moneo: piattaforma IIoT
Use cases

Monitoraggio intelligente della pompa con moneo SmartLimitWatcher

Condition Monitoring completo di una pompa di alimentazione

La pompa di alimentazione è uno dei componenti centrali di un impianto CIP. Garantisce la circolazione dei fluidi in tutto l’impianto. Se la pompa di alimentazione si guasta, l'intero processo dell'impianto si interrompe.

Poiché la pompa funziona a varie velocità a seconda della fase di pulizia, un monitoraggio con soglie statiche può essere insufficiente.

L'obiettivo è quello di implementare un monitoraggio della pompa basato sull'IA (Intelligenza Artificiale) al fine di rilevare e segnalare qualsiasi deviazione dello stato operativo in tempo. I lavori di manutenzione possono essere supportati dal monitoraggio delle condizioni reali della pompa.

Situazione iniziale

Il monitoraggio del processo per le pompe, in termini di vibrazioni e velocità, non viene effettuato affatto o solo in misura molto limitata, al massimo per variabili di processo con soglie statiche. Non sono installati sistemi di monitoraggio e visualizzazione, come moneo. Pertanto, un eventuale danno alla pompa non viene segnalato in tempo.

Obiettivo del progetto

Registrazione delle variabili di processo critiche e monitoraggio intelligente della pompa.

Utilizzando sensori IO-Link adeguati verranno registrate le variabili di processo critiche della pompa.

Portata
Velocità
Pressione
Temperatura
Dati sulle vibrazioni

La registrazione dei dati della condizione normale verrà utilizzata per creare un modello che permette un monitoraggio indipendentemente dallo stato di funzionamento e quindi l'identificazione delle deviazioni dalla condizione normale (anomalie).

Realizzazione

moneo RTM con DataScienceToolbox e funzione SmartLimitWatcher, è stato installato in un server centralizzato. I master IO-Link sono stati collegati al server tramite una VLAN interna. I sensori utilizzati sono stati collegati ciascuno a un master IO-Link.

moneo RTM registra e visualizza i dati. La funzione SmartLimitWatcher di DataScienceToolbox viene utilizzata per analizzare i dati memorizzati e calcolare un modello corrispondente. Dopo una fase di apprendimento, questo modello permette il monitoraggio della pompa e segnala le deviazioni dalla condizione normale.

Le pompe possono funzionare in diversi stati operativi (es. a carico o a vuoto); in ognuno di questi stati sono ammesse soglie diverse. Con la funzione SmartLimitWatcher di DataScienceToolbox vengono calcolate le soglie in modo dinamico. Se i valori di processo si muovono al di fuori di una certa banda di confidenza, verranno trasmessi avvisi o allarmi corrispondenti come per le soglie statiche.

Per monitorare la portata (variabile target), viene utilizzata la funzione SmartLimitWatcher. A questo scopo vengono utilizzate le cosiddette variabili ausiliarie (velocità, pressione della pompa, dati di vibrazione), che descrivono le caratteristiche del flusso in diversi stati operativi. Ad esempio, con l'aumento della portata aumentano anche la velocità e la pressione della pompa.

Risultato

Semplice
Non sono necessarie competenze in Data Science. Soluzione pragmatica per i responsabili di produzione e manutenzione con una semplice procedura guidata in 5 passaggi.
Efficiente
Preparazione dei dati e controllo della qualità automatizzati. Non sono necessarie complesse elaborazioni dei dati.
Intelligente
Selezione del modello IA più adatto. Apprendimento automatico del modello e verifica dell'accuratezza del monitoraggio.
Affidabile
Monitoraggio in base al tempo e alla condizione. Monitoraggio permanente in background grazie a bande di confidenza dinamiche per la variabile target.
Personalizzabile
Avvisi e allarmi personalizzabili. Regolazione della sensibilità del rilevamento delle anomalie.

La registrazione dei dati ha aumentato la trasparenza, con conseguente potenziale di ottimizzazione. L'aumento del tempo di attività dell'impianto ha migliorato il processo complessivo. La gestione integrata degli allarmi assicura una reazione rapida al cambiamento dei parametri di processo, ottimizzando la manutenzione. Tutte le misure aumentano la qualità del processo e del prodotto. Inoltre, moneo RTM offre una visualizzazione dettagliata del processo.

Conclusioni

Senza modifiche e interventi sul PLC o sul software, l'impianto è stato digitalizzato correttamente.

Struttura del sistema

Controllore di velocità
Sensore di temperatura
Sensore di vibrazioni
Sensore di pressione
Sensore di flusso
Master IO-Link

Dashboard

Ottieni un quadro generale nella dashboard moneo

La dashboard fornisce all'utente una panoramica dei valori di processo rilevanti per questo impianto.

Portata attuale all'uscita della pompa in L/min
Pressione attuale all'uscita della pompa in bar
Panoramica dei dati sulle vibrazioni (a-RMS, v-RMS, a-Peak)
Contatore delle ore di funzionamento
Temperatura superficiale del motore della pompa in C°
Confronto tra velocità del motore in rpm e portata in L/min

Analisi

La funzione di analisi permette all'utente di accedere ai dati storici e confrontare diversi valori di processo. Il diagramma mostra una tipica curva caratteristica per l'avviamento ①, il funzionamento ② e l’arresto ③.

Si può osservare che la velocità e la pressione si comportano approssimativamente allo stesso modo. Il flusso nell’impianto è leggermente in ritardo, ma è normale a causa dell'inerzia.

Blu = flusso
Bianco = pressione
Verde = velocità

Impostazioni & Regole: gestire le soglie

Soglie statiche

Vari parametri della pompa possono essere monitorati con soglie statiche poiché sono indipendenti dallo stato di funzionamento. Ad esempio, in questo caso la temperatura del motore non deve superare i 50 °C. Questo è possibile semplicemente impostando le soglie statiche di avviso e di allarme.

Soglie dinamiche (SmartLimitWatcher)

In questo use case, il flusso della pompa viene monitorato tramite SmartLimitWatcher (variabile target).
Utilizzando le variabili ausiliarie (pressione della pompa, velocità e valori di accelerazione), viene calcolato un modello corrispondente che crea una banda di confidenza intorno al valore di processo; questo a sua volta definisce le soglie per il flusso, tenendo conto delle varie condizioni operative.

La sensibilità e quindi l'ampiezza della banda di confidenza può essere regolata per le soglie di allarme e di avviso inferiori e superiori tramite parametri (nessuno, basso, medio e alto). Questo permette di nascondere eventuali falsi avvisi o falsi allarmi.

Regole per l'elaborazione di ticket

Questa funzione può essere usata per definire facilmente cosa dovrebbe accadere dopo che un avviso o un allarme è stato attivato, ad esempio:

Notifica tramite e-mail
Integrazione SAP

Calculated values: valori calcolati

Oltre ai valori di processo dei sensori, moneo registra anche le ore di funzionamento della pompa. Questa funzione può essere implementata rapidamente e facilmente utilizzando il modello "Contatore di ore di funzionamento".

Ciò richiede un’origine dati ② che descriva lo stato di funzionamento. Nell'esempio seguente viene utilizzata la velocità e vengono impostate le seguenti soglie ③: