상태 감시 기능, 운송 시스템에서 무단 정지시간을 방지하다

에스컬레이터, 컨베이어 벨트, 모노레일 컨베이어 및 저장 및 검색 기계와 같은 운송 시스템의 고장 방지는 필수적입니다. 적합한 상태 감시는 예기치 않은 정지시간을 조기에 방지할 수 있습니다. 다만, 기존의 진동 분석방법은 이러한 시스템의 매우 낮은 저주파수 진동에 적합하지 않습니다. HARTING 및 Formsmedia GmbH 양사는 이미 실제로 검증된 상태 감시용 신규 콘셉트를 고안했습니다.

예기치 않은 정지시간은 운송 시스템에서 값비싼 골칫거리를 반보적으로 야기합니다. 자동차 제조에 사용되는 모노레일 컨베이어 운송 시스템은 이를 단적으로 보여주는 사례입니다. 지지 구조물들이 육중한 컴포넌트 또는 차체 전부를 운반합니다. 전체 하중은 플라스틱 코팅된 휠이 지탱합니다. 어느 순간, 코팅이 휠에서 벗겨지면 모노레일 컨베이어에 휠 손상이 발생할 수 있습니다. 생산은 중단되고 모노레일 컨베이어의 수리에 일정 시간이 소모될 것입니다.

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.

모노레일 컨베이어 운송 시스템의 상태 감시, 설비개장 제품으로도 출시되다

고속 주행 엔진이나 변속기의 진동 분석은 약 20년 동안 신뢰성 있는 모니터링 장비로 입증되었습니다. 모노레일 컨베이어와 같은 저속 주행 운송 시스템은 매우 낮고 미미한 주파수 진동으로 인해 milli-G 범위에서 상당히 더 민감한 진동 감지 기능을 요구합니다. 측정 기술, 펄스 및 데이터 분석 회사인 Formsmedia는 이러한 요구사항을 고려하여 HARTING과 함께 모니터링 솔루션을 공동 개발했습니다.

  • MEMS 가속 센서가 장착된 고감도 센서 박스는 용량에 따른 운송 시스템의 움직임을 포착하고 휠의 진동을 감지하여 모터 전류와 드라이브의 온도에 관한 데이터를 수집합니다.
  • 센서 데이터는 HARTING에서 Edge Computing System MICA에 할당된 Modbus를 통해 수집 및 전송됩니다. MICA는 Linux 기반 운영 체제와 Linux 컨테이너로 구성된 가상 어플리케이션 환경을 적용한 네트워크 연결 기능을 갖춘 안전한 미니 컴퓨터입니다.
  • 운송 시스템의 상태 감시를 위해, MICA는 Formsmedia의 분석 소프트웨어를 사용하여 지역 현장에서 포함된 센서 데이터를 집계, 저장 및 시각화합니다. MICA는 불필요한 데이터가 전송될 필요가 없도록 데이터를 현장에서 신속하게 평가하는 데 적합합니다.
  • 고속 푸리에 변환(FFT, fast Fourier transform)은 진동 스펙트럼 분석은 물론 비조화 진동 평가에도 사용됩니다.
  • 또한 저속 주행 구성부품을 개조한 운송 시스템에 대한 상태 감시 시스템을 추가할 수도 있습니다.
  • 여러 시스템에 대한 상태 감시를 수행하고 예측 정비와 같은 확장 기능을 제공하기 위해 보다 높은 수준의 SCADA 제어 시스템 또는 클라우드 기반 IoT 플랫폼으로 데이터가 전송됩니다.

열악한 환경 조건에 대한 상태 감시

운송 시스템에 대한 상태 감시는 어려운 환경 조건 하에서 빈번하게 설정되어야 합니다. 공간이 부족하거나 브리징 연결 거리가 멀거나 먼지, 고온, 다습 등의 열악한 요인이 존재할 수도 있습니다. 센서박스 및 MICA는 열악한 환경에서 사용 가능하며, IP 65/67 보호등급에 이르기까지 높은 EMC 부하에 대해 보호됩니다.

