Tradiční vibro diagnostika, podle normy ISO 10816-3, při 4,5 mm/s notifikovala zákazníka a při 7,1 mm/s generovala alarm. Diagnostika Neuron soundware využívající zvuk a AI rozpoznala anomálii okamžitě po uvolnění šroubu o 90 °a prokázala citlivost na neobvyklé chování stroje.

Jak funguje technologie Neuron soundware a proč dokáže odhalit změny stavu strojů včas

Technologie funguje na prověřených principech technické diagnostiky doplněné o moderní metody umělé inteligence a strojového učení. Při nasazení čidel na stroj si výpočetní zařízení nahraje ze stroje základní data běhu stroje, která označí jako obvyklé (nominální).

Zároveň k těmto nominálním datům pro trénování přidá další přednastavená data z tzv. knihovny strojů. Tato data pak porovnává s naměřenými daty během provozu stroje. Pokud se zvuk stroje výrazně odchýlí od svého nominálního stavu, nebo se zvuk stroje shoduje s některým z anomálních zvuků z knihovny strojů, hlásí systém Neuron soundware anomálii. Tedy upozornění, že se na stroji děje něco neobvyklého a  je potřeba jít příslušnou část stroje zkontrolovat nebo opravit.

Jak tedy efektivně předcházet poruchám na průmyslových strojích? Základem je nainstalovat IoT zařízení spolu se sensory na kritický stroj, když je ještě v pořádku. Tím se zajistí sběr obvyklých hodnot metrik při chodu stroje. Říkáme tomu trénování modelu umělé inteligence. Typicky toto trénování modelu trvá několik dní. Model je poté obratem nasazen na vybraný stroj a tím pokračuje nepřetržitý monitoring nyní obohacený o technologickou znalost konkrétního stroje. Díky nahlášeném alertu je možné včas reagovat a rozhodnout se o adekvátním zákroku znamenajícím minimální ztráty. Většina alertů umožní pracovníkům údržby naplánovat zásah tak, aby nedošlo k neplánovanému omezení výroby.

Od úplného začátku, kdy je monitorovací řešení nasazené na stroj, dostává zákazník službu vzdáleného monitoringu zařízení. Ví, zda běží,  či zda došlo k výpadku a má k dispozici data pro vlastní analýzu, kontrolu a vyhodnocení provozu stroje. Po nasazení natrénovaného modelu již dostává informace o anomálních stavech stroje s doporučenou akcí k ověření dopadu na provoz stroje nebo rovnou k zajištění opravy. S postupem času jsou tato doporučení detailní a přesná i bez potřeby validace expertem na technickou diagnostiku.

Hodnota instalované služby pro zákazníka roste s časem. Čím více poruch zaznamená, tím lépe se umělá inteligence naučí rozeznávat jednotlivé poruchy a tím poskytne obsluze stroje přesnější informace o vadě a více času na naplánování kontroly nebo opravy.

Ředitelé výroby, kteří si takové řešení pořídí, dnes získávají výhodu před ostatními nejen díky lepšímu využití svých expertů a včasné reakci v zárodku problému stroje, ale i vytvářením datové a znalostní báze pro budoucí pokročilé AI modely.

Protože odborníků na trhu ubývá, a zároveň přibývá tlaku na inovace a digitalizaci zařízení, je pro nasazení monitoringu pomocí umělé inteligence nejvyšší čas.

Máte podobný problém? Chcete vědět více?

NSW