moneo : la plate-forme IIoT
Cas d’utilisation

Surveillance des filtres à air dans la production avec moneo RTM

Visualisation et analyse des états des filtres

Le système de ventilation central d’ifm prover gmbh doit être surveillé. Cela comprend les filtres pour l’alimentation et l’évacuation de l’air ainsi que les filtres sur le système d’aspiration des postes de travail au rez-de-chaussée et au premier étage. En principe, les filtres sont, en termes simplifiés, une résistance dans un système. Les particules étrangères, qui n’appartiennent pas au fluide, obstruent les mailles ou les pores ouverts du filtre. Cela augmente la résistance totale. Pour cette raison, le débit diminue alors que la pression reste constante. En conséquence, la performance du système est de plus en plus réduite. Ceci peut être compensé jusqu’à un certain point en augmentant la pression de convoyage, ce qui, par conséquent, augmente le besoin en énergie. En fonction de la performance requise du filtre, il faut considérer et décider au cas par cas quel est le moment idéal pour le remplacement du filtre.

Cas d’application pour la surveillance des filtres dans le process de production :

Assurance de la qualité des produits et des process
Optimisation de la consommation d’énergie
Organisation de la maintenance
Maintenance et assurance de la qualité d’air (poussières fines, pureté de l’air, efficacité de l’extraction)

La situation initiale:

La maintenance des filtres de ventilation a été effectuée à des intervalles de temps fixes sans contrôle central avec une alarme (e-mail, ticket) en cas d’un remplacement nécessaire. Un dispositif sur le filtre ne visualisait l’état actuel que localement. En conséquence, le filtre a été remplacé trop tôt ou trop tard. Cela a entraîné des coûts d’exploitation supplémentaires pour le remplacement des filtres, la consommation d’énergie et les temps d’arrêt. Une analyse pour une optimisation, entre autres, de la détection des défauts (rupture de filtre, aucun filtre installé, obturation) n’a pas été possible en raison de l’absence de données. Un potentiel d’amélioration a été identifié dans le stockage des données historiques.

Objectif du projet:

La mise en œuvre d’un remplacement de filtre en fonction des besoins et le passage d’une maintenance basée sur le temps à une maintenance préventive conditionnelle (time-based to condition-based maintenance). L’optimisation doit être réalisée par une surveillance et une visualisation automatisée de l’état du filtre.

La réalisation:

Chez ifm prover gmbh, moneo RTM est installé sur un serveur central. Le maître IO-Link est connecté au serveur via un VLAN interne et les capteurs sont connectés au maître via IO-Link. Un capteur de pression différentielle avec une sortie analogique a été installé sur le filtre. Le signal est lu avec un convertisseur IO-Link (DP2200), converti en une valeur process IO-Link, puis transmis au maître IO-Link via le port IoT (par exemple, le produit AL1350).

moneo RTM enregistre cycliquement les valeurs process via le maître IO-Link. Les valeurs analogiques de courant ainsi reçues sont ensuite traitées par la fonction "Valeurs calculées" en les convertissant en une valeur process de l’unité Pascal. Cette valeur process correspond au capteur réel.

Les valeurs limites pour le remplacement du filtre ont été prises de la fiche technique du filtre et définies comme valeurs limites dans moneo RTM. Afin d’éviter les situations critiques, un groupe d’utilisateurs correspondant est défini dans la section de règles de traitement des tickets, afin d’être informé du dépassement des valeurs limites et ainsi pouvoir initier un changement de filtre.

La clé du succès:

L’introduction de la surveillance permanente des filtres a conduit à une optimisation du process interne, passant d’une maintenance basée sur le temps à une maintenance basée sur l’état. En détectant les défauts à temps, la disponibilité des machines a pu être assurée et la qualité accrue.

L’alarme en temps utile en cas de nécessité de remplacement de filtre (e-mail, ticket) a augmenté la qualité du process. L’impact environnemental et les coûts d’exploitation (énergie, maintenance, matériaux) ont été durablement réduits par la nouvelle stratégie de maintenance.

En documentant les travaux de maintenance et en stockant les données historiques, il sera possible d’effectuer des analyses sur les optimisations éventuelles du système de filtrage à postériori, et notamment grâce au volume de données disponibles. Le personnel de maintenance dispose d’une application qui peut être facilement adaptée aux conditions spécifiques du client et qui permet de calculer les valeurs process (pression différentielle, conversion d’unités spécifiques). L’utilisation de moneo RTM a déjà permis d’éviter des dommages consécutifs aux machines et aux systèmes d’extraction.

