moneo: plataforma IIoT
Use cases

Monitoramento inteligente de bombas com o moneo Smart Limit Watcher

Completo monitoramento de condições de uma bomba de alimentação

A bomba de alimentação é um componente central de uma instalação CIP e garante que o fluido percorra toda a instalação. A falha desta bomba provoca a parada total do processo.

Dependendo da etapa de limpeza, a bomba é operada em diferentes faixas de velocidade, o que dificulta o monitoramento estático.

A implementação de AI (inteligência artificial) deve ajudar a realizar o monitoramento da bomba e a detectar e reportar os desvios do estado de operação em tempo. Assim o trabalho de manutenção pode ser realizado em tempo, no sentido de manutenção em tempo real.

A situação inicial

O monitoramento de processo para bombas, com relação à vibração e rotação, não é realizado ou é realizado apenas de forma muito limitada; na melhor das hipóteses para variáveis estáticas do processo. Sistemas de monitoramento e visualização como o moneo não estão instalados. Portanto, não são enviadas mensagens de alarme em tempo antes que ocorram danos à bomba.

Objetivo do projeto

Coleta das variáveis críticas do processo e monitoramento inteligente da bomba.

As variáveis de medição críticas da bomba devem ser registradas através de sensores IO-Link.

Vazão
Velocidade de rotação
Pressão
Temperatura
Dados de vibração

O registro de dados do estado normal deve ser usado para criar um modelo que permita o monitoramento independente do estado de operação e com isso a detecção de desvios em relação ao estado normal (anomalias).

A implantação

O moneo RTM com a DataScienceToolbox e com a função Smart Limit Watcher, é instalado de forma centralizada em um servidor. Os mestres IO-Link estão conectados ao servidor através de uma VLAN interna. Cada sensor utilizado está conectado a um mestre IO-Link.

O moneo RTM assume a gravação e visualização dos dados. Os dados armazenados são analisados e calculados em um modelo correspondente através da ferramenta Smart Limit Watcher da DataScienceToolbox. Depois de uma fase de aprendizagem, este modelo assume o monitoramento da bomba e indica desvios em relação ao estado normal.

As bombas podem trabalhar em diferentes estados de operação (por exemplo: com carga ou sem carga). Em cada um desses estados são permitidos diferentes valores limites. A ferramenta Smart Limit Watcher da DataScienceToolbox pode estabelecer valores limites de forma dinâmica. Se os valores de processo estiverem fora de uma determinada banda de confiança, serão emitidas advertências ou alarmes correspondentes como no caso dos valores limites estáticos.

O monitoramento da vazão (variável alvo) é realizado com a ajuda do Smart Limit Watcher. Para isso, são usadas as chamadas variáveis auxiliares (velocidade, pressão da bomba, dados de vibração) que descrevem o comportamento da vazão em diferentes estados de operação como por exemplo: com o aumento da vazão, aumentam também a velocidade e a pressão da bomba.

O benefício

Fácil
Não são necessários conhecimentos especializados em Data Science (ciência de dados). Solução pragmática para os responsáveis pela produção e manutenção com assistente simples de 5 etapas.
Simples
Processamento de dados e verificação de qualidade automatizados. Não é necessário um pré-processamento de dados complexo.
Inteligente
Seleção do modelo de inteligência artificial mais adequado. Criação automática de modelos e verificação da precisão do monitoramento.
Confiável
Monitoramento baseado no tempo e na condição. Monitoramento de segundo plano permanente com a ajuda de faixas de expectativa dinâmicas para a variável alvo.
Individual
Alarmes e advertências personalizáveis. A sensibilidade da detecção de anomalias pode ser ajustada.

A gravação de dados aumenta a transparência e os potenciais de otimização relacionados. O aumento da disponibilidade da instalação melhora o processo. Reação rápida à mudança dos parâmetros do processo através do gerenciamento integrado de alarmes e otimização da manutenção. Todas as medidas aumentam a qualidade do processo e do produto. Além disso, o moneo RTM também oferece uma visualização detalhada do processo.

Conclusão

A instalação foi digitalizada com sucesso sem precisar de alterações ou intervenções no CLP ou no seu software.

Estrutura do sistema

Monitor de velocidade
Sensor de temperatura
Sensor de vibração
Sensor de pressão
Sensor de fluxo
Mestre IO-Link

Tela

Obtenha uma visualização geral na tela do moneo

A tela fornece ao usuário uma visão geral dos valores relevantes do processo para essa instalação.

Vazão atual na saída da bomba em l/min
Pressão atual na saída da bomba em bar
Visão geral dos dados de vibração (a-RMS, v-RMS, a-Peak)
Contador de horas de operação
Temperatura da superfície do motor da bomba em ºC
Comparação da velocidade do motor em rpm e da vazão em l/min

Análise

A função de análise permite que o usuário acesse os dados do histórico e compare diferentes valores de processo. O diagrama mostra uma curva característica típica para a partida ①, operação ② e parada ③.

Pode-se observar que as curvas de velocidade e pressão são praticamente idênticas. A vazão na instalação ocorre um pouco em retardo, o que é normal devido à inércia do fluido.

Azul = fluxo
Branco = pressão
Verde = rotação

Ajustes e regras: Administração dos valores limites

Valores limites estáticos

Diferentes parâmetros da bomba podem ser monitorados estaticamente, pois são independentes do estado de operação. Neste caso por exemplo, a temperatura do motor não deve exceder a 50 °C. Isto pode ser feito simplesmente ajustando os limites estáticos de advertência e alarme.

Limites dinâmicos (Smart Limit Watcher)

Neste Use Case (aplicação de sucesso), o fluxo da bomba é monitorado através do Smart Limit Watcher (variável alvo).
Com a ajuda das variáveis auxiliares (pressão da bomba, velocidade e valores de aceleração), é calculado um modelo correspondente que define uma banda de confiança em torno do valor do processo. Esta banda define os valores limites para o fluxo, considerando várias condições de operação.

A sensibilidade e, portanto, a largura da banda de confiança pode ser ajustada através de parâmetros (nenhum, baixo, médio e alto) para os respectivos limites de advertência e alarme inferiores e superiores. Isto permite ocultar advertências ou alarmes falsos indesejados.

Ticket de regras de processamento

Através desta função é possível definir facilmente o que deve ocorrer após a emissão de uma advertência ou alarme, por exemplo:

Notificação por e-mail
Integração ao SAP

Calculated Values: valores calculados

Além dos valores de processo dos sensores, o moneo também registra o tempo de operação da bomba. Esta função pode ser implementada de maneira rápida e fácil por meio do modelo “Contador de horas de operação”.

Para isso se requer uma fonte de dados ② que descreve o estado de operação. No exemplo abaixo se utiliza a velocidade e os seguintes valores limites ③ são definidos: