Преимущества мельницы Nucor от мониторинга состояния

За последние несколько лет интегрированное решение Azima DLI для мониторинга и диагностики широко применялось на листовом заводе Hickman Sheet компании Nucor Steel.

На комбинате внедрен автоматизированный сбор данных, который применяется вместе с традиционными программами ручного мониторинга состояния. Данные, собранные обоими методами, интерпретируются и отображаются через единый веб-портал, а диагностика выполняется удаленно аналитиками Azima.

В этой статье описывается обоснование, разработка, применение и преимущества такого интегрированного решения. Будут представлены конкретные примеры из практики, а также будут обсуждаться проблемы развертывания и преодоленные препятствия.

Обзор мониторинга состояния

Мониторинг состояния, обычно называемый профилактическим обслуживанием, - это проверенный подход к повышению надежности и производительности в промышленности.

Его основная философия заключается в том, что технологию можно использовать для измерения и оценки состояния производственных активов и оборудования, что позволяет принимать разумные решения в отношении работ по техническому обслуживанию.

Таким образом, техническое обслуживание применяется к активам, которые требуют внимания, в то время как те, чья производительность и состояние определены как нормальные, остаются в одиночестве для выполнения производственных ролей.

Первоначально мониторинг состояния применялся в коммунальной и нефтехимической промышленности в 1970-х годах. В течение этого периода производились масштабные работы по расширению и строительству заводов, а масштабы производства резко увеличивались.

Вместо того, чтобы зависеть от множества небольших машин, размер и мощность технологической линии были такими, что типичный нефтеперерабатывающий завод или крупная генерирующая установка стали полностью зависеть от очень небольшого количества, очень больших и очень дорогих основных машин.

Потеря одного из этих основных фондов (в основном вращающегося оборудования) из-за механического отказа могла (и действительно привела) привести к значительным потерям дохода и, в случае некоторых крупных нефтехимических заводов, к реальным сбоям на рынках.

Эта реальность привела к разработке систем защиты от неисправностей (систем предупреждения / отключения на основе анализа вибрации) для защиты вращающегося основного оборудования от катастрофических отказов.

Эти системы защиты от сбоев оказались очень успешными в предотвращении аварий и ограничении повреждений в результате отказа машины. Вскоре эти системы были институционализированы, а стандарты (API и т. Д.) Были разработаны и приняты во всех соответствующих отраслях.

Из-за успеха систем защиты от сбоев многие операторы предприятий начали подозревать, что аналогичные подходы могут быть применены к бесчисленному количеству более мелких машин на предприятии.

Даже несмотря на то, что отказ одной из этих небольших машин не мог сам по себе остановить завод, общая стоимость ремонта этих машин сделала применение мониторинга состояния привлекательной перспективой на типичном нефтеперерабатывающем или химическом заводе.

Однако высокая стоимость применения системы защиты от сбоев в расчете на одну машину помешала этому стать реальностью. Вместо этого технология ответила разработкой портативных измерительных приборов.

Начиная с простых счетчиков, ручных журналов регистрации и отслеживания тенденций, родились программы машинного наблюдения. Начиная с конца 1980-х годов, бурный рост компьютерных технологий привел к разработке компьютеризированных систем ручного сбора данных, которые быстро завоевали успех на рынке технического обслуживания предприятий.

В очень короткие сроки использование систем «сбора данных» - программируемых черных ящиков с четко определенными возможностями измерения - распространилось на многие отрасли, включая сталелитейную промышленность.

«Маршрут», определяющий машины, которые должны быть измерены, и конкретные измерения, которые должны быть выполнены, был создан в программном обеспечении для ПК и загружен в сборщик данных.

Персонал выходил на завод, чтобы собирать данные с помощью устройства, а затем загружать данные. Затем эти данные будут проанализированы, и будет выпущен отчет, рекомендующий соответствующие действия по техническому обслуживанию.

Благодаря огромному прогрессу в технологии обработки данных, эти так называемые «обходные системы» достигли точки, где предел больше не ограничивается технологией измерения. Мегабайты данных о состоянии машины могут быть собраны за день при относительно небольших требованиях к навыкам. Такой подход отражает статус-кво по сей день.

Сбор и анализ «спорных» данных

Современные системы сбора данных очень мощные и представляют собой почти чудесные усовершенствования по сравнению с системами начала 80-х годов. Современные сборщики данных предназначены в первую очередь для сбора данных о вибрации вращающегося оборудования (хотя обычно можно вводить другие скалярные и нединамические данные, включая ручные наблюдения и комментарии).

