Od gaszenia pożarów do przewidywania awarii

Klasyczne utrzymanie ruchu opiera się na dwóch skrajnościach: reagowaniu dopiero wtedy, gdy maszyna już się zatrzyma, albo wymianach „na wszelki wypadek”, według sztywnego harmonogramu. W pierwszym scenariuszu płaci się za przestoje i nerwowe organizowanie części zamiennych, w drugim – za wymianę elementów, które często mogłyby bezpiecznie popracować jeszcze długie miesiące.

Predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance) próbuje znaleźć złoty środek: decyzje serwisowe podejmuje się na podstawie rzeczywistego stanu technicznego maszyn, a nie kalendarza. Wymaga to jednak stałego monitorowania i diagnostyki maszyn w oparciu o dane pochodzące czujników, które mierzą m.in. drgania, temperaturę, ciśnienie lub obciążenie napędów.

W praktyce predykcyjne utrzymanie ruchu oznacza, że zamiast dowiadywać się o uszkodzonym łożysku z komunikatu alarmowego, inżynierowie utrzymania ruchu otrzymują wcześniej informację o odbiegających od normy parametrach pracy łożyska i mogą podjąć decyzję o jego wymianie przy najbliższym oknie serwisowym.

Czytaj też: Jak zaprojektować system detekcji na linii produkcyjnej krok po kroku

Czujniki jako „zmysły” predykcyjnego utrzymania ruchu

W nowoczesnym monitoringu stanu maszyn liczy się nie tylko sama obecność czujników, ale to, jakie informacje są w stanie dostarczyć w czasie rzeczywistym. W konserwacji predykcyjnej najczęściej wykorzystuje się kilka grup sensorów, które dobrze współgrają z systemami automatyki przemysłowej: od czujników indukcyjnych, przez optyczne, po procesowe.

Wczesne wykrywanie problemu: drgania i temperatura

Maszyny, takie jak silniki, pompy, wentylatory, czy przekładnie informują o swoim stanie przede wszystkim przez drgania i temperaturę. Dlatego do monitorowania ich stanu używane są głównie:

• Czujniki drgań (akcelerometry, często w wersji bezprzewodowej) pozwalające wychwycić brak wyważenia, brak współosiowości, luzy oraz uszkodzenie łożysk.
• Montowane w łożyskach, na obudowach, w uzwojeniach silników lub w newralgicznych punktach instalacji czujniki temperatury pozwalają kontrolować przegrzewanie spowodowane przeciążeniem, brakiem smarowania, zapchaniem filtrów lub pogorszeniem chłodzenia.

W typowym scenariuszu monitoring stanu maszyn pokazuje, że dla konkretnego silnika stopniowo rośnie amplituda drgań i temperatura obudowy. To dla systemu predykcyjnego jasny sygnał, że pojawił się problem z łożyskiem, i to zanim operator cokolwiek usłyszy lub zauważy.

Małe, ale istotne sygnały stanu maszyn i urządzeń: czujniki położenia, prędkości i obecności

Czujniki zbliżeniowe (np. indukcyjne), optyczne oraz enkodery kojarzą się przede wszystkim z klasycznym sterowaniem: start/stop, detekcją elementów oraz kontrolą położenia lub prędkości. W konserwacji predykcyjnej te same elementy zaczynają pełnić dodatkową rolę źródła informacji o stanie poszczególnych komponentów systemu automatyki.

• Czujniki indukcyjne rejestrujące np. przejazd elementów mogą pokazać, że cykl zaczyna się wydłużać, a odchylenia od typowego czasu rosną, co może sugerować narastające tarcie, luzy albo zabrudzenia.
• Enkodery i czujniki kontroli położenia śledzące trasy, prędkości i przyspieszenia, pomagają wychwycić nienaturalne spadki prędkości, drgania ruchu oraz powtarzające się korekty pozycjonowania.

Jeżeli monitoring stanu maszyn pokazuje, że np. transporter coraz częściej wymaga korekty położenia, to jest to sygnał informujący o zużyciu prowadnic, rolek lub przekładni.

Czujniki procesowe: ciśnienie, poziom, przepływ

W instalacjach technologicznych bardzo dużo o stanie urządzeń mówi sama technologia procesu. Czujniki procesowe – poziomu, ciśnienia czy przepływu – dostarczają danych, które można wykorzystać nie tylko do sterowania procesem produkcyjnym, ale też do stałej kontroli systemu.

• Czujniki ciśnienia mogą pokazać stopniowy spadek wydajności pompy wynikający np. z zapchania filtrów lub zużycia wirnika.
• Czujniki przepływu pozwalają zaobserwować malejący strumień medium przy tej samej prędkości pompy, co może świadczyć o np. zarastaniu przewodów czy zużyciu łopatek.
• Czujniki poziomu mogą z kolei ostrzec o niestandardowym zachowaniu procesu, np. zbyt wolnym napełnianiu lub opróżnianiu zbiornika, sugerującym problemy z zaworami czy pompami.

W predykcyjnym utrzymaniu ruchu takie odchylenia stają się podstawą do tworzenia trendów i wykrywania anomalii zanim pojawi się potencjalna awaria i nagłe zatrzymanie linii.