Conclusion:

Avec moneo RTM, tous les objectifs ont pu être atteints :

Aperçu et informations détaillées de l’installation sur le tableau de bord
Enregistrement des données pour une optimisation ultérieure
Possibilité d’analyser l’enregistrement des données
Surveillance permanente de l’état du filtre
Notification par e-mail en cas de dépassement de la valeur limite

Structure du système

Capteur de pression différentielle avec sortie 4 à 20 mA
Système d’évaluation et afficheur pour signaux analogiques 4 à 20 mA (DP2200)
Maître IO-Link (AL1350)

Tableau de bord

Créez un aperçu sur le tableau de bord moneo. L’état actuel de l’installation peut être facilement contrôlé grâce à l’instrument de visualisation du feu tricolore. Dans ce cas, les quatre filtres surveillés sont clairement affichés et donnent rapidement une impression de l’état actuel.

Un autre tableau de bord a été créé pour montrer en détail les paramètres actuels d’un seul filtre dans différents instruments.

Valeur analogique brute du capteur de pression différentielle en mA
Pression différentielle calculée en Pa
Affichage de la pression différentielle en fonction du temps
Affichage par feu tricolore de l’état actuel du filtre

Analyse

Plus de détails peuvent être consultés via l’analyse. Ainsi, les heures de fonctionnement de l’installation peuvent être retracées rétrospectivement si une évaluation à long terme est effectuée.

Installation en marche
Installation pas en marche

Grâce à diverses évaluations, des tendances peuvent être identifiées très rapidement. Dans ce cas, par exemple, la pression différentielle des quatre filtres a été observée pendant deux jours. D’après la visualisation, on peut voir que le filtre sur le système d’aspiration pour le premier étage (ligne violette) s’est colmaté progressivement, car la pression différentielle augmente.

Ligne violette, pression différentielle du filtre sur le système d’aspiration, premier étage

Tasks & Tickets : seuils de démarrage/arrêt

Gérer les valeurs limites

En utilisant cette fonction dans moneo RTM, une valeur limite individuelle peut être définie pour chaque valeur process. Dans cette application, elle a été configurée pour informer le personnel de maintenance à temps lorsqu’un remplacement de filtre doit être effectué.

Lorsque le seuil d’avertissement est atteint, le personnel est informé d’un remplacement bientôt nécessaire et peut le programmer en conséquence. Les pièces doivent être remplacées au plus tard lorsque le seuil d’alarme est atteint.

Pendant la phase de démarrage des ventilateurs, des dépassements se produisent souvent et les valeurs limites sont donc dépassées pendant un court moment. Pour éviter que chacun d’entre eux ne déclenche immédiatement un avertissement ou une alarme, ils peuvent être temporisés via le délai de réponse paramétrable.

Valeur limite pour le seuil d’avertissement
Temporisation pour le seuil d’avertissement
Valeur limite pour le seuil d’alarme
Temporisation pour le seuil d’alarme

Administrer les règles de gestion des tickets

L’assistant de règles de traitement des tickets permet de définir facilement des stratégies de réaction en cas d’avertissements et d’alarmes. Dans cet exemple, lorsque les seuils d’avertissement et d’alarme sont atteints, un groupe de destinataires de la maintenance est informé par e-mail qu’un remplacement de filtre est imminent ou recommandé d’urgence.

Définition des valeurs limites (5) et des sources de données (6)
Définit quelle règle est appliquée
Définit l’urgence de l’avertissement ou de l’alarme
Définit les destinataires de l’e-mail
Définition des valeurs limites pertinentes
Définition des sources de données correspondantes

Les e-mails générés par moneo contiennent déjà quelques informations du ticket :

Sources de données concernées
Valeur qui a été dépassée ou n’a pas été atteinte
Priorité du ticket
Marquage temporel

Calculated Values:

Les valeurs calculées permettent de traiter des données process. Dans ce Use Case, le signal de courant analogique fourni par le capteur est converti en une valeur de pression dans l’unité Pascal. Une valeur de 4 mA est égale à 0 Pa et une valeur de 20 mA est égale à 500 Pa.

Différence de pression [Pa]= différence de pression comme valeur de courant analogique [mA] - 4mA * (500 Pa / 16 mA)

Différence de pression comme valeur de courant analogique du capteur (4 à 20 mA)
Etendue de mesure maximale du capteur (500 Pa = 20 mA)
Plage de courant valeur analogique (20 mA – 4 mA = 16 mA)
Offset valeur analogique (4 à 20 mA à 0 à 16 mA)
Calcul du facteur de courant en Pascal
Multiplication de la valeur du courant (0 à 16 mA) avec le facteur
Résultat différence de pression en Pascal (Pa)