모든 현지 요건은 설치를 위해 센서 박스 및 MICA를 사전 구성하는 콘셉트 증서에 상세히 기록됩니다. 미세한 진동도 확실히 기록될 수 있도록 기계적 적합성을 고려하여 센서 부착 상태를 검사합니다 Modbus 체크아웃 프로그램은 시운전 중 현장에서 사전 설정된 모든 기능을 이중으로 확인하고 올바른 측정 범위를 확인하는 데 사용될 수 있습니다. 이로써 잘못된 경보를 대부분 예방할 수 있습니다.

환경에 따라 사전 처리된 데이터를 무선으로 상위 IT 시스템으로 전송하거나 MICA의 게이트웨이 기능을 사용하여 MQTT나 OPC UA와 같은 교환 형식으로 유선 전송할 수 있습니다. MICA 무선 버전제품은 각 모바일 운송 랙에서 센서값을 직접 평가한 후 WLAN을 통해 이들 값을 전송할 수 있는 모노레일 컨베이어 운송 시스템에 사용됩니다.

조기 경고 메시지, 공장 가동 중단을 예방하다

센서 데이터를 평가하여 생산 개발 부서가 조기 유지보수 필요성에 대한 메시지를 수신하기 위해 임계값이 정의됩니다. 실무에서, Modbus RTU (Remote Terminal Unit)를 통해 MICA에 연결된 모니터를 현장에 설치하는 방식이 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 현재 특성값 및 임계 시스템의 상태는 신호등 방식으로 모니터에 시각적으로 표시됩니다. 또한, 선택된 해당 수신기는 임계값이 초과될 경우 알람 메시지를 전송합니다. 뿐만 아니라, 현장 직원이 버튼에 접촉함으로써 중지, 오작동 또는 자재 분실과 같은 발생 상황을 MICA에 전송할 수도 있습니다. 이는 센서 값이 실제 동작 이벤트에 연결될 수 있음을 의미합니다.

상태 감시 솔루션은 다음 유지보수가 필요한 시기를 예측하기 위해, 예측 정비용 기계 학습 단계를 포함하도록 확장될 수 있습니다. 클라우드 서비스는 일반적으로 과거 및 현재 데이터의 필수적인 분석에 사용됩니다. 기계 학습 알고리즘은 휠의 진동, 모터 전류 변동 뿐 아니라 드라이브 온도 개발과 관련하여 수집된 데이터를 써서 해당 용도로 개발 및 교육됩니다. 예측 정비는 센서 데이터의 미미한 변화를 이상 징후로 인식하고, 현상태를 판단하고 향후 미래의 상태를 예측할 수 있습니다.

예측 정비와 같은 주제에 관해서는, 데이터 분석 분야에 대한 경험은 물론 알고리즘, 규칙 및 대시보드를 사용자의 요건에 따라 개별 맞춤형으로 개발하고 기존 제어 시스템 내지 ERP 시스템과의 통합이 가능한 전문 IT 시스템 하우스와의 협력이 권장됩니다. MICA.network는 이러한 목적으로 IT 기업들과 함께 HARTING에 의해 설립되었습니다.

상태 감시 솔루션의 신속한 비용 회수

상태 감시 시스템 개설에 드는 비용은 비교적 빠르게 회수됩니다. 표준화된 상태 감시 콘셉트 덕분에 시설 계획, 시스템 및 설치 비용이 저렴할 뿐 아니라, 시스템 운영자의 편익도 높습니다. 이는 중요한 구성요소의 마모를 조기에 인식할 수 있어, 운송 시스템의 고장을 미연에 방지할 수 있음을 의미합니다. 이로써 시스템 가용성과 전체 장비 효율성(OEE)이 향상됩니다. 또한 수리 빈도수가 대폭 감소하고 요청에 따른 유지보수로 인해 유지관리 비용이 절약됩니다. 이는 궁극적으로 관련 고객 및 응용 분야를 위한 서비스를 향상시킵니다.

상태 감시로 인한 추가 효과는 개장된 시설 환경에서 볼 수 있습니다. 디지털 모니터링 덕분에 오래된 구형 시설이 최첨단 시설로 탈바꿈할 수 있습니다. 제품 수명주기로 인해 더욱 빈번해진 유지보수 주기가 실수요 조건으로 감소되어, 시설 가동 시간을 연장할 수 있습니다.

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.