Решения Интернета вещей на основе ИИ расширяют возможности профилактического обслуживания всей производственной линии

Брэд Хопкинс из HID Global

Исторически сложилось так, что использование решений по мониторингу состояния для профилактического обслуживания ограничивалось дорогостоящим критически важным оборудованием, в результате чего в среднем 85% оборудования производственного предприятия было уязвимо для дорогостоящих непредвиденных простоев и ремонтов.

«Проблема с сегодняшними решениями», - говорит Брэд М. Хопкинс, директор по управлению продуктами для мониторинга состояния компании HID Global . Заключается в том, что они либо не соответствуют требованиям завода, либо считаются слишком дорогими для развертывания на всем предприятии.

Теперь новый класс решений для мониторинга состояния сочетает в себе недорогую технологию Интернета вещей с низким энергопотреблением (IoT) с облачной аналитикой на основе искусственного интеллекта (AI), чтобы снизить стоимость и сложность развертывания профилактического обслуживания для всего парка активов.

Высокая цена неудачи

Хотя двигатели обычно классифицируются как критические / дорогие, полукритические или как часть «баланса завода» (BoP), в действительности все оборудование критично с точки зрения эксплуатации. Независимо от того, какая категория оборудования выходит из строя и вызывает простой, связанные с этим почасовые расходы могут потенциально варьироваться от 30 000 долларов США на предприятиях пищевой промышленности до 87 000 долларов США в нефтехимической промышленности и до 200 000 долларов США на автомобильном заводе.

Отказы также могут привести к другим затратам на ремонт и замену оборудования и рабочей силы для всего парка активов, состоящего из сотен или тысяч двигателей BoP. Также необходимо учитывать затраты на производственные потери завода, когда сбои влияют на сроки и производственные соглашения об уровне обслуживания (SLA) или увеличивают объем невыполненных работ.

Эти риски можно снизить с помощью решений для мониторинга состояния на основе Интернета вещей, которые интегрируют недорогие датчики с низким энергопотреблением в платформу беспроводной связи с возможностями облачной аналитики на основе ИИ. Такой подход снижает стоимость и препятствия для развертывания, препятствующие переходу обслуживания от реактивного или превентивного подхода к более основанному на знаниях и прогнозирующему подходу, охватывающему всю производственную линию.

Новый мониторинг состояния

Модель развертывания

Сегодняшние решения, основанные на IoT и AI, используют недорогие датчики, которые легко установить, что делает экономически целесообразным использование мониторинга состояния для всего спектра активов производственной линии, включая двигатели BoP. В решениях используются алгоритмы и аналитика данных для определения состояния активов и прогнозирования проблем или отказов, а также мощные механизмы политик для выявления и предупреждения пользователей о неизбежных проблемах в режиме реального времени.

В отличие от традиционных решений для мониторинга состояния, предложения на основе Интернета вещей не требуют проводной инфраструктуры, серверов или антенн, и их легче интегрировать в методы инспекций, технического обслуживания и эксплуатации, применяемые руководителем предприятия для нескольких парков активов. Радиомаяки Bluetooth Low Energy (BLE) с датчиками вибрации и температуры устанавливаются на каждом объекте и используются для обнаружения включения / выключения и мониторинга рабочих циклов, температуры и вибрации в реальном времени.

Маячки используют пограничную обработку для расчета показателей состояния машины, чтобы уменьшить объем данных, передаваемых через шлюз Bluetooth-Wi-Fi в облако, где происходит дальнейший анализ. Это также позволяет более частый сбор данных, обеспечивая почти в реальном времени видимость состояния вибрации машины с новыми данными каждые две минуты.

После начального периода обучения для изучения базового поведения вибрации для каждого актива, на котором установлен маяк, решение генерирует модели нормальной активности. Затем он использует механизм политик для выявления значительных отклонений от этого базового уровня и уведомления организаций об этих изменениях, чтобы помочь им принять меры по сокращению времени простоя. С этого момента у руководства завода есть критически важный инструмент для улучшения стратегий профилактического обслуживания, инспекций и эксплуатации, а также для принятия более эффективных решений о том, какие действия следует предпринять.

Эти инструменты для профилактического обслуживания предоставляются через подписку на облачное программное обеспечение как услуга (SaaS). Это дает организациям большую гибкость в развертывании необходимых им возможностей, когда они им нужны - от базового управления парком оборудования для удаленной настройки оборудования и более глубокого мониторинга состояния оборудования до полного спектра расширенного мониторинга состояния, включая обнаружение неисправностей для оповещения на основе ИИ. .

Первые успехи

Производители в различных отраслях получают ценные преимущества от внедрения решений для мониторинга состояния на основе Интернета вещей с использованием облачной аналитики на основе искусственного интеллекта. Например, один из крупнейших мировых производителей стали отслеживает температуру и вибрацию двигателя при температуре от 70 до 80 градусов Цельсия, чтобы улучшить свою стратегию профилактического обслуживания и сократить незапланированные простои оборудования на предприятии.

Эти решения часто позволяют обнаружить проблемы, которые упускаются из виду во время проверки.

Ведущий производитель фармацевтических препаратов был предупрежден о такой проблеме, которая была поставлена ​​под наблюдение, поскольку ее нельзя было проверить визуально (см. Рис. 1). Предупреждение было повторно активировано в течение недели, что привело к тщательной проверке с использованием широкополосных, лабораторных приборов и расширенной обработки данных. Деградация была подтверждена, и на заводе был проведен необходимый ремонт, чтобы избежать дорогостоящих незапланированных простоев.

Традиционно на предприятиях не применялись решения по мониторингу состояния на оборудовании, кроме самого дорогого или критически важного. Теперь, благодаря этой новой улучшенной видимости на всем протяжении производственной линии, организации могут предотвратить незапланированные простои и неожиданные ремонты, замену оборудования и связанные с этим потребности в рабочей силе, относящиеся к большей части их парка.

Благодаря сочетанию Bluetooth-маяков с облачным аналитическим механизмом, управляемым искусственным интеллектом, новейшие решения решают эти проблемы совершенно иным образом, чем в прошлом. Они предоставляют организациям быстрый и простой способ собирать и отслеживать важные данные, необходимые для программ профилактического обслуживания в масштабах предприятия и более рациональных операций в целом.

Автор Брэд М. Хопкинс, директор по управлению продуктами для мониторинга состояния компании HID Global.