Czytaj też: Detekcja obiektów na liniach pakujących: jakie czujniki sprawdzają się najlepiej

Od pomiaru do predictive maintenance

Same czujniki dostarczają wyłącznie informacji, które muszą być odpowiednio zinterpretowane. W nowoczesnym monitoringu maszyn proces ten obejmuje kilku kroków.

1. Zbieranie danych z czujników

Sygnały z czujników trafiają do sterowników PLC, modułów wejść analogowych itd., które przekazują je do systemu nadrzędnego. W przypadku rozwiązań IoT stosuje się często czujniki bezprzewodowe, które są łatwe do zainstalowania w istniejącym systemie.

2. Monitorowanie stanu maszyn i określanie trendów

Dane są rejestrowane w czasie tworząc historię pracy maszyny. System monitorujący oblicza średnie, odchylenia, wskaźniki, rysuje wykresy i porównuje bieżące zachowanie z wzorcem.

3. Diagnostyka pracy maszyn przemysłowych i wykrywanie anomalii

Stosując algorytmy analizy sygnałów (np. częstotliwościowej dla drgań) albo modele statystyczne i uczenia maszynowego, można na podstawie danych wykryć nietypowe wzorce. Pozwala to prowadzić skuteczną diagnostykę i ustawić progi alarmowe.  

Czytaj też: Najczęstsze błędy przy projektowaniu systemów detekcji i jak ich uniknąć

4. Decyzje serwisowe

Gdy system zauważy trend wskazujący na pogarszający się stanu elementu, generuje odpowiednie zalecenie przeprowadzenia inspekcji, smarowania lub wymiany części. Dzięki temu utrzymanie ruchu może zareagować na wczesnym etapie i zaplanować niezbędne prace serwisowe.

Warto zauważyć, że wiarygodność systemu predykcyjnego utrzymania ruchu uzależniona jest od odpowiednio dobranych czujników, tj. odpornych na warunki pracy, dobrze wkomponowanych w system automatyki przemysłowej pracujący w zakładzie produkcyjnym.

Czytaj też: Jak zwiększyć skuteczność detekcji na linii produkcyjnej bez wymiany całego systemu

Najczęściej zadawane pytania

Jakie są wskaźniki utrzymania ruchu?

W utrzymaniu ruchu najczęściej stosuje się wskaźniki związane z dostępnością, efektywnością i jakością pracy parku maszynowego. Do podstawowych należą m.in.:

• OEE (Overall Equipment Effectiveness),
• Czas pomiędzy awariami (MTBF),
• Średni czas naprawy (MTTR) oraz
• Udział przestojów planowanych i nieplanowanych w czasie produkcji.

Z punktu widzenia predykcyjnego utrzymania ruchu coraz większe znaczenie mają wskaźniki związane z monitoringiem stanu maszyn, np. liczba problemów wykrytych przed awarią, odsetek przewidzianych awarii, czas reakcji na alerty z systemu oraz redukcja kosztów UR po wdrożeniu systemu monitoringu.

Jakie są systemy utrzymania ruchu?

Można wyróżnić kilka głównych strategii utrzymania ruchu:

• Utrzymanie reakcyjne: naprawiam, gdy się zepsuje,
• Utrzymanie prewencyjne (preventive maintenance): przeglądy i wymiany przeprowadzane są według kalendarza lub na podstawie liczby godzin przepracowanych przez maszynę,
• Utrzymanie oparte na stanie: działania serwisowe po przekroczeniu określonych parametrów stanu (np. temperatury, drgań),
• Predykcyjne utrzymanie ruchu: decyzje serwisowe podejmowane na podstawie analizy trendów i modeli, które przewidują awarie przed ich wystąpieniem.

W praktyce w zakładach często funkcjonuje mieszanka tych podejść. Część urządzeń obsługiwanych jest reakcyjnie, część według harmonogramu, a najważniejsze systemy objęte są monitorowaniem stanu i predykcją.

Jak monitorować proces produkcji?

Monitorowanie procesu produkcji i stanu maszyn można prowadzić na kilku poziomach stosując proste rejestratory aż po zaawansowane systemy predykcyjne. Istotna jest tu integracja odpowiednio dobranych czujników z systemem, który potrafi zbierać, porządkować i analizować dane.

• Na poziomie automatyki lokalnej robią to np. panele HMI, sterowniki PLC i systemy SCADA, które zbierają wskazania czujników i mogą pokazać trendy podstawowych parametrów.
• Na poziomie organizacyjnym stosowane są systemy MES/CMMS, które łączą sygnały z maszyn z danymi o zleceniach, przestojach, zgłoszeniach utrzymania ruchu i planach serwisowych.
• Stosuje się też specjalistyczne rozwiązania do monitorowania stanu maszyn i predykcyjnego utrzymania ruchu, które analizują sygnały z czujników (drgania, temperatura, prądy, ciśnienia, przepływy) i automatycznie wykrywają anomalie oraz przewidują ryzyko awarii.

Dzięki temu monitoring maszyn staje się obecnie wiarygodnym narzędziem do lepszego planowania zadań utrzymania ruchu i zwiększania stabilności produkcji oraz, nie ukrywajmy, bezpieczeństwa pracowników.