Zoptymalizuj MTTR Za Pomocą MCSA W Maximo

Karim Gmir bada – Konserwacja 4.0 od kilku lat jest modnym tematem. Od czasu pojawienia się chmury obliczeniowej, internetu rzeczy i sztucznej inteligencji ludzie i konsultanci ze społeczności zarządzającej aktywami starali się wdrożyć tę nową technologię, aby usprawnić procesy konserwacji i zoptymalizować wszelkiego rodzaju kluczowe wskaźniki efektywności, takie jak MTBF i MTTR. W tym artykule przedstawię rozwiązanie, które umożliwia organizacji szybką reakcję w przypadku wystąpienia awarii. Przejdę przez definicję MTTR, technikę MCSA i jej zalety, a na koniec aplikację zaprojektowaną w IBM Maximo i Watson Iot Platform.

Motors

Zoptymalizuj MTTR Za Pomocą MCSA W Maximo

Konserwacja 4.0 od kilku lat jest modnym tematem. Od czasu pojawienia się chmury obliczeniowej, internetu rzeczy i sztucznej inteligencji ludzie i konsultanci ze społeczności zarządzającej aktywami starali się wdrożyć tę nową technologię, aby usprawnić procesy konserwacji i zoptymalizować wszelkiego rodzaju kluczowe wskaźniki efektywności, takie jak MTBF i MTTR. W tym artykule przedstawię rozwiązanie, które umożliwia organizacji szybką reakcję w przypadku wystąpienia awarii. Przejdę przez definicję MTTR, technikę MCSA i jej zalety, a na koniec aplikację zaprojektowaną w IBM Maximo i Watson Iot Platform.

Co oznacza MTTR?

Skrót MTTR oznacza średni czas naprawy. Jest to po prostu czas od rozpoczęcia naprawy uszkodzonego sprzętu do jej zakończenia. W tej fazie pracownicy utrzymania ruchu wykonują następujące zadania:

  1. Diagnoza awarii
  2. Planowanie czynności konserwacyjnych
  3. Zakup wymaganego materiału
  4. Przeprowadzenie zlecenia prac konserwacyjnych
  5. Testowanie sprzętu

Ten przedział czasowy uważa się za zakończony, gdy tylko sprzęt zacznie działać zgodnie ze specyfikacjami. Jeśli sprzęt nadal ulega awarii podczas fazy testowania, agent konserwacyjny rozpoczyna od kroku 1.

W tym artykule postanowiłem zbadać różne awarie elektrycznego silnika indukcyjnego. W poniższej sekcji wyjaśniono, dlaczego ten zasób ma kluczowe znaczenie w procesie produkcyjnym lub dowolnym zautomatyzowanym procesie przemysłowym.

Co to jest silnik indukcyjny?

Silnik indukcyjny stanowi 90% wszystkich silników stosowanych w dowolnym procesie przemysłowym lub systemie. To sprawia, że ​​sprzęt jest jednym z najczęściej używanych zasobów, dlatego wybrałem go do tego artykułu jako studium przypadku.

Silnik indukcyjny składa się z dwóch głównych elementów:

  1. Stojan: 3 główne uzwojenia, które wytwarzają zmienne pole magnetyczne
  2. Wirnik: przewodnik, w którym krąży prąd elektryczny wytworzony przez zmianę pola magnetycznego. Te dwa elementy umożliwiają obracanie się przewodnika.

Kolejny film wyjaśnia szczegółowo, jak działa silnik indukcyjny.

YouTube player

Głównym tematem tego artykułu jest ustalenie, w jaki sposób możemy zoptymalizować MTTR uszkodzonego silnika, a dokładniej czas trwania diagnostyki awarii. Aby znaleźć odpowiedzi na ten cel, musimy wymienić wszystkie możliwe niepowodzenia. Znalazłem interesujący artykuł , który wymienia wszystkie wartości domyślne, które mogą mieć wpływ na stan silnika indukcyjnego.

Następnie chciałbym przedstawić naprawdę ciekawą technikę diagnozy, która umożliwia technikowi lub konserwatorowi zdalnie i bez demontażu jakichkolwiek elementów silnika elektrycznego, zlokalizować zaistniałą awarię. Technika nazywa się MCSA. Zagłębmy się w więcej szczegółów w następnej sekcji.

 

Co to jest MCSA?

MCSA, skrót od Motor Current Signature Analysis, to niesamowita technika, która umożliwia inżynierom ds. konserwacji i niezawodności monitorowanie stanu silnika online bez zatrzymywania jakiegokolwiek procesu produkcyjnego. MCSA rejestruje prąd silnika w formacie domeny czasu. Stosując szybką transformację Fouriera na rejestrowanym sygnale, otrzymujesz aktualne widmo częstotliwości.

Ponieważ każde zachowanie i każda awaria mają swoją własną częstotliwość, nic nie może uciec przed MCSA. Ta technika jest niezwykle niezawodna. W widmie częstotliwości prądu silnika możemy zarejestrować domyślne zerwanie pręta lub uszkodzenie łożyska.

Co więcej, MCSA jest bardzo opłacalny w porównaniu z innymi technikami. W rzeczywistości potrzebujesz tylko poręcznego urządzenia do monitorowania prądu silnika i opracowania małej aplikacji w Matlabie do zastosowania FFT w celu wyświetlenia widma częstotliwości. Pytanie brzmi, w jaki sposób inżynier ds. niezawodności lub utrzymania ruchu może wdrożyć tego rodzaju technikę, aby obniżyć MTTR?

Jak obniżyć MTTR za pomocą MCSA?

Stworzyłem od podstaw aplikację, która pozwala zdiagnozować domyślność bez marnowania czasu. W rzeczywistości, podczas gdy sprzęt pozostaje uruchomiony, aplikacja monitoruje prąd silnika i wyświetla go na wykresie oraz używa go do określenia występującej wartości domyślnej w czasie rzeczywistym.

Jak wyjaśniono wcześniej, technika MCSA wyświetla widmo częstotliwości, z którego możemy wyodrębnić kilka parametrów, które nazywam parametrami zdrowotnymi. Użyłem tego zestawu danych do trenowania modelu klasyfikacji w celu określenia występujących wartości domyślnych.

Projektowanie aplikacji w IBM Maximo Asset Management

W tym celu zarejestrowałem sygnał prądowy 3 różnych silników indukcyjnych. Pierwszy z nich jest sprawny i działa bez żadnej konkretnej awarii. Drugi ma złamany pręt wewnątrz rotora, a trzeci ma 2 złamane pręty.

Użyłem tego czujnika do rejestracji aktualnego sygnału. Zaprojektowałem tę aplikację w celu wykonania następujących kroków:

1.     Monitorowanie sygnału prądowego 3 różnych silników, z których każdy ma stopień awarii.

2.     Wyświetl bieżący sygnał na platformie IBM Watson IoT

3.     Stosowanie FFT i wyodrębnianie wskaźników zdrowia.

4.     Generowanie raportu BIRT, w którym wyświetliłem widmo częstotliwości prądu silnika

5.     Szkolenie i testowanie modelu prognozowania klasyfikacji przy użyciu usług Watson Machine Learning

6.     Wyświetlanie wyników punktacji na platformie IoT Watson

7.     Generowanie zleceń pracy zgłoszeń serwisowych w Maximo EAM, gdy wyniki oceniania przekraczają zdefiniowany próg.

Application design

Widmo częstotliwości w raporcie BIRT

Zasadniczo ten raport jest przeznaczony dla inżynierów niezawodności, którzy rozumieją różne zachowania i różne awarie, które mogą wystąpić podczas pracy silnika elektrycznego.

Jak pokazano na następnym wykresie, wyświetla widmo częstotliwości. Jeden z nich odpowiada częstotliwości zasilania, która w naszym przypadku wynosi 50 Hz. Widzimy obok niego małe piki po lewej i prawej stronie obu silników, które mają połamane pręty.

Raport BIRT wygenerowany dla aplikacji IBM Maximo

Przed zaprojektowaniem jakiejkolwiek aplikacji lub dowolnego zautomatyzowanego przepływu pracy przy użyciu wymyślnych narzędzi lub programów sztucznej inteligencji, eksperci muszą zapoznać się z tego rodzaju raportem, gdy zarządzają uszkodzonymi silnikami indukcyjnymi. Piki po obu stronach częstotliwości 50 Hz reprezentują domyślne zachowanie pękniętych słupków. Ponieważ każda domyślna częstotliwość jest wstępnie obliczana przy użyciu określonego równania, eksperci mogą monitorować intensywność tych pików i odpowiednio reagować.

W tym raporcie klient może poprosić o wyświetlenie dalszych szczegółów, takich jak bieżące zlecenia pracy lub planowana konserwacja zapobiegawcza. Proszę o kontakt, jeśli potrzebujesz pomocy w zdefiniowaniu lub zaprojektowaniu raportu BIRT na IBM Maximo.

Platforma IoT Watson

Poniższy pulpit nawigacyjny wyświetla 3 różne karty dla każdego monitorowanego silnika indukcyjnego:

  • Szczegóły informacji z rozwiązania Maximo EAM
  • Aktualny sygnał rejestrowany przez czujniki
  • Ocena wyników z modelu predykcji klasyfikacji.
IBM Watson Iot platform

Jest to prosty pulpit nawigacyjny, który wyświetla odpowiednie dane, których może wymagać Twój klient. Możesz oczywiście zaimportować więcej danych, łącząc swój system zewnętrzny z aplikacją za pomocą natywnych interfejsów API . Więcej szczegółów można dodać na innych kartach, takich jak niestandardowe wskaźniki KPI dotyczące konserwacji, zapasów lub nawet wydatków finansowych.

