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工作执行管理 预防性的维护

使资产监测无聊的技术(以一种好方法)

关于行动中断或来自运营商的消息的呼叫,即“有问题”不是一天的良好开端。会找到预警标志。但是,维护工程师不能一次无处不在。数据回合之间的时间是出现问题的时候,即使在数据收集路线上也不会出现一些设备。

许多经验丰富的维护专业人员在退休年龄或附近。随着地平线的更少的替代品,制造商越来越多地期待工业技术来最大限度地提高工人生产力,以解锁能力,提高整体设备效率(OEE)。更好的正常运行时间从更好的数据开始。这四种技术有助于提供更好的数据质量和访问保留植物和运行的团队。

基于Web和Web的软件技术

监控专业人士在设备之间走路是否奇怪并不是奇怪的是,市场上有消费者技术在手机中查看冰箱内部?

该技术存在于涡轮机械。分析师可以在抓住他们的安全帽或汽车钥匙之前,决定他们需要访问哪种植物,行或资产,以获得最佳影响可靠性。远程诊断的目标是提供数据,尽可能减轻对现场的分析师的需求。该概念很简单:将传感器数据连接到IT网络,因此专家通过Web浏览器接收资产健康数据,而不是通过手持式仪器和自己的感官来收集数据。

注意远程诊断所需的数据类型之间的区别是很重要的。许多系统报告总体特征计算(例如,均方根(RMS)、峰值、1X/2X大小等),其他系统报告全波形数据。总的来说,特征计算对一般问题发出警报,并用于识别某些故障模式。但是,功能警报需要后续波形数据(通常由手持设备捕获),以便进行更深入的分析,如图1所示。如果波形数据是目标,那么将波形数据连接到云的系统就是最有效地提高生产率的系统。

图1:振动测量布局显示RMS趋势线,波形,光谱和包络分析。

通过Web访问波形数据和分析可以帮助专家远程诊断资产健康状况。至少,远程分析提供了心灵的平静,而不涉及公路旅行,走秀,特别的工厂步行,或打电话给目前在城外的专家。在某些情况下,远程分析可以防止利润流失。

振动数据是资产健康的主要测量之一,但它不是用于诊断问题的唯一传感器技术。石油分析,电机电流特征分析,红外热成像,电磁特征分析,以及其他用于捕获更广泛的故障模式并进行鉴别诊断。重要的是,服务器软件用于资产监视管理来自多个传感器技术的数据。这样,分析师可以对他们的远程诊断有更多的信心,并知道最佳焦虑的地方。更关键的设备可能会使正常运行时间不如具有更具破坏性问题的临时资产。

经验丰富的分析师使用他们的感官来帮助诊断设备问题:机器声音,气味还是留下?存在软件技术以将数字化加速度计数据转换为音频文件(图2)因此分析师可以倾听问题,就好像他们站在设备前面一样。


图2:软件技术将原始的数字化加速度计数据转换为音频文件,以便分析师可以在工厂或全国各地侦听问题。

无线仪表

永久安装仪器的最大成本驱动程序通常是安装,包括工程设计和承包商来运行电源和以太网的管道。无线传输传感器数据大大降低了这一成本。

从通信角度来看,没有银弹。A wide variety of wireless standards and protocols (e.g., Bluetooth, Wi-Fi, ISA100, WirelessHART, LoRa, and several 900 MHz variants) can help vendors assemble wireless instrumentation to cost-effectively pull vibration data from 20 year old pumps, motors, fans and other assets.

传感器数字化组件(例如模数转换器)的进步是从相同的压电传感器带来波形质量数据,与便携式系统一起使用。然而,这些永久安装到资产并无线连接到IT网络以减少或消除对路线的需求(图3)。

图3:无线仪器连接到标准,压电式加速度计降低了高质量波形数据的成本。

微机电系统(MEMS)

硅技术公司设计MEMS传感器的大规模市场,如游戏控制台,消费者汽车和智能手机,正在使用相同的设计专业知识来定位工业市场。MEMS传感器,如大多数电子技术,正在继续缩小,使用更少的功率并提供更高的质量测量。这使得它们能够测量机器健康的振动数据。

用于条件监测的大多数MEMS传感器(图4)具有传感器,信号数字化电路,如果需要,电池和无线无线电,所有内置于特定操作环境的机械包装中。要安装,主要区别于安装传统压电传感器的主要区别是植物周围安装的几个网关。

许多MEMS振动传感器是三轴的并且包括温度传感器。这使得它们成为一种相对低成本的方法来连接有问题的资产,否则不值得添加到收集路线或运行导管。在植物资产的前五个百分之上,维护团队可以涵盖最有可能具有问题并促进停机风险的资产的前20%的资产占据最大风险的前20%。

图4.:基于MEMS的传感器连接到垂直安装的电机无线地将数据发送到专家进行分析。

边缘加工技术

资产健康数据是大数据。一个单独的泵马达滑块加上几个三轴加速度计连接到永久性仪器,每天可以产生超过20gb的数据。云本质上具有无限的处理能力,然而,一个工厂不可能将所有的传感器数据都推送到云进行处理。

条件监测市场的技术供应商将最新的加工元件包装成崎岖,被动冷却的设备,以帮助管理大量的原始传感器数据,然后才能离开厂地。制造设备的大多数数据是良性的,如果录制,则只能为他们寻求重要的文物而陷入困境的分析师。智能监控设备屏幕屏幕查找预测功能。找到这些功能,例如RMS或CREST因子限制时,数据被记录并发送到服务器软件以供分析师访问。

无论资产健康测量如何,都基于路线的采集记录数据处于预测的时间。测量资产后二十四小时,它可以开始显示轴承磨损迹象,直到三个月后的下一条路线才能被捕获。相比之下,连续监控设备记录预测功能的数据,因此团队仅获取所需的数据。

来自启动的数据捕获保持有价值的信息,但可以逻辑上难以获取。在合适的时间在资产前面的正确仪器获得合适的人可能是困难的。当制造商拥有比可靠性专家和更多可靠性专家的工厂而不是仪器时,尤其如此。在这些物流之上,一些初创企业是意外考虑发电机或辅助设备的峰值单位。

边缘处理技术有助于管理资产健康监测的大数据。通过不断获取和筛选数据,维护团队的数据包含更多信息要分析,这使得它们更有效地利用它们的时间。

让日子乏味

分析师需要将自己的专业知识与工厂一起。资产监测技术没有取代他们多年的保持涡轮机纺纱纺纱的经验。相反,它有助于他们花费更少的时间收集数据和过滤通过无用的数据,更多的时间专注于最有可能导致下一个中断的设备。超越这些问题可以防止呼叫关于奇数设备行为的中断和操作员消息的兴奋。它使设备无聊。但是这是好的方面。