ALTERNATYWA DLA PREWENCJI I REAKCYJNOŚCI W UTRZYMANIU RUCHU
Podejście predykcyjne jest jedną ze strategii utrzymania ruchu. Polega na ciągłym monitorowaniu stanu urządzenia w celu natychmiastowego wykrycia ewentualnych niepokojących objawów. Jak tylko pojawią się pierwsze oznaki zbliżającej się awarii, ale zanim do niej dojdzie, podejmowana jest interwencja.
Jest to moment optymalny, gdyż działania nie są przeprowadzane na zapas, jak w przypadku metody prewencyjnej ani już po fakcie, jak w metodzie reakcyjnej, więc szkodom można zapobiec. W związku z tym predykcyjne utrzymanie ruchu ma wiele zalet w porównaniu z konkurencyjnymi strategiami w tej dziedzinie.
Dzięki temu, że praca urządzeń jest monitorowana bez konieczności ich wyłączania, zapobiega się niespodziewanym przestojom będącym wadą podejścia reakcyjnego i przerwom planowanym. Te drugie występują w czasie okresowych przeglądów prewencyjnych. Trudność sprawia dobór ich optymalnych odstępów - jeśli będą zbyt częste, mogą przynieść więcej strat niż oszczędności z powodu kosztownych przerw w produkcji i zaangażowania personelu. Zbyt rzadkie natomiast mijają się z celem, jeśli między przeglądami stan maszyn pogorszy się w takim stopniu, że się zepsują.
Jeżeli chodzi o wspólne zalety, predykcja i prewencja wydłużają żywotność urządzeń. Dodatkową korzyścią płynącą z ciągłego monitorowania pracy maszyn w razie archiwizowania pozyskanych w ten sposób danych jest możliwość stworzenia obszernej bazy wiedzy na ich temat. Informacje mogą się przydać w przyszłości w odniesieniu do nich albo innych podobnych.
PREDYKCYJNE UTRZYMANIE RUCHU W BRANŻY NAFTOWEJ
Można mnożyć przykłady zastosowań predykcji w utrzymaniu ruchu w różnych gałęziach przemysłu. Jedną z branż, która dzięki wdrożeniu w dziedzinie utrzymania ruchu tej strategii uzyskuje szczególnie wiele korzyści, jest przemysł naftowy. Decyduje o tym specyfika instalacji wydobycia, przesyłu oraz przetwarzania ropy naftowej i gazu.
Przede wszystkim awaria albo nieplanowany przestój krytycznych elementów wyposażenia w tego typu zakładach ze względu na rozmiary prowadzonej w nich produkcji skutkuje dużymi stratami finansowymi w związku z koniecznością przerwania produkcji albo transportu wyrobów. Jak na przykład oszacowała firma badawcza Kimberlite, nieplanowany przestój, który trwa zaledwie niecałe 4 dni, kosztuje operatorów morskich instalacji wydobycia ropy naftowej i gazu średnio przeszło 5 mln dol. Zakładając, że typowo rocznie przerwy w produkcji trwają ponad 25 dni, ich całkowity koszt przekracza 30 mln dol., a w najgorszych przypadkach nawet ponad 80 mln dol.
Bogusław Krasuski
Omron Electronics
- Jakie strategie utrzymania ruchu wykorzystują firmy produkcyjne i z czym wiążą się konkretne ich rodzaje?
Przy wdrażaniu IIoT lub Przemysłu 4.0 główną przeszkodą dla większości producentów jest to, że nie rozpoczynają oni od zera, a już na starcie są ograniczeni przez istniejącą infrastrukturę, posiadane maszyny i urządzenia, zwykle z niewielką standaryzacją architektury systemu lub też całkowitym jej brakiem. Stąd też na początku drogi w kierunku Przemysłu 4.0 zalecamy wdrożenie systemu, który umożliwi monitorowanie efektywności urządzeń.
Takie rozwiązanie można wykorzystać do monitorowania wydajności i przestojów przez połączenie np. z centralną tablicą rozdzielczą. Systemy tego typu są stosunkowo proste i opłacalne we wdrożeniu, a dostarczają cenne informacje na poziomie linii i umożliwiają znaczne podniesienie efektywności produkcji poprzez zmniejszenie kosztów przestojów.
Kolejny poziom - predykcyjnego utrzymania ruchu - można osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji wykorzystywanej na krawędzi sieci (edge). Pozwala ona firmom na kompleksową kontrolę i zapewnienie bezpieczeństwa. W tym przypadku maszyna zbiera wszystkie dane. Chociaż to rozwiązanie znacznie zwiększa ilość danych do przetworzenia, to dzięki stosowanym rozwiązaniom pozwala na zredukowanie ilości sprzętu oraz wyeliminowanie infrastruktury komunikacyjnej i procesów przetwarzania danych na poziomie całego przedsiębiorstwa.
- Jak mogą być zbierane i przesyłane dane? Jaką rolę we wdrażaniu rozwiązań z obszaru Smart Factories odgrywają technologie sztucznej inteligencji?
Zapewnienie, że właściwe dane dla IIoT mogą być zbierane z poziomu "oddolnego" procesu produkcyjnego, jest niezbędne przy tworzeniu Smart Factory. Komunikacja w czasie rzeczywistym w obu kierunkach na poziomie urządzeń jest teraz możliwa dzięki cyfrowemu protokołowi IO-Link. Jest to standardowy protokół komunikacyjny typu punkt-punkt, pozwalający czujnikom i siłownikom wymieniać dane ze sterownikiem, przy czym umożliwiona jest dwukierunkowa komunikacja - parametry mogą być przenoszone ze sterownika do urządzenia.
Czujniki i siłowniki mogą przesyłać znacznie więcej niż tylko proste sygnały on/off czy też zakresy analogowe. Dostarczają one zaawansowane statusy i diagnostyczne informacje, komunikując się ze sterownikiem w zakresie jego działania. Co więcej - kontroler może zmieniać parametry czujnika, zapewniając optymalne parametry produkcji.
Dzięki technologiom opartym na sztucznej inteligencji firmy mogą wykrywać lub przewidywać usterki komponentów czy maszyn w czasie rzeczywistym. Możliwe jest opracowanie modelu uczenia maszynowego, który będzie w stanie przewidzieć, że krytyczne elementy wyposażenia produkcyjnego są narażone na awarię, co pozwala np. zamówić części zamienne z dużym wyprzedzeniem. Na podstawie rozpoznawania wzorów sterowniki mogą przewidywać np. nieuzasadnione odchylenia na linii napełniania, które nie zostałoby wykryte w innych warunkach.
|
Można mnożyć przykłady zastosowań predykcji w utrzymaniu ruchu w różnych gałęziach przemysłu. Jedną z branż, która dzięki wdrożeniu w dziedzinie utrzymania ruchu tej strategii uzyskuje szczególnie wiele korzyści, jest przemysł naftowy. Decyduje o tym specyfika instalacji wydobycia, przesyłu oraz przetwarzania ropy naftowej i gazu.