Co ciekawsze, ten pulpit nawigacyjny można udostępnić wielu użytkownikom. Będziesz musiał zdefiniować role bezpieczeństwa i przyznać dostęp zgodnie z obowiązkami biznesowymi w organizacji. W moim przypadku dzielę się dostępem z potencjalnymi klientami, aby mogli zobaczyć pulpit nawigacyjny. Dzięki temu mogą myśleć o swoim procesie biznesowym i o tym, jak mogą wdrożyć tę technologię w swoich codziennych działaniach.

Uczenie maszynowe Watsona

Uczenie maszynowe Watson to usługa w chmurze IBM. Wykorzystałem go do wytrenowania modelu klasyfikacyjnego, który umożliwia pracownikom utrzymania ruchu określenie występujących awarii w czasie rzeczywistym. Waston ML to w zasadzie usługa połączona z aplikacją. Wywołuje wyszkolony model do oceniania przy użyciu interfejsów API.

Wykorzystałem IBM SPSS, który jest zintegrowanym modułem studia IBM Watson w celu stworzenia i szkolenia modelu predykcji klasyfikacji. Na kolejnym rysunku można zobaczyć zaprojektowany model, który jest bardzo prosty i nie wymaga szczegółowej i poszerzonej o dane wiedzy.

IBM SPSS Modeler

Po utworzeniu modelu w IBM SPSS wdrożyłem go tworząc nową instancję wdrożenia na platformie IBM Cloud Pak for Data. Od 2017 roku IBM zmienia swoją platformę, aby poprawić wydajność i bezpieczeństwo. Proszę o komentarz, jeśli uważasz, że coś trzeba zmienić.

Przepływ pracy IBM Maximo

Ta cecha w IBM Maximo czyni go prawdziwym wyróżnikiem wśród rozwiązań EAM dostępnych na rynku. W rzeczywistości możesz zdefiniować i zautomatyzować procesy biznesowe, dzięki czemu nie będziesz musiał ręcznie przeprowadzać walidacji, powiadamiać ludzi e-mailami i SMS-ami lub wyzwalać różnych zdarzeń pod pewnymi warunkami. Poniższy film to interesujący samouczek dotyczący przepływu pracy dla początkujących.

IBM Maximo workflow designer tutorial

Celem tej aplikacji jest obniżenie MTTR. W poprzednich rozdziałach dowiedzieliśmy się, jak szybko zdiagnozować zaistniałą awarię za pomocą programów sztucznej inteligencji. Następnym zadaniem jest aktywne planowanie działań konserwacyjnych zgodnie z awarią i jaka lepsza funkcja do wykonania tego innego niż przepływy pracy Maximo.

W rzeczywistości można zdefiniować przepływ pracy, który umożliwia generowanie zgłoszenia serwisowego lub zlecenia pracy, jeśli wynik oceniania przekracza wstępnie zdefiniowany próg. W tych nowo utworzonych rekordach dołączasz odpowiedni plan pracy, w którym materiał, rzemiosło i usługi są już zdefiniowane we wniosku o plan pracy. Możesz pójść jeszcze dalej, zamawiając potrzebne materiały i czekając na dostawę.

Jak wspomniano wcześniej, przepływy pracy w Maximo wnoszą ogromną wartość do operacji biznesowych. Dobrze zdefiniowane i zaprojektowane przepływy pracy zapewniają dokładność i integralność. Dlatego będziesz się martwić brakującym powiadomieniem lub działaniem.

IBM Maximo workflow design

Wniosek

W tych artykułach dowiedziałeś się, jak zoptymalizować średni czas naprawy elektrycznego silnika indukcyjnego, który jest obecny w ponad 80% zautomatyzowanych procesów przemysłowych. Dzięki monitorowaniu bieżącego sygnału żadna awaria nie ucieknie z Twojej diagnozy. Co więcej, możesz faktycznie wykryć występującą awarię, nawet zanim zobaczysz lub wyczujesz jakiekolwiek fizyczne zachowanie, takie jak wibracje lub hałas.

Jeśli chcesz uzyskać więcej szczegółów na temat tego przypadku użycia lub szukasz sposobów na wdrożenie tej technologii z jej funkcjonalnym przepływem pracy, kliknij ten link i zostaw swoje informacje. Bardzo chętnie umówię się na spotkanie i zbuduję nowe połączenie.

Przeczytaj więcej o pracy Karima tutaj