Прилагаемое программное обеспечение позволяет представлять собранные данные для анализа. Это программное обеспечение обычно поддерживает включение других внешних данных, таких как инфракрасная термография и анализ смазочных материалов.

В типичной среде EAF / мини-завода фактическое выполнение такой программы обходной вибрации и ответственность за нее возлагается либо на собственное предприятие, либо на сторонние контрактные ресурсы.

Типичный AF / мини-завод со связанным с ним станом холодной прокатки может иметь от 500 до 600 отдельных машин, находящихся под контролем / наблюдением с помощью методов сбора данных / обхода, причем каждый месяц выполняется от 5000 до 10000 отдельных измерений.

В обычных условиях это составляет от одной до двух человеко-недель только усилий по измерению. На анализ данных обычно уходит еще одна человеко-неделя.

Сегодняшние системы ручного сбора данных достигли почти апогея эффективности. Вначале (конец 1980-х годов) технология обработки в микропроцессорах и памяти ограничивала их производительность, и, в зависимости от измерений, которые необходимо было провести, технический аналитик часто ждал, пока сборщик данных выполнит заданную задачу.

Таким образом, его эффективность была ограничена. Технологии обработки сегодня продвинулись до такой степени, что требуемое время выборки и фундаментальная математика оцифровки данных являются ограничением по времени, а не производительностью оборудования и программного обеспечения.

Неразумно ожидать какого-либо значительного выигрыша во времени сбора данных из-за изменений в технологии измерений.

В программе ручного сбора данных достижение коэффициента загрузки (время, затрачиваемое на фактические измерения, а не на перемещение от точки к точке, выгрузку и скачивание данных и т. Д.) От 60 до 70 процентов является значительным достижением.

Нередко на сбор данных при мониторинге состояния уходит 70 или более процентов текущих эксплуатационных затрат / затрат на рабочую силу.

Сбор данных, конечно, только часть процесса выполнения успешной программы мониторинга состояния. Анализ данных, процессы проверки и отчеты необходимы для снижения затрат и повышения времени безотказной работы.

В большинстве случаев наличие и навыки персонала с надлежащим опытом и обучением являются определяющими факторами успеха программы мониторинга состояния. Сбор данных несложный; Гораздо труднее добиться последовательного правильного использования данных.

Несмотря на очень эффективную технологию измерения, успех мониторинга состояния на данном предприятии по-прежнему зависит от способности собирать и правильно интерпретировать данные от оборудования предприятия.

Процессы ручного сбора данных, даже при наличии эффективного сбора данных и квалифицированного анализа, по-прежнему носят моментальный характер и могут не отражать фактические условия эксплуатации, в которых находится заводское оборудование. Это связано с тем, что количество ежедневных вариаций в данных больше, чем показывает маршрут ежемесячного сбора.

Исторически сложилось так, что сталелитейная промышленность была готова принять мониторинг состояния как средство повышения производительности заводов, и на заводах существует множество успешных программ.

Независимо от того, выполняются ли они по контракту или выполняются собственными силами, существуют одни и те же проблемы, определяющие успешную реализацию программы мониторинга состояния. Самый сложный вопрос - это удержание соответствующих навыков и опыта в роли мониторинга состояния.

Чтобы добиться успеха, человек должен:

• Хорошо разбирайтесь в вращающихся механизмах и компонентах машин - человек должен понимать муфты, подшипники и шестерни, динамику машины (по крайней мере, на некотором базовом уровне) и факторы, влияющие на износ машины.

• По крайней мере, быть знакомым (или быть способным и желающим обучаться) более эзотерическим концепциям, таким как анализ спектра, частотный анализ, фаза, модуляция и т. Д., И иметь достаточное понимание некоторых основных концепций, которые обычно не входят в словарный запас человек с необходимыми механическими навыками.

• Быть компетентным в компьютерных технологиях, по крайней мере, до уровня продвинутого пользователя приложения - все современные технологии мониторинга состояния в значительной степени предполагают использование компьютера.

• Будьте умелым коммуникатором. Четкое объяснение причин данной рекомендации является ключевым и часто упускаемым из виду требованием для успешной программы мониторинга состояния.

