Predictive Maintenance

Zvýšení spolehlivosti zařízení pomocí prediktivní údržby

Následující ukázka je příkladem toho, jak společnost Rockwell Automation sestavila integrovanou portálovou platformu pro transformaci svého podnikání.

Vzhledem k tomu, že má řadu prostředků ve vzdálených lokalitách, bylo dříve velmi obtížné a časově náročné toto vybavení monitorovat, natož porozumět jeho výkonu. Díky připojení k Microsoft Azure teď Rockwell Automation v reálném čase vidí stav prostředků a informace o jejich výkonu, může monitorovat časové intervaly pro správu a údržbu a provádět preemptivní údržbu dílů a vybavení dřív, než dojde k incidentu. Dříve nevyužívané bohatství dat společnosti Rockwell Automation umožňuje analyzovat konkrétní díly a určit jejich životnost nebo vyladit optimální výkon a transformovat tak způsob, jakým podnikají oni sami i jejich zákazníci.

Tyto cloudové služby otvírají celou řadu nových obchodních příležitostí. Například vybavení používané při těžbě, přepravě, rafinaci a prodeji ropy je nákladné a robustní a pochází od stovek výrobců. S podporou Internetu věcí (IoT) Rockwell Automation rozšiřuje svoje systémy, které monitorují tyto cenné kapitálové prostředky, a získaná data využívá k zajištění prediktivní a dokonce i preventivní údržby. Řešení Azure IoT má potenciál transformovat dodavatelské řetězce ropného průmyslu a zajistit takové zvýšení globální produktivity, které by se mohlo projevit i na čerpadlech.

Řídicí panel

Souhrn klíčových ukazatelů výkonu

Upozornění a varování

Podrobnosti o prostředku

Řešení upozornění

Krok 1 z 3

Vzdálené monitorování v reálném čase

Operátoři na řídicím panelu vidí umístění jednotlivých prostředků a stav celé infrastruktury v reálném čase.

Krok 2 z 3

Zobrazení stavu a umístění jednotlivých prostředků

Pochopení stavu prostředků je velice důležité, protože incidenty se ztrátou času mohou být kvůli výpadkům výroby a dodavatelským smlouvám velice nákladné.

Krok 3 z 3

Dozor nad vzdálenými umístěními

Pracoviště, která se dřív navštěvovala jednou za šest měsíců z důvodů rutinní údržby, je teď možné sledovat v reálném čase.

Krok 1 z 2

Sledování obchodních metrik v reálném čase

Na základě zásadních provozních a výrobních dat se generují důležité obchodní klíčové ukazatele výkonu, které se během dne nebo období výroby sledují a porovnávají s cíli a prahovými hodnotami.

V reálném čase získáte výsledky z prostředků, které se tradičně celé dny, týdny nebo měsíce nemonitorovaly.

Krok 2 z 2

Integrace se stávajícími systémy

Data ze senzorů v reálném čase se mohou kombinovat s informacemi z jiných externích zdrojů nebo dokonce jiných podnikových systémů, jako jsou CRM nebo služby ERP.

Krok 1 z 3

Upozornění a varování v reálném čase

Upozornění se v reálném čase eskalují, aby jim operátor věnoval pozornost. Na havárie se dá rychle reagovat prostřednictvím portálu nebo vypnutím strojů pomocí příkazů odeslaných z řídicího panelu.

Krok 2 z 3

Predikce selhání dřív, než k nim dojde

Důležité je, že některá upozornění jsou předpokládaná. Údržbu je možné provést dřív, než dojde k selhání, pokud data ukazují na situaci nebo trend, který předpovědní model považuje za problematické.

Krok 3 z 3

Vyřešení potíží dřív, než eskalují

Operátor může vybrat kritickou chybu s nejvyšší prioritou, která se ještě neřeší nebo nesleduje.

Krok 1 z 3

Analýza datových kanálů v reálném čase

Řídicí panel ingestuje data v reálném čase. Na této úrovni je možné monitorovat skutečný stav a produkční výkon jednotlivých prostředků.

Krok 2 z 3

Možnost reagovat

Tato data umožňují příslušným pracovníkům naplánovat plánovanou (nebo neplánovanou) práci, organizovat časová období údržby nebo předpovídat produkční výstupy z prostředků, které mohou být na vzdálených pracovištích.

Krok 3 z 3

Provedení údržby dřív, než prostředek selže

V tomto příkladu jde o kritické predikované varování od ventilátoru. Během několika dnů selže a způsobí vypnutí příslušného prostředku. Spadá také do období standardní životnosti tohoto dílu. Operátor může vybrat konkrétní díl, se kterým bude něco dělat.

Krok 1 z 5

Provedení akce a vyřešení situace

Podrobnosti o upozornění na řídicím panelu poskytují operátorovi konkrétní informace o příslušném dílu a zjištěném problému. Zahrnují sériové číslo, číslo dílu a dokonce i inventární číslo a umístění náhradních dílů.

Krok 2 z 5

Analýza obchodních dopadů

Předpokládané selhání uvádí, že ventilátor vzduchového filtru selže dřív, než je pro tuto jednotku naplánovaná rutinní údržba. Výsledkem bude vypnutí prostředku s prostoji.

Krok 3 z 5

Analýza dat v reálném čase

Ze zařízení v terénu se ingestují data v reálném čase a zobrazí se na portálu. Operátor může monitorovat datový kanál v reálném čase a ověřit, že upozornění a poskytnuté informace jsou správné. Zobrazí se také prahová hodnota pro příslušné upozornění, takže si uživatel může snadno prohlédnout situaci v porovnání s běžným provozem.

Krok 4 z 5

Vytvoření lístků služby

Operátor může vytvořit lístek pro údržbáře, aby tento díl vyměnili, a zajistit tak provozuschopnost příslušného prostředku. Má také k dispozici informace a data pro provedení obchodních analýz a případně i provozních změn na základě jejich výsledku.

Krok 5 z 5

Vytvoření lístků služby

Operátor může vytvořit lístek pro údržbáře, aby tento díl vyměnili, a zajistit tak provozuschopnost příslušného prostředku. Má také k dispozici informace a data pro provedení obchodních analýz a případně i provozních změn na základě jejich výsledku.