10.12.24 в 12:00 (мск) - вебинар «Интеграция устройства ограничения скорости с приборами Galileosky»
Еще пару лет назад интеграторы говорили: «Просто мониторинг транспорта уже никому не нужен. Хотим комплексные решения, применимые как в промышленности, так и в аграрной сфере». Сейчас ведущие европейские компании считают прогнозную аналитику ценным инструментом, который позволяет экономить и избегать многомилионных трат. Российские производители тоже видят большой потенциал в этой технологии, и, возможно, уже скоро интеграторы начнут получать заказы на реализацию проектов с предиктивной аналитикой. Мы собрали несколько примеров умных прогнозов, чтобы подогреть ваш интерес к этой теме.
В машиностроении, в генерации электроэнергии или металлургии системы прогнозирования имеют особое значение из-за высокой стоимости ошибки. На основе исторических данных и их сравнения с нормальными показателями, инструменты позволяют построить прогноз состояния оборудования, создать модель его поведения и оценить вероятность отказа или аварии. Так, эта информация позволит компаниям отказаться от модели устранения неполадок и перейти к предотвращению потенциальных проблем.
На одной из американских электроэнергетических станций датчики системы зафиксировали незначительную вибрацию на валу при работе паровой турбины. Система прогнозирования в отделе мониторинга станции предоставила список возможных причин аномальной вибрации. Среди них был и дефект турбинной лопатки, которая разрушилась и вызвала дисбаланс всех вращающихся деталей одной оси. Её цена вместе с работой по замене не превышает тысячи долларов. Проверка подтвердила системный прогноз, и лопатка была вовремя заменена. По подсчётам специалистов, раннее реагирование сэкономило до 4 млн. долларов.
По данным международной консалтинговой компании McKinsey, подобная модель профилактического обслуживания дополнительно сокращает время простоя оборудования на 30-50% и увеличивает срок его службы на 20-40%.
Как реализовать такое решение? Можно подключить к терминалу датчик вибрации с высокой чувствительностью и настроить передачу данных о превышении нормы на сервер. Тогда получится вовремя зафиксировать аномалию и вовремя предупредить персонал о потенциальной неисправности.
Аварийный ремонт оборудования – одна из важнейших, но не единственная причина финансовых потерь в производстве. На общую эффективность напрямую влияет качество продукта и производительность линии. Прогнозная аналитика находит применение и в этих процессах.
Несколько лет назад Mercedes-AMG использовала систему прогнозирования, чтобы сократить время испытаний двигателей на 94%. Обычно тестовые запуски выявляют большинство дефектов и неисправностей в двигателе в течение нескольких минут после начала. Однако специалистам приходилось дождаться окончания тестов (они занимали час), чтобы проанализировать все результаты.
Решение, которое включало в себя комплекс датчиков и ПО отслеживали поведение двигателя в режиме реального времени и позволяли завершить испытания с большим опережением графика, сразу, как только возникала проблема. В итоге быстрая диагностика неисправности и сформированные отчеты появлялись уже на первых минутах запуска двигателя. Такой подход сократил временные ресурсы и повысил точность определения неисправности. Это позволило освободить дополнительные временные ресурсы.
Чтобы повторить подобный сценарий можно подключиться к CAN-шине и с помощью инструмента CAN Сканер произвести быструю диагностику двигателя. А для проверки дополнительных параметров подобрать такую периферию, как датчики вибрации, которые могут зафиксировать нештатные колебания при пропусках зажигания и температурные датчики, подсоединенные к блоку через термопасту. Для описанных датчиков можно составить алгоритм Easy Logic, где реакцией на превышение нормальных параметров будет запись о неисправности в итоговом отчете.
В 2019 году известная энергетическая компания в США проводила эксперимент, в рамках которого подключали дополнительные датчики к нескольким теплообменникам. Это более крупные аналоги автомобильных радиаторов, призванные охлаждать масло и другие жидкости при циркуляции через них. Они широко используются при переработке нефти и газа, поэтому температуры и давление в подобных системах высокие, а аварии могут быть фатальны.
Было установлено четыре беспроводных датчика в стратегически важных местах что позволило получить более широкий набор данных, включая информацию о температуре и расходе масла. А с помощью специального ПО была настроена прогнозная аналитика, которая может предсказать, когда теплообменник станет грязным и есть необходимость в чистке до полного засорения.
Есть альтернативный вариант решения: использовать в качестве прогнозирующего элемента технологию Easy Logic. Самостоятельно написать алгоритм, который будет формировать отчет и выдавать необходимые реакции. Такие условия, как рабочая температура, давление в допустимых параметрах и скорость тока масла можно занести в алгоритм и настроить ответные действия исходя из архивных данных и текущей ситуации.
При добыче сырья из карьеров в зависимости от местности и времени года есть вероятность их затопления. Поэтому с помощью насосов ведется откачка воды, при этом с помощью систем мониторинга соблюдаются государственные нормативы и отчетность. Однако, во время паводка или обильных дождей существует реальная опасность быстрого затопления карьера за считанные часы. Это грозит потерей техники и даже несчастными случаями.
Чтобы избежать подобных ситуаций с помощью датчиков уровня воды в окрестных водоёмах, датчиков влажности почвы, измерения уровня грунтовых вод в поверочных скважинах, температуры и прогноза погоды можно настроить систему раннего оповещения о приближающемся повышении уровня воды.
Как реализовать это на практике? Подключить прибор Galileosky к датчику влажности почвы или уровня воды. Чтобы не нагружать сеть GSM для регулярной отправки данных, можно поставить устройство в режим Hub to Hub. Тогда все приборы, находящиеся вне зоны связи смогут регулярно передавать данные на одно устройство, которое регулярно бывает в зоне покрытия GSM.
Сегодня прогнозная аналитика – это уже не единичные эксперименты на тестовых площадках, а необходимый инструмент, который помогает в обслуживании оборудования, повышении его эффективности и прогнозировании спроса. Все из описанных решений могут быть реализованы на базе оборудования Galileosky. Вопрос лишь в ПО и правильном подборе периферии, потому что именно от датчиков будет зависеть достоверность базы данных, на основе которых будут производиться вычисления.
Вы можете обратиться к специалистам нашей техподдержки, чтобы обсудить детали проекта и проработать вопросы, связанные с подключением периферии и постройкой алгоритмов. Давайте предотвращать неисправности и быть готовыми к неожиданностям до того, как они нанесут серьёзный ущерб производственным процессам ваших клиентов.