• Будьте готовы (или иметь персонал, который желает) регулярно выполнять горячую, грязную, повторяющуюся работу по сбору данных, которая обычно связана с труднодоступными или опасными зонами.

Нетрудно понять, почему в долгосрочной перспективе трудно обеспечить надлежащие кадровые ресурсы, будь то внутренние или привлеченные по контракту. В годы развития технологии мониторинга состояния (конец 1970-х - начало 1990-х годов) большинство предприятий, независимо от размера, имели один или два (иногда намного больше) ресурса, выделяемых на программы мониторинга состояния.

Эта поставка привела к созданию эффективной системы «фермерского клуба», которая снабжала опытным персоналом как внутризаводские программы, так и сторонние источники контрактов / консультантов. Изменения в штатном расписании предприятия, ротации персонала и должностей, а также выхода на пенсию привели к ситуации, когда доступность такого персонала ограничена и сокращается, а стоимость этих рабочих растет.

Снижение доступности человеческих ресурсов с соответствующим опытом и навыками привело к исследованию способов донести данные до аналитика. Таким образом, человек с необходимыми навыками может охватить гораздо больше промышленной недвижимости, чем было бы возможно в противном случае.

Рост популярности снятия мониторинга

С конца 1970-х годов внедрение автоматизации для управления установками и технологическими процессами, а также связи значительно выросло как в плане сложности, так и в плане признания рынком. Компьютеры на каждом столе и в каждой диспетчерской теперь стали нормой. Заводы и заводы обычно имеют очень сложные и разветвленные ИТ-сети как для администрирования, так и для управления / автоматизации процессов.

Первые подходы во многих различных отраслях промышленности включали передачу данных о состоянии машины в существующие системы человеко-машинного интерфейса (MMI) / человеко-машинного интерфейса (HMI).

В частности, существующие системы защиты оборудования (предупреждения и отключения) были привязаны к интерфейсам HMI / MMI диспетчерской, чтобы операторы могли видеть вибрацию, температуру и другие параметры состояния машины.

Как правило, это были скалярные значения, рассчитанные только на величину, которые, хотя и были ценными с точки зрения информации и индикации возможных проблем с оборудованием, отсутствовали с точки зрения возможностей выявления тенденций, анализа и интерпретации данных.

Таким образом, персонал завода получал информацию о том, что данная машина больше вибрирует, или температура подшипников повышается и т. Д. Это оставило открытым вопрос о том, почему происходят эти изменения, и как предприятие должно реагировать на эти изменения.

Достижения в области технологий, Интернета и необходимость более эффективного мониторинга оборудования с ограниченным персоналом стимулировали разработку расширенных систем удаленного мониторинга.

Вместо того, чтобы доставлять машинные данные только внутри компании (в диспетчерскую и т. Д.), Технологии и Интернет позволяют получать доступ к информации из любого места и в любое время. В этом новом методе используются устанавливаемые в полевых условиях сенсорные устройства и инструменты, своего рода агрегирующие устройства, современное программное обеспечение и доступ к заводским и внешним сетям для передачи данных.

Преимущества такой системы очевидны:

• Более частый мониторинг оборудования без необходимости присутствия персонала для сбора / анализа данных, а также возможность наблюдать динамические изменения в состоянии машины из-за нагрузки, скорости и условий эксплуатации.

• Возможность переноса данных за пределы объекта для удаленной консультации.

• Возможность иметь несколько ресурсов в разных местах для просмотра данных.

• Возможность контролировать параметры, отличные от тех, которые обычно отслеживаются в традиционной ручной программе.

• Возможность оценивать производительность машины с точки зрения эффективности, пропускной способности и т. Д. И связывать эти данные с состоянием машины.

История мониторинга состояния в Nucor Hickman

Nucor Hickman осуществляет программу мониторинга состояния более 10 лет. Программа была основана на традиционной методологии и методах ручного опроса и была предоставлена ​​сторонними контрактными ресурсами.

Данные собирались по оборудованию на заводе ежемесячно, с частыми вызовами для устранения неполадок и анализа конкретных проблем. После сбора данных был проведен анализ, и письменные отчеты с рекомендациями были разосланы соответствующему персоналу завода.

Были включены все системы на стане (экологический, стан горячей прокатки, разливочные машины и плавильный цех). В 1998 году Nucor Hickman добавила стан холодной прокатки с линией травления, линией цинкования, станом RT и возможностью отжига.

