KC STV - Kompetenčni center za sodobne tehnologije vodenja

Trajanje projekta

2011 - 2014

Kategorija projekta

SLO

Kontakt

prof. dr. Mitjan Kalin

Partnerji

  • Institut Jožef Stefan (Slovenija)
  • INEA (Slovenija)
  • Litostroj Power (Slovenija)

Ključni pogoji za ohranjanje konkurenčnosti so stabilno in predvidljivo stanje naprav v proizvodnem procesu, možnost sprotnega prilagajanja le-tega in kakovosten ter zanesljiv končni izdelek. Obrabe in obremenitve materialov ter motnje iz okolja povzročajo okvare na strojih in napravah. Nepričakovane okvare lahko delno ali popolnoma zaustavijo proizvodni postopek, uničijo naprave ali imajo še hujše, katastrofalne posledice.

Ozadje projekta

Čeprav je vzdrževanje opreme pomembna in neizogibna dejavnost, predstavlja v evropskem industrijskem sektorju presenetljivo velik delež skupnih stroškov. Po nekaterih raziskavah znašajo neposredni stroški vzdrževanja v tem sektorju štiri do osem odstotkov celotnih prihodkov od prodaje [Bart van Ark at all]. V sektorju energetike se ta delež poveča celo na 11 odstotkov. Najbolj presenetljivo je dejstvo, da kar ena tretjina do polovice teh stroškov nastane zaradi neučinkovitega vzdrževanja. Poleg tega so tu še posredni stroški, ki nastanejo zaradi nižje kakovosti končnih izdelkov, manj učinkovite proizvodnje, izgube kupcev itd. Ti imajo v skupnih stroških najmanj enako visok delež kot neposredni stroški.

Visoki stroški vzdrževanja so posledica zastarelih oz. neučinkovitih pristopov. Ti so večinoma še vedno reaktivni (post mortem), v posebnih primerih pa preventivni, oboji pa zastareli in neučinkoviti. Zmanjšanje stroškov vzdrževanja in izgub zaradi nepričakovanih izpadov proizvodnje je mogoče doseči le z novimi vzdrževalnimi tehnologijami, ki so računalniško podprte s sprotnim spremljanjem stanja sistemov, le-to pa vključuje tehnično diagnostiko in prognostiko. Trendi v svetu že gredo v to smer, saj proizvajalci nove generacije, zlasti specializiranih in dragih pogonov (npr. transportna sredstva, turbine [Mechefske]), že opremljajo le-te z avtomatiziranimi diagnostičnimi sistemi. Odprt problem je, da je v industrijah danes več kot 95% pogonskih sklopov starejše generacije, ki te funkcionalnosti nimajo. Če bi jo imeli, glede na to, da bodo še nekaj časa v rednem obratovanju, bi to pomenilo občutno zmanjšanje stroškov vzdrževanja in povečanje učinkovitosti proizvodnje. Sprotna ocena stanja sklopa, lokacije in intenzitete poškodbe bi omogočila učinkovitejše in pravočasno pro-aktivno vzdrževanje ter planske zaustavitve produkcijskega sistema in v naprej pripravljeno sanacijo poškodbe.

Namen projekta

Razen v primerih katastrofalne odpovedi, za katero je značilna nenadna in popolna izguba funkcionalnosti, 99 odstotkov mehanskih okvar gre najprej skozi začetno fazo za katero so značilni določeni razmeroma lahko razpoznavni simptomi. Ti lahko predčasno opozarjajo na možnost okvare. Vloga samodejnega spremljanja stanja (angl. condition monitoring; CM) je, da pravočasno zazna obstoj take možnosti, določi njene vzroke in po možnosti napove, kako se bo poškodba razvijala skozi čas. Tako ostane dovolj časa do dejanske odpovedi oz. za uspešno izvedbo potrebnih vzdrževalnih del. To je temeljni koncept, na katerem sloni porajajoča se disciplina upravljanja stanja in prognostike (angl. prognostics and health management; PHM), ki je pogoj za učinkovito prediktivno vzdrževanje [Mechefske].

CM oz. PHM sestoji iz večih korakov: sinteza značilk, vrednotenje značilk in lokalizacija napake. Značilka je funkcija merjenega signala, ki mora biti občutljiva na napako ter neobčutljiva na delovne pogoje. Napisanih je veliko število znanstvenih člankov v zvezi nadzora stanja opreme, pri večini od teh poudarjen problem sinteze značilk.

Kljub velikemu napredku na področju metodologije, še vedno obstajajo odprti problemi, ki si zaslužijo intenzivno raziskovanje. Nekaterih od njih se bomo lotili v tem projektu:

1. Omejena uporabnost algoritmov za samodejno CM v industriji. V znanstevnih publikacijah je bilo objavljenih že veliko člankov, ki so se ukvarjali s konceptoma PHM ter samodejnega CM. Logično vprašanje, ki sledi, je, zakaj te metode niso bolj uveljavljene v industrijski praksi. Delni razlog je morda potrebno iskati v tem, da so v večini primerov teoretični rezultati vrednoteni  v laboratorijskem okolju in v natančno nadzorovanih pogojih. Čeprav so tudi na ta način pridobljeni rezultati izredno uporabni za razvijanje diagnostičnih sistemov, s takšnim pristopom ne moremo dobiti celostne slike o praktični uporabnosti algoritmov. V realnem industrijskem okolju se pojavi vrsta dodatnih vprašanj, kot so npr. motnje in šoki iz okolja, razne prekinitve, motnje v komunikaciji, vprašanja komunikacijskih vmesnikov in še mnogo drugih. Načrtovanje CM sistemov s standardno opremo, njena cena in stroški implementacije so razmeroma visoki, kar je še vedno glavna ovira za uvedbo tehnologij CM.

2. Večja učinkovitost pri izkoriščanju informacijskih virov. Napredni merilniki vibracij, akustičnih emisij in obrabnih delcev v olju pomenijo bogate vire diagnostičnih informacij. Možnost povečanja informacijskega vira je uporaba postopkov zlivanja meritev (sensor fusion). Te možnosti do zdaj še niso bile izkoriščene v polni meri.

3. Razvoj metod in programske ter strojne opreme, zasnovane posebej za podporo vzdrževanju. Končni cilj spremljanja stanja stroja in diagnostike poškodb je pravočasno posredovati uporabne informacije o stanju strojev osebam, ki jih potrebujejo. To so operaterji, vzdrževaci. Diagnostični sistem mora biti sposoben zbrati uporabne podatke ter jih spremeniti v obliko, ki je primerna za nadaljnjo analizo. Te zahteve določajo možne pristope do zasnove in oblikovanja diagnostičnega sistema.

4. Potrebe po preseganju omejitev trenutnih orodij. Razen nekaj deset proizvajalcev merilnikov za CM so se vsi proizvajalci sistemov za avtomatizirano in neprekinjeno spremljanje (monitoring) specializirali za specifične naprave. Pri tem prihaja do dveh težav:

a. Trenutno dostopne rešitve so uporabne samo za posamezne stroje, z omejeno prenosljivostjo na druge sisteme, že uveljavljeni MCM sistemi. V redkih primerih, kjer je to mogoče, se postopki analize reducirajo na relativno preproste algoritme, ki ponujajo zgolj osnoven vpogled v stanje stroja.

b. Razen v redkih primerih obstoječi sistemi ne znajo napovedati izteka življenjske dobe naprave. To je velik problem in predstavlja velik izziv za ta projekt.

Literatura

Bart van Ark, Robert Inklaar and Robert H. McGuckin*, CT and Productivity in Europe and the United States Where Do the Differences Come From? Inst. for Economic Research, Munich, 2003.

Mechefske, CK, (2005) Machine Condition Monitoring and Fault Diagnosis, Vibration and Shock Handbook, Edited by Clarence W. de Silva, CRC Press, Taylor and Francis Group, Boca Raton, Florida, USA, Chapter 25, p25-1 to 25-35.