Konserwacja predykcyjna ukierunkowana na ograniczenie marnotrawstwa energii

Marnotrawstwo energii we wszystkich zakładach jest w dużej mierze powodowane przegrzewaniem się systemów dystrybucji energii elektrycznej oraz przeciążeniem/niedostosowaniem elementów obracających się. Inteligentne systemy zarządzania energią w połączeniu z konserwacją predykcyjną (ang. Predictive Maintenance — PdM) i przemysłowym Internetem Rzeczy (IIoT) są skutecznym rozwiązaniem tego przemysłowego problemu. Konserwacja predykcyjna została omówiona w sekcji 4 publikacji „Inteligentne rozwiązania na potrzeby efektywności energetycznej” (kliknij tutaj, aby uzyskać więcej informacji szczegółowych). W tym artykule omówiono zasady konserwacji predykcyjnej i dlaczego organizacje wdrażają systemy konserwacji predykcyjnej w celu zmniejszenia strat energii w kontekście przemysłowym.

Technologie te umożliwiają inteligentną produkcję. Skutkuje to poprawą ogólnej efektywności sprzętu (OEE), która jest wykorzystywana w zarządzaniu procesami przemysłowymi do monitorowania i analizowania tempa produkcji. Idea OEE jest obecnie popularna, ponieważ pozwala identyfikować źródło problemu w urządzeniach przemysłowych.

Konserwacja predykcyjna pomaga zmniejszyć straty energii:

Rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej występują w różnych formach w celu zmniejszenia marnotrawstwa energii. Monitorowanie akustyczne, technologia podczerwieni, analiza wibracji, analiza oleju i analiza obwodu silnika to kilka z najczęściej stosowanych technologii.

Konserwacja PdM opiera się wyłącznie na Internecie Rzeczy (ang. Internet of Things — IoT), przetwarzaniu w chmurze, systemach cyber-fizycznych (ang. Cyber-Physical System — CPS), analizie dużych danych (ang. Big Data Analysis — BDA) oraz technologiach informacyjno-komunikacyjnych (ang. Information and Communication Technologies — ICT).

Systemy ogrzewania, wentylacji i klimatyzacji (HVAC) są największymi konsumentami energii w infrastrukturze budynku przemysłowego, dlatego ich ciągła, efektywna praca ma krytyczne znaczenie. Niewspółosiowość jakiegokolwiek urządzenia mechanicznego powoduje wzrost wibracji lub hałasu, a wpływ ten przekształca się w straty energii. Niewłaściwe smarowanie może prowadzić do tarcia w łożysku, przez co silnik zużywa nadmierną ilość energii elektrycznej. Nierównomierny rozkład masy na wirniku wentylatora skutkuje brakiem równowagi z powodu gromadzenia się niewidocznych cząstek pyłu i przyczynia się do nadmiernego zużycia energii. Wzrost temperatury spowodowany niewystarczającym smarowaniem również wymaga monitorowania online. Filtry harmoniczne stosowane do usuwania zniekształceń harmonicznych mogą wytwarzać wysokie częstotliwości wzbudzenia, zwiększając poziom wibracji, przyspieszenie i nagrzewanie się sprzętu. Ten wzrost temperatury ilustruje marnowanie energii cieplnej. Nadmierne zużycie energii jest powszechnie kojarzone z naturalną tendencją do nadmiernego eksploatowania sprzętu w celu osiągnięcia celów wydajnościowych. Proaktywne środki śledzenia wzorców drgań, poziomów hałasu, zmian temperatury i innych wskaźników, które zapewniają wgląd w stan pracy sprzętu, są w stanie zapewnić efektywne wykorzystanie energii.

Przyjęcie efektywności energetycznej i zrównoważonego podejścia to cele rozwiązań w zakresie konserwacji predykcyjnej. Obejmuje optymalizację energii, wykrywanie i badanie możliwości ograniczenia strat i wydatków na energię. Ponadto, ten prognostyczny system zarządzania zapewnia wczesne ostrzeżenie o problemach ze sprzętem lub jego wymianą. Zamiast ignorować usterki i doprowadzać sprzęt do awarii, diagnostyka jest źródłem kompleksowej analizy.

Automatyzacja oparta na Internecie Rzeczy (IoT) pozwala różnym urządzeniom zasilanym energią łączyć się cyfrowo ze scentralizowaną bramą za pośrednictwem bezprzewodowych czujników i siłowników, umożliwiając menedżerowi zakładu monitorowanie i zarządzanie operacjami ogromnych zakładów przemysłowych z dowolnego miejsca na świecie. Pozwala na zbieranie