Традиционная программа мониторинга была расширена (почти вдвое), чтобы включить эту часть комбината. После интеграции стана холодной прокатки в программу ежемесячное наблюдение находилось за 590 станками. Типичное обследование требует двух-трех человеко-недель для выполнения вручную.

Когда стали доступны первые формы удаленного сбора и анализа данных, открылись возможности там, где удаленный мониторинг мог быть практичным и полезным. В первом случае насосы водяного охлаждения литейных форм, которые традиционно были проблемой при техническом обслуживании, стали потенциальным применением из-за изменений условий эксплуатации.

Установка водяного насоса для форм на Nucor Hickman на тот момент состояла из трех центробежных насосов с оппозитным всасыванием мощностью 700 лошадиных сил, напрямую подключенных к приводам асинхронных двигателей. Обычно два насоса находились в эксплуатации, а один - как резервный.

Эксплуатационные требования диктовали необходимость увеличения расхода воды в литейную форму, и все три насоса были введены в эксплуатацию. Это отрицательно сказалось на уровнях вибрации насоса и снизило уверенность в надежности насоса.

Оставшейся резервной мощности не было (резервный насос теперь работал в непрерывном режиме), что делало последствия отказа насоса значительными. Nucor Hickman решил применить к насосам некоторые из первых технологий удаленного мониторинга через Интернет.

Ожидаемые преимущества заключались в обнаружении проблем в реальном времени и лучшем понимании вибрационных характеристик насосов. Кроме того, к системам на каждом двигателе был добавлен датчик тока, который позволял отслеживать нагрузку системы параллельно с вибрацией насоса и двигателя на каждом из насосов.

Система будет сообщать данные о температурах подшипников, величинах вибрации, давлениях нагнетания, величинах тока и частотном содержании / данных вибрации во временной области от каждого насоса. Эти данные были доступны аналитическому персоналу подрядчика, который отвечал за мониторинг поведения насосов, а также персоналу завода.

Кроме того, данные были доступны через Интернет, что сделало их доступными из любого места, где есть подключение к Интернету. Несколько пользователей могут получить доступ к системе одновременно из разных мест.

Была установлена ​​система мониторинга на базе Интернета, данные собираются гораздо чаще и в разных условиях эксплуатации. Через несколько дней после ввода в эксплуатацию удаленной онлайн-системы стало очевидно, что вибрационные характеристики насосов варьируются в гораздо более широких пределах, чем было указано в ежемесячных данных.

Это потому, что ежемесячных данных - даже за несколько лет - было просто недостаточно, чтобы заметить это. Частый сбор, обеспечиваемый автоматизированной системой, ясно показал вариации 3:1 в разных режимах работы. Кроме того, данные по току нагрузки (которые не были доступны из традиционных данных один раз в месяц) показали, что насосы, как правило, не были загружены почти на полную мощность и работали далеко не по графику.

По результатам проведено инженерное обследование насосных систем и эксплуатации. Исследование пришло к выводу, что ошибки определения размеров, стратегии управления и конфигурации трубопроводов не соответствовали желаемым условиям эксплуатации. Были изменены размеры насосов и внесены другие изменения, чтобы обеспечить желаемый увеличенный поток.

Это обеспечило резервную мощность без необходимости работы всех трех насосов и существенно улучшило охлаждение и срок службы пресс-формы. Маловероятно, что эти проблемы могли бы быть обнаружены без данных, предоставленных системой удаленного мониторинга.

Дальнейшие приложения технологии удаленного мониторинга были установлены на вентиляторах с внутренним диаметром пылеуловителя и компрессорах вспомогательного воздуха на стане горячей прокатки. Воздушные компрессоры горячего стана представляют собой трехступенчатые центробежные машины с прямым приводом от двухполюсных асинхронных двигателей.

Компрессоры и двигатели находились под ежемесячным контролем и часто выходили из строя подшипники приводных двигателей. Ежемесячные данные часто выявляли отказы подшипников, но тенденции были неустойчивыми, и явной основной причины не было обнаружено.

Когда была применена технология удаленного мониторинга, стало ясно, что, как и в случае с водяными насосами для литейных форм, уровни вибрации менялись гораздо сильнее, чем было видно из ежемесячных ручных данных.

Также было ясно, что вариации имеют закономерность, которая точно соответствует температуре окружающей среды. Поскольку температура подшипников также контролировалась, было ясно, что при повышении температуры окружающей среды уровень вибрации резко возрастает.

Анализ частотной составляющей, предоставленной системой удаленного мониторинга, ясно показал, что причиной увеличения вибрации был дисбаланс в роторах двигателя.

Дальнейший анализ характера износа подшипников показал, что на радиальные шарикоподшипники типа Конрада в двигателе оказывалась чрезмерная осевая нагрузка. Из этого стало очевидно, что при высоких температурах ротор двигателя расширялся в осевом направлении и в подшипниках двигателя был недостаточный зазор, чтобы учесть это расширение, что приводило к изгибу ротора (отсюда дисбалансу) и осевой перегрузке подшипников двигателя. P>

В результате этого открытия приводные двигатели компрессора были заменены на альтернативную конструкцию. Уровни вибрации, по данным системы удаленного мониторинга, остались низкими, а надежность значительно повысилась.

На стане холодной прокатки в Хикмане приводы клетей RT были оснащены четырьмя синхронными двигателями мощностью 5000 л.с. Двигатели были опорными подшипниками и не были надежными.

Выталкивание и связанные с этим отказы подшипников, а также электрические отказы полюсных наконечников привели к установке в 2004 году системы предупреждения и отключения, основанной на бесконтактных датчиках на двигателях и акселерометрах на редукторах мельниц.

Эта система не только обеспечивала возможность предупреждения и отключения, но также предоставляла данные о вибрации, близкие к реальному времени, включая орбиты вала, для анализирующего персонала вне комбината. Персонал, занимающийся удаленным анализом, может находиться за сотни миль, просматривать данные в режиме, близком к реальному времени, и консультироваться напрямую с операторами кафедр по проблемам с клетями прокатного стана.

В результате этих и других успехов стало ясно, что удаленный мониторинг оборудования предлагает улучшения и возможности, не предоставляемые обычными средствами.

Однако у этой ранней системы были ограничения. Он полагался на последовательную связь RS-485 со сканером / сервером сайта. По мере расширения системы частота дискретизации снижалась, и самые свежие данные не были доступны своевременно.

В нем также использовались проприетарные датчики, что ограничивало конфигурируемость и гибкость приложения. Система на заводе RT, хотя и была мощной, была дорогостоящей и была ограничена одним пользователем за раз из-за использования технологии VPN.

Начиная с конца 2004 г. и начала 2005 г., Nucor Hickman развернула на предприятии беспроводную технологию. Обоснованием служили приложения для отгрузки и инвентаризации, краны и системы на стане горячей прокатки, а также выполнение других эксплуатационных требований.

В то же время на рынке появилась улучшенная технология удаленного мониторинга с использованием тех же беспроводных протоколов. Эта новая технология удаленного мониторинга, разработанная Azima DLI, использовала стандартные датчики (COTS), стандартные сетевые протоколы и была гораздо более гибкой с точки зрения программного обеспечения и приложений.

Конвергенция беспроводной технологии, ее применение на комбинате и доступность улучшенной технологии - все это привело к расширению удаленного мониторинга оборудования Nucor Hickman.

Интересно отметить, что внедрение и развертывание беспроводной сети было оправдано другими приложениями на предприятии. Влияние данных мониторинга оборудования на сеть было минимальным, и даже при широкомасштабном развертывании в Nucor Hickman они составляют крошечную долю сетевого трафика.

Nucor Hickman:крупнейшее развертывание удаленного мониторинга в США

На момент публикации этой статьи листовой завод Nucor Hickman был местом крупнейшего развертывания удаленного мониторинга сигналов в США.

Технология удаленного мониторинга Azima используется на всех градирнях мельницы, всех вентиляторах внутреннего диаметра рукавных фильтров, всех реверсивных вентиляторах рукавных фильтров, водяных насосах литейных форм, водяных насосах для распыления литейных форм, всех насосах для удаления накипи, аспирационных вентиляторах системы подачи флюса через крышу и воздушных компрессорах мельниц.

На аварийных генераторных установках стана ведется установка системы дистанционного мониторинга, а в ближайшем будущем планируется установить на профилирующие валки стана холодной прокатки. Удаленно контролируется около 280 датчиков.

Персонал комбината имеет полный доступ к данным, журналам предупреждений, аварийным сигналам и предупреждениям, отчетам и журналам отчетов / машин. Оповещения передаются по электронной почте и / или текстовым SMS-сообщением на мобильный телефон.

Система, применяемая в настоящее время в Nucor Hickman, обменивается данными через заводскую сеть либо через беспроводную технологию 802.11b, либо через стандартный Ethernet (в отличие от более ранних систем, которые требовали последовательной связи RS-485).

На предприятии расположен один небольшой сервер сайта (стандартный ПК), который действует как шлюз данных и устройство буферизации. В случае потери подключения к сети сервер сайта действует как устройство хранения данных, буферизующее данные до тех пор, пока подключение не будет восстановлено.

Одна из ключевых особенностей заключается в том, что приложение для мониторинга не требует программного обеспечения на целевом клиентском ПК - все, что требуется, - это доступ в Интернет и вход в систему.

Система состоит из датчиков, установленных на целевой машине, и концентратора датчиков, который оцифровывает и объединяет данные с датчиков. Collected data is transmitted securely to the plant network via either 802.11b wireless or Ethernet. (Note that, although not currently employed at Nucor Hickman, the system also supports data transmission via a cellular interface, independent of the plant network.)

Figure 1. How the Azima DLI Remote Monitoring System Works at Nucor Hickman

Data is sent via the plant network to the local site server and then out over the Internet to Azima DLI’s remote servers. Plant personnel, analysts or other authorized parties can then access the system via a secure Web portal.

Access and privileges are controlled by double password, and depending on privileges, a user can have rights to view data, edit system settings, analyze data and/or issue reports. All data, alerts and alert histories, and reports generated by analysts are maintained on the Web portal.

Histories of reports generated can be sorted and searched by plant area, date, machine, fault type and other criteria.

While the number of remotely monitored machines continues to expand at Nucor Hickman, many less critical machines remain under manual surveillance by operators on rounds once a month.

These machines include those in the balance of plant (hydraulic pumps, roll stand cooling pumps, furnace cooling pumps, and so forth). This monthly data is fed into the Azima DLI system and displayed via the same secure Web interface as the remotely collected data.

This means that a mill-wide view of equipment health – from all monitored machines, regardless of collection method – is visible via a single platform.

Azima analysts are responsible for monitoring and analyzing all posted to the Web interface.

What’s Involved in Getting Remote Monitoring Started

One of the most attractive features of the remote monitoring system at Hickman is that it is comprised primarily of low-cost, commercially available components (for example, COTS sensors) combined with advanced software and specialized sensor hubs. Careful planning and forethought is needed to ensure a successful remote monitoring deployment. Some of the lessons learned include:

• Careful thought should be given as to which machines are to be monitored and in what manner. In the case of Hickman, although the condition monitoring contractor had overall responsibility for the implementation and operation of the system, and for disseminating the analysis and results there from, each individual mill area had to decide what was to be monitored and how. Reporting relationships, access and other issues were all discussed and defined well ahead of the installation of monitoring equipment. There was a clear list of which equipment would benefit from automated remote monitoring and which could be sufficiently monitored by conventional methods.

• Number of points per machine to be monitored is an important consideration. Simply mimicking what would have been done in a manual monitoring program (multiple points and measurements per bearing) is usually unnecessary and adds cost while delivering small incremental value.

• If wireless transmission is to be employed, determine the best protocol for the site:802.11b/g, ZigBee, or 900 megahertz. In the case of Hickman, 802.11b was the preferred choice and that has been universally true in other applications as well. It offers the widest selection of available devices, and can cover a wide area with just a few access points. The 802.11b protocol has proven to be very reliable and is immune to RF interference, even in the melt shop area.

• Involve IT early. Agreement needs to be reached on security, protocols, etc. well before the installation of a remote monitoring system. What are the mill’s security expectations and policies? Within the plant, is traditional Local Area Network (LAN) acceptable, or is a Virtual Local Area Network (VLAN) necessary? IT support during deployment is crucial to successful and efficient startup. Connectivity must be verified, etc.

How Remote Monitoring Benefits Nucor Hickman

The initial deployment of the current generation of remote machinery monitoring technology commenced in July 2005. The installation and commissioning of Azima’s remote monitoring system is continuing to expand.

The hybrid approach of monitoring critical machines in parallel with traditional manual walk-around monitoring of balance-of-plant equipment, all reported via a common Web-based portal, has provided solid value to Nucor Hickman personnel. Several case studies demonstrating this value are briefly detailed below.

Case Study 1:Failure Caught Without Site Visit or Increased Costs
In the spring of 2006, a 1,500 HP baghouse fan induction motor failed due to a sudden stator short failure. All of the baghouse fans were equipped with remote monitoring hubs and were under surveillance.

The motor was replaced with a rebuilt spare. Immediately on restart of the fan, much higher vibration levels were noted by the remote monitoring analyst (who was not on site). Mill environmental department personnel, who were responsible for the baghouse and its equipment, were notified of the increased vibration.

Further examination of the data identified the problem as an outer race defect on the inboard (drive end) bearing of the motor. Mill personnel requested an evaluation as to the likelihood of the motor continuing in service until the next maintenance outage.

Analysis of the data and the rate of change indicated that it was likely that the unit would indeed continue to run. In an attempt to increase the likelihood of a successful outcome, attempts at relubrication of the motor bearing were undertaken. Unfortunately, the relubrication actually increased the vibration, and the rate of deterioration increased dramatically.

Mill personnel were advised of the change, and monitoring surveillance increased (frequency of data collection can be increased remotely via the Azima system’s interface).

The unit continued to deteriorate and, by the weekend, had reached a stage wherein continued operation was questionable. A recommendation was made to remove the unit from service at the first opportunity. After mutual viewing of the data and trends by plant personnel in conference with the remote analyst, plant personnel decided to remove the unit from service.

A spare fan was placed in service while the motor replacement was undertaken. The spare fan also was equipped with sensors that reported to the Azima system.

Prior to beginning disassembly of the failed fan, the spare was restarted and vibration and performance data was reviewed by the remote analyst, who confirmed that the spare fan was running well and could be expected to give reliable service while the failed fan was repaired. Only after the confirmation of the health of the spare was the failed fan removed from service.

It should be noted that at no time during this episode was the equipment analyst on site at the mill. Problem detection, confirmation of the problem and diagnostics (including the condition assessment of the spare fan) were all conducted remotely with no site visits and no costs incurred.

In the case of the confirmation of the condition of the spare fan, the contractor analyst was in an airport hundreds of miles away and was still able to serve the mill.

It is unlikely that this level of detection, service and continued operation could have been achieved with conventional once/month survey method. Using conventional methods, it is likely that several site visits would have been required with extra costs incurred.

Figure 2. Trend Graph Showing Vibration Increase

Case Study 2:Air Compressor Runs the Last Mile
A centrifugal induction motor-driven air compressor had suffered from poor reliability for some time. Beginning in the spring of 2006, it was equipped with remote monitoring technology. Immediately upon installation of the system, dramatic variations in motor vibration level with compressor load were noted.

Remotely acquired and analyzed vibration data indicated that bearing fits were in poor condition, and that the spacer gear coupling associated with this compressor was partially locked up. A recommendation was made to not yet remove the unit from service, but rather to continue to run and monitor it while preparations for a repair were made.

Data also was provided to the motor repair vendor. The motor repair vendor concurred that the vibration data indicated a problem but that it was likely confined to the coupling.

The recommendation was made by the motor repair vendor to disconnect the coupling, run the motor solo, and take manual measurements to confirm the coupling problem. The coupling was disconnected, the motor was run solo and manual vibration measurements were undertaken.

The motor was actually worse in the uncoupled condition, and before the vibration measurements could be completed, the motor failed catastrophically.

When the motor repair was completed and the unit returned to service, the remote monitoring system was recommissioned and was able to confirm that the motor and compressor were in good condition and suitable for continued service. This condition persisted for several months, with the unit running well and remote monitoring continuing.

Unfortunately, following a mill outage, the compressor motor vibration exhibited a small but unmistakable increase in overall vibration on the motor. The melt shop personnel were notified and the recommendation was made to continue to run the compressor.

Monitoring frequency was increased and alert thresholds adjusted to compensate for the changes. No site visits were required and the increased monitoring and adjustments were accomplished remotely via the system’s interface.

A few weeks later, the adjusted alert levels were exceeded, and automated alerts were issued. No other changes were made.

Within a few more weeks, the steady trend upward in motor vibration continued. Plant personnel were continuously advised as to the deteriorating condition of the unit, as was the motor repair vendor. Finally, the deterioration reached a level where the remote analyst recommended removing the unit from service at the convenient opportunity.

The motor repair vendor sent personnel to the site to take manual vibration measurements on the motor. The manual measurements confirmed the problem and the unit was removed from service and sent out for repair.

A coupling issue and deterioration of the inboard motor bearing was confirmed. Again, no site visits by analysis personnel were required and the plant was able to “run the unit the last mile” without incurring catastrophic failure or mill outages.

Figure 3. Vibration Trend on Compressor Drive Motor

Case Study 3:Remote Monitoring Enables System-Wide Process Optimization
A remote monitoring system can, as in the cases above, greatly expand on the capabilities of conventional rotating machinery vibration analysis. What many do not realize is that remote monitoring technology can also contribute in ways that are not possible with conventional manual monitoring.

The baghouse fans at NUCOR Hickman are vital to the plant. Maintenance of plant productivity, while still staying within permitted emission limits, is essential to plant profitability. Operating costs (in terms of power consumption) for several thousand horsepower of fan drives is significant.

The monitoring system, as applied to the baghouse fans at Hickman, incorporates vibration measurements along with load current measurements. Sampling rates are very rapid, and the baghouse fans at Hickman have an essentially unity power factor. The fan motors are not individually metered at the MCCs.

With the rapid sampling of the remote monitoring system, however, it became possible to get a reasonably accurate measure of fan load and operating cost.

Soon after commissioning the baghouse fan remote monitoring system, is was seen that variations in fan load and fan vibration were, not surprisingly, directly related to tap-to-tap cycles of the EAFs. All of the fans take suction from a common plenum, which is in turn fed by the furnace and canopy ducts.

Data collected by the remote monitoring system allowed observation of the dynamics of fan load as the melt shop underwent normal operation cycles. The ability to average and integrate the load data unexpectedly revealed that significant variation in fan HP load existed not only during furnace cycles but from one fan to another.

The data indicated a several-thousand-dollars-per-month variation in the operating cost of the fans. After data review, it became apparent that there was significant temperature (and thus density and mass flow) variation from one fan to the next.

The variation in load was confirmed by temperature measurements and infrared thermographic observation of the change in duct temperatures over time. Poor distribution in the plenum has been partially corrected by installing turning vanes in the plenum and adjusting damper control strategy.

Material improvements in fan efficiency have been realized as a result of these actions. The remote monitoring system allowed quantification of these issues and the ability to directly measure the effects of corrective action. This would not have been possible with conventional machinery monitoring techniques.

Резюме

Nucor Hickman is embracing new remote monitoring technologies and integrating them with its existing manual data collection process. By determining the most effective monitoring method for each machine – based on level of criticality, history of problems, and so forth – Nucor has established a comprehensive monitoring program that delivers increased uptime, reduced safety risks, and lower maintenance costs.

By choosing the Azima DLI monitoring and diagnostics system, Nucor has installed a flexible system that supports the integration of data collected both by automated system and manual rounds.

All data is presented via a single, secure Web interface. This enables mill-wide alerts to potential problems and delivers critical data to remotely located Azima analysts for review, analysis and advice.

In addition to providing more comprehensive monitoring, Azima’s remote monitoring solution has reduced the demand on existing resources at Nucor Hickman and frees them up to focus on maintenance rather than data collection. The program has been successful to date at Hickman, with clear successes and benefits, and further expansion is expected.

Acknowledgements
As with most technological pursuits the real reason for success is people. We wish to offer sincerest thanks to the team at Nucor Hickman. The manager of the environmental department, Wayne Turney, and the department supervisor, Dan Bullock, have been particularly instrumental in the ongoing implementation. Dave DaVolt, Rod Wycoff, Claude Riggin, Justin Smith, Ashley Tippet, Tom Wright and Lou Incrocci in the hot mill, cold mill and melt shop have all contributed to the successful demonstration of these technologies. Likewise, success would have been impossible without the support, expert advice and consultation from the Nucor Hickman IT group. Rudy Moser, department manager, and Jim Walmsley, network support, were essential in making the implementation a success.

On the part of Azima DLI, Dr. Ed Futcher and his development team created the tools to make the systems possible, and Heather De Jesús and Dave Geswein, Azima engineering, deployed the system at the mill. Nelson A. Baxter, vice president of diagnostics for Azima, was invaluable in technical support and expertise. Elsa Anzalone, account manager for Azima, made the case for what has been achieved in this project, and her contributions have been invaluable.

For more information on these and other condition monitoring technologies, visit the Azima DLI Web site at www.azimadli.com.