状態監視により搬送システムの予期せぬダウンタイムを回避

エスカレーター、ベルトコンベア、モノレールコンベア、入庫・出庫機械といった搬送システムは、故障することがあってはなりません。適切な状態監視は不要なダウンタイムを早い段階で防ぎます。しかし、従来の振動解析はこうしたシステムの超低周波振動には適していません。ハーティングとFormsmedia GmbHは、新しい状態監視のコンセプトを考案し、すでに実証を済ませました。

搬送システムでの予期せぬダウンタイムは反復性があり、費用がかかり厄介です。自動車製造で使用されているモノレールコンベア搬送システムは、その代表例です。支持構造は重いコンポーネントや車体全体を運びます。全荷重はプラスチックでコーティングされた車輪にかかります。ある時点でコーティングが車輪から剥がれると、モノレールコンベアの車輪が損傷します。生産は中断されます。モノレールコンベアの修理は時間がかかります。

Ausfälle in Transport-Systemen kann zum Stillstand kompletter Betriebsabläufe führen. Ein Condition Monitoring System auf Basis des Edge Computers MICA® erkennt Verschleiß frühzeitig und verhindert so ungeplante Ausfälle.

モノレールコンベア輸送システムの状態監視もレトロフィットとして提供

高速エンジンやトランスミッションの振動解析は、約20年間信頼性の高い監視手段として実証されてきました。モノレールコンベアのような低速搬送システムでは、微弱な超低周波振動であるため、ミリG領域のはるかに繊細な振動解析が必要です。測定技術、パルスおよびデータ解析関連企業、Formsmediaは、ハーティングと共にこの要件に対応する監視ソリューションを開発しました:

  • 非常に高感度なセンサーボックスとMEMS加速度センサーは、搬送システムの動きを容量的に捉え、車輪の振動を検出し、ドライブのモーター電流と温度に関するデータを収集します。
  • センサーデータは収集され、割り当てられたModbus経由でハーティングのエッジコンピュータ MICAへ伝送されます。MICAは、Linuxベースのオペレーティングシステムと、Linuxコンテナで構成される仮想化アプリケーション環境を備える、ネットワーク接続可能で安全なミニコンピューターです。
  • 搬送システムの状態監視の場合、MICAはFormsmediaの解析ソフトウェアを使用し、現場でローカルに含まれるセンサーデータを集計、保存、可視化します。MICAは、現場で直接すばやくデータを評価するのに適しているため、不要なデータを伝送することはありません。
  • 高速フーリエ変換(FFT)を使用して振動スペクトルの解析と非調和的振動の評価も行います。
  • この状態監視システムは、低速のコンポーネント搬送システムにレトロフィットとして追加することも可能です。
  • 複数のシステムの状態監視を実行し、予知保全などの拡張機能を提供するため、データは上位レベルSCADA制御システム、またはクラウドベースのIoTプラットフォームに伝送されます。

困難な環境条件の状態監視

搬送システムの状態監視は、しばしば困難な環境条件下でセットアップする必要があります。こうした環境では十分なスペースがなく、ブリッジする距離が長く、粉塵、熱、湿度があります。センサーボックスとMICAは、過酷な環境で使用できるほか、EMC高負荷から保護され、保護等級IP 65/67に適合します。

設置するセンサーボックスとMICAを事前設定するため、すべての現地要件は概念実証に詳しく記録されています。センサーの取付も機械的適合性を確認済みなので、微弱な振動が確実に記録されます。Modbusチェックアウトプログラムを使用すると、試運転中にすべてのプリセット機能を現場でダブルチェックし、正しい測定範囲を確保できます。つまり、誤報を大幅に阻止できます。

環境によっては、MICAのゲートウェイ機能を使用して、事前処理済みデータをMQTTやOPC UAといった交換形式で上位レベルのITシステムに無線または有線で伝送することができます。MICAの無線バージョンをモノレールコンベア搬送システムに使用して、各移動搬送ラックのセンサー値を直接評価し、WLAN経由で伝送することができます。

早期の警告メッセージによりプラントのダウタイムを阻止

生産技術部が早めにメンテナンスニーズのメッセージを受け取るように、センサーデータ評価用に閾値を定義します。実際にModbus RTU(遠隔端末装置)経由でMICAに接続されたモニターの現場設置は役立つことが実証されています。 現在の特性値と重要システムの状態をモニター上に信号機能形式で視覚的に表示します。閾値を超過すると、選択された受取人にもアラームメッセージが送られます。さらに、現場の従業員がボタンに触れて、断線、誤作動、材料紛失といったイベントをMICAに送信することができます。つまり、センサーの値を実際の業務イベントに紐づけすることができます。

次のメンテナンスサービスの必要な時期を予想するため、状態監視ソリューションを拡張して、予知保全の機械学習を組み入れられます。クラウドサービスは一般に履歴と現行のデータの必要な解析のために使用されます。機械学習のアルゴリズムはこの目的で、車輪の振動、モーター電流の変動、およびドライブの温度現象に関して収集したデータを使用して、開発およびトレーニングされます。予知保全では、センサーデータの微妙な変化を例外として認識可能で、現在の状態についての結論に到達し、将来の状態について予測することができます。

予知保全といったテーマでは、データ解析分野で経験を持ち、アルゴリズム、規則、ダッシュボードをユーザの要件に合わせて個別に開発し、それを既存のコントロールシステムやERPシステムに統合できる専門のITシステム企業と協力して取り組むことを推奨します。MICA.networkは、この目的のためにハーティングがIT企業と共に設立しました。

短期で償却できる状態監視ソリューション

状態監視システムの導入費用を比較的早く回収できます。標準化された状態監視のコンセプトを採用しているため、計画、システム、設置コストが安く、システム運用者には大きなメリットがあります。つまり、重要コンポーネントの摩耗を早期に認識し、搬送システムの故障を回避することができます。これにより、システムの可用性と総合設備効率(OEE)が向上します。さらに、修理や必要に応じたメンテナンスが減るため、メンテナンス費用も低下します。最終的に顧客関連/使用分野のサービスが向上します。

さらに状態監視にはレトロフィットの面でも恩恵があります。デジタル監視を採用することで、古い施設を最新式にすることができます。それがなければ、製品ライフサイクルによってもっと頻繁になっていたであろうメンテナンスの回数を、実際に必要な回数に減らすことができ、設備の使用時間を伸ばすことができます。

Durch die Schutzart IP 65/67 sind die Sensorboxen und die MICA auch im rauen Umfeld einsetzbar und außerdem gegen hohe EMV-Belastungen geschützt.

Die vorverarbeiteten Daten können je nach Umfeld drahtlos oder drahtgebunden über die Gateway-Funktionalität der MICA in Austauschformaten wie MQTT oder OPC UA an übergeordnete IT-Systeme übertragen werden. Für das Hängebahn-Transportsystem wurde die Wireless-Version der MICA verwendet, um die Sensorwerte in jedem mobilen Transportgestell direkt auszuwerten und per WLAN übertragen zu können.

Frühzeitige Warnmeldung verhindert den Anlagenstillstand

Für die Auswertung der Sensordaten werden Schwellwerte festgelegt, die der Betriebstechnik frühzeitig eine Meldung über den Wartungsbedarf geben. In der Praxis hat es sich als hilfreich erwiesen, wenn vor Ort ein Monitor installiert wird, der per Modbus RTU (Remote Terminal Unit) mit der MICA verbunden ist. Auf dem Monitor werden die aktuellen Kennwerte und kritische Systemzustände optisch in Form einer Ampelfunktion angezeigt. Zusätzlich erhalten ausgewählte Empfänger eine Alarmmeldung, wenn Schwellwerte überschritten werden. Ergänzend haben Mitarbeiter vor Ort die Möglichkeit, per Touch-Button Ereignisse wie Pausen, Störungen oder fehlendes Material an die MICA senden. So können die Sensorwerte mit echten Betriebsereignissen verknüpft werden.

Die Condition-Monitoring-Lösung kann durch Machine Learning zu Predictive Maintenance erweitert werden, um zeitliche Voraussagen über den nächsten Wartungseinsatz machen zu können. Die dafür notwendige Analyse historischer und aktueller Daten findet in der Regel mit Unterstützung von Cloud-Services statt. Hier werden Machine-Learning-Algorithmen entwickelt und mit den gesammelten Daten über die Vibrationen der Laufräder, den Schwankungen im Motorstrom sowie der Temperaturentwicklung der Antriebe trainiert. Predictive Maintenance ist damit in der Lage, schleichende Veränderungen in den Sensordaten als Anomalien zu erkennen und Schlussfolgerungen über den aktuellen und Voraussagen über den künftigen Zustand zu treffen.

Bei Themen wie Predictive Maintenance empfiehlt sich die Zusammenarbeit mit spezialisierten IT-Systemhäusern, die Erfahrung im Bereich Datenanalyse haben und Algorithmen, Regeln und Dashboards individuell für den Bedarf des Anwenders entwickeln und auch die Integration in bestehende Leit- oder ERP-Systeme übernehmen. HARTING hat dafür gemeinsam mit IT-Unternehmen das MICA.network gegründet.

Schnelle Amortisation der Condition-Monitoring-Lösung

Die Einführung von Condition Monitoring rechnet sich relativ schnell. Die Planungs-, System- und Installationskosten sind durch das standardisierte Condition-Monitoring-Konzept gering und der Nutzen für die Anlagenbetreiber hoch. So lässt sich der Verschleiß von kritischen Bauteilen frühzeitig erkennen und ein Ausfall des Transportsystems vermeiden. Dadurch erhöhen sich die Anlagenverfügbarkeit und die Gesamtanlageneffektivität (OEE). Weniger Reparaturen und die bedarfsgerechte Wartung verringern außerdem die Instandhaltungskosten. Schließlich verbessert sich der Service für die betroffenen Kunden / Einsatzbereiche.

Ein weiterer Effekt von Condition Monitoring zeigt sich beim Retrofit. Durch die digitale Überwachung werden Altanlagen auf den aktuellen Stand der Technik gebracht. Die aufgrund des Product Lifecycle sonst häufigeren Wartungszyklen können auf den tatsächlichen Bedarf reduziert und die Nutzungszeit der Anlage verlängert werden.