moneo: platforma IIoT
Případy použití

Chytré monitorování čerpadel pomocí moneo SmartLimitWatcher

Rozsáhlé monitorování stavu přívodního čerpadla

Přívodní čerpadlo je jednou z hlavních součástí zařízení CIP. Zajišťuje cirkulaci médií v celém systému. Pokud dojde k výpadku přívodního čerpadla, celý proces zařízení se zastaví.

Vzhledem k tomu, že čerpadlo pracuje s různými rychlostmi v závislosti na stupni čištění, je statické monitorování obtížné.

Cílem je zavést monitorování čerpadel založené na umělé inteligenci (AI), aby bylo možné včas odhalit a nahlásit jakékoli odchylky provozního stavu. Údržbu lze provádět v reálném čase.

Počáteční situace

Monitorování procesu čerpadla, včetně monitorování vibrací a rychlosti, se neprovádí nebo jen ve velmi omezené míře – případě jenom pro statické procesní proměnné. Nejsou nainstalovány žádné monitorovací nebo vizualizační systémy, jako je například moneo. Vzniklé poškození čerpadla proto není včas signalizováno.

Cíl projektu

Zaznamenání klíčových procesních proměnných a inteligentní monitorování čerpadel.

Pomocí vhodných senzorů IO-Link se zaznamenávají klíčové procesní veličiny čerpadla.

Průtok
Speed (Rychlost)
Tlakové
Teplota
Údaje o vibracích

Záznam dat o normálním stavu slouží k vytvoření modelu, který umožňuje sledování bez ohledu na provozní stav, a tím i identifikaci odchylek od normálního stavu (anomálií).

Implementace

moneo|RTM, včetně DataScienceToolbox a funkce SmartLimitWatcher, je nainstalován na centrálním serveru. Jednotky IO-Link master jsou připojeny k serveru prostřednictvím interní sítě VLAN. Každý z použitých snímačů je připojen k jednotce IO-Link master.

moneo|RTM zaznamenává a vizualizuje data. K analýze zaznamenaných dat a výpočtu odpovídajícího modelu se používá funkce SmartLimitWatcher nástroje DataScienceToolbox. Po fázi zaučení tento model převezme monitorování čerpadla a hlásí jakékoli odchylky od normálního stavu.

Čerpadla mohou pracovat v různých stavech (např. se zátěží nebo bez zátěže). V každém z těchto stavů jsou přípustné různé mezní hodnoty. Funkce SmartLimitWatcher nástroje DataScienceToolbox může dynamicky nastavovat mezní hodnoty. Pokud jsou hodnoty procesu mimo určitý pás spolehlivosti, budou vydána varování nebo alarmy jako u statických mezních hodnot.

Pro sledování průtoku (cílová proměnná) se používá SmartLimitWatcher. K tomuto účelu se používají podpůrné proměnné (rychlost, tlak čerpadla, údaje o vibracích). Popisují charakteristiky proudění v různých provozních stavech. S rostoucím průtokem se například zvyšují i rychlost a tlak čerpadla.

Výsledek

Jednoduché
Není potřebná žádná odbornost v oblasti datových věd. Pragmatické řešení s jednoduchým průvodem o 5 krocích pro manažery výroby a údržby.
Pohodlné
Automatizovaná příprava dat a kontrola kvality. Bez nutnosti předem zpracovaných složitých dat.
Chytré
Výběr nejvhodnějšího modelu umělé inteligence. Automatický trénink modelů a ověřování přesnosti monitorování.
Spolehlivé
Monitorování podle stavu a podle času. Trvalé monitorování na pozadí pomocí dynamických rozsahů očekávání pro cílovou proměnnou.
Přizpůsobitelné
Přizpůsobitelná varování a alarmy. Lze nastavit citlivost detekce anomálií.

Záznam dat zvýšil transparentnost, což má za následek optimalizační potenciál. Vyšší doba provozuschopnosti zařízení zlepšila celkový proces. Integrovaná správa alarmů zajišťuje rychlou reakci na změnu procesních parametrů aoptimalizuje údržbu. Všechna opatření zvyšují kvalitu procesů a výrobků. moneo|RTM zajišťuje podrobnou vizualizaci procesů.

Shrnutí

Digitalizace celého zařízení byla úspěšná i bez jakýchkoli změn nebo zásahů do současné jednotky PLC nebo softwaru.

Struktura systému

Monitorování rychlosti
Teplotní senzor
Senzor vibrací
Tlakový senzor
Senzor proudění
IO-Link master

Řídicí panel

Řídicí panel moneo poskytuje celkový přehled.

Vizualizace poskytuje uživateli přehled relevantních procesních hodnot pro monitorování tohoto zařízení.

Aktuální průtok na výstupu čerpadla v l/min
Aktuální tlak na výstupu z čerpadla v barech
Přehled dat o vibracích (a-RMS, v-RMS, a-Peak)
Počítadlo provozních hodin
Povrchová teplota motoru čerpadla ve °C
Srovnání otáček motoru v ot/min a průtoku v l/min

Analýza

Analýza umožňuje snadný přístup khistorickým datům aporovnává různé procesní hodnoty. Diagram ukazuje typickou charakteristiku pro spuštění ①, provoz ② a zastavení ③.

Je patrné, že křivky rychlosti a tlaku jsou téměř totožné. Průtok v systému se mírně odchyluje, což je vzhledem k setrvačnosti média normální.

Modrá = průtok
Bílá = tlak
Zelená = rychlost

Nastavení a pravidla: Správa mezních hodnot

Statické mezní hodnoty

Různé parametry čerpadla lze sledovat staticky, protože jsou nezávislé na provozním stavu. Například v tomto případě nesmí teplota motoru překročit 50 °C. Toho lze snadno dosáhnout nastavením statických výstražných a alarmových limitů.

Dynamické mezní hodnoty (SmartLimitWatcher)

V tomto příkladě použití se SmartLimitWatcher používá ke sledování průtoku čerpadla (cílová proměnná).
Pomocí podpůrných proměnných (hodnoty tlaku, rychlosti a zrychlení čerpadla) se vypočítá model, který vytvoří pás spolehlivosti kolem procesní hodnoty. Definuje prahové hodnoty pro tok s ohledem na různé provozní stavy.

Citlivost, a tedy i šířku pásma spolehlivosti, lze nastavit pro dolní a horní varovné a poplachové prahy pomocí parametrů (neaktivní, nízký, střední a vysoký). To umožňuje skrýt případná falešná varování nebo alarmy.

Pravidla pro zpracování tiketů

Pomocí této funkce lze snadno definovat, co se má stát po spuštění varování nebo alarmu, např.:

upozornění e-mailem
Integrace SAP

Vypočítané hodnoty

Kromě procesních hodnot senzorů zaznamenává moneo také provozní dobu čerpadla. Tuto funkci lze snadno a rychle implementovat pomocí šablony „Počítadlo provozní doby“.

Je vyžadován zdroj dat ② popisující provozní stav. V níže uvedeném příkladu je použita rychlost a jsou nastaveny následující prahové hodnoty ③: