W dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku przemysłowym strategie proaktywnej konserwacji odgrywają niezwykle dużą rolę. Konserwacja predykcyjna możliwa dzięki inteligentnemu przetwarzaniu brzegowemu napędu i monitorowania stanustały się potężnymi narzędziami umożliwiającym optymalizację pracy sprzętu, wydłużenie czasu sprawności i obniżenie kosztów konserwacji. W tym artykule przyjrzymy się bliżej koncepcji konserwacji predykcyjnej w kontekście monitorowania stanu technicznego. Podkreślimy także jej liczne zalety pod względem efektywności ekonomicznej, wydajności sprzętu i oszczędności kosztów.
Odtwórz film
Większa efektywność ekonomiczna
Dzięki ciągłemu gromadzeniu i monitorowaniu danych konserwacja predykcyjna gwarantuje, że problemy ze sprzętem zostaną wykryte na wczesnym etapie, co minimalizuje ryzyko przestoju. To proaktywne podejście zwiększa efektywność ekonomiczną, ponieważ zapobiega kosztownym nieplanowanym przestojom i obniża ogólne koszty konserwacji.
Dłuższy czas sprawności
Stały monitoring danych pozwala na wczesną identyfikację wszelkich zmian lub nieprawidłowości w pracy sprzętu. Konserwacja predykcyjna umożliwia rozwiązywanie potencjalnych problemów zanim doprowadzą one do awarii, co z kolei maksymalizuje czas sprawnego działania sprzętu, zapewniając płynne działanie i minimalizując zakłócenia.
Dłuższy czas użytkowania maszyny/sprzętu
Dzięki terminowej konserwacji i proaktywnemu rozwiązywaniu potencjalnych problemów konserwacja predykcyjna pomaga zoptymalizować wydajność i żywotność maszyn oraz urządzeń. Identyfikowanie i rozwiązywanie problemów zanim spowodują one poważne szkody umożliwia znaczne zmniejszenie potrzeby kosztownych napraw lub przedwczesnej wymiany.
Optymalny czas konserwacji zapobiegawczej
Konserwacja predykcyjna polega na wykorzystaniu danych z monitorowania stanu w celu określenia najlepszego momentu na przeprowadzenie prac konserwacyjnych. Analiza stanu technicznego podzespołów i śledzenie krzywej degradacji sprawia, że można rozpocząć prace konserwacyjne zanim dojdzie do awarii funkcjonalnej. Takie podejście gwarantuje, że działania dotyczące konserwacji zapobiegawczej są wykonywane wtedy, gdy są one najbardziej potrzebne, co pomaga zapobiegać niepotrzebnym przestojom i obniżyć koszty związane z doraźnymi naprawami.
Analiza wartości brzegowych i uczenie maszynowe umożliwiające lepszą wydajność maszyny
Dane zebrane z monitorowania stanu dostarczają cennych informacji na temat pracy maszyn i urządzeń. Analiza tych danych za pomocą analizy wartości brzegowych i stosowanie algorytmów uczenia maszynowego sprawia, że producenci mogą identyfikować wzorce, trendy i potencjalne obszary usprawnień. Informację te można wykorzystać do optymalizacji wydajności maszyny, co przekłada się na lepszą ogólną wydajność i zwiększoną produktywność.
Badanie zlecone przez Komisję Europejską podkreśla, istotne oszczędności, jakie można osiągnąć dzięki prawidłowo funkcjonującemu programowi konserwacji zależnej od stanu układu napędowego. Badanie szacuje, że oszczędności w porównaniu z tradycyjnymi metodami konserwacji zapobiegawczej wynoszą od 8 do 12%. Do dodatkowych korzyści należy obniżenie kosztów konserwacji o 14-30%, ograniczenie przestojów o 20-45%, ograniczenie awarii o 70-75% i poprawa produkcji o 15-25%. Algorytm porównuje rzeczywistą sygnaturę kawitacji z progami określonymi przez użytkownika. Jeśli wartości przekraczają ustalone progi przez określony czas, zdarzenie zostaje oznaczone jako kawitacja.
Co więcej, koszty naprawy uszkodzonych urządzeń są zazwyczaj o 50% wyższe niż gdyby problem został rozwiązany przed awarią. Raporty firm takich jak Fusheng, działających w branży sprężarek, wskazują, że terminowe naprawy umożliwiają skrócenie średniego czasu naprawy o 15% oraz wzrost wskaźnika napraw za pierwszym razem o 20%.
Konserwacja predykcyjna opiera się na zaawansowanej analizie, która skutecznie wykorzystuje zgromadzone dane. Proces ten obejmuje:
Dzięki tym analizom producenci mogą zapobiegać nieoczekiwanym problemom, optymalizować dostępność, ograniczać skutki zużycia, wydłużać żywotność sprzętu i tworzyć przewidywalne, długoterminowe oszczędności dzięki dostosowanym planom konserwacji.
Dowiedz się, w jaki sposób HEINEKEN zoptymalizował swoją linię produkcyjną w Den Bosch
Konserwacja predykcyjna możliwa dzięki inteligentnemu przetwarzaniu brzegowemu napędu i monitorowaniu stanu układu napędowegopomaga producentom w osiągnięciu optymalnej wydajności sprzętu, większego czasu sprawności i oszczędności kosztu. Systematyczne dbanie o optymalny stan maszyn i rozwiązywanie potencjalnych problemów zanim się one pogorszą pozwala przedsiębiorstwom uniknąć nieoczekiwanych przestojów, wydłużyć czas użytkowania sprzętu i zmaksymalizować ogólną wydajność. Wdrożenie rozwiązań z zakresu konserwacji predykcyjnej nie tylko zmniejsza złożoność, lecz również dostarcza użytecznych informacji, dzięki którym można wyeliminować domysły związane z konserwacją sprzętu. W ten sposób można zyskać przewagę konkurencyjną w dzisiejszym szybko zmieniającym się środowisku przemysłowym.
Napędy o zmiennej częstotliwości pełnią funkcję inteligentnych czujników do monitorowania w systemach zautomatyzowanych. Poznaj funkcje inteligentnych napędów i różnych strategii konserwacji.
Silnik monitorowania wydajności wykorzystujący monitorowanie stanu układu napędowego zapewnia prosty i ekonomiczny sposób otrzymania danych maszyny w celu podejmowania decyzji dotyczących konserwacji.
Zdalny monitoring umożliwia użytkownikom dostęp do danych w czasie rzeczywistym, wczesną reakcję w celu uniknięcia zakłóceń, optymalizację wydajności i podejmowanie świadomych decyzji.
Oprócz monitorowania uzwojenia stojana i zakresu obciążenia, funkcjonalność monitorowania stanu układu napędowego zintegrowana z napędami Danfoss obejmuje również monitorowanie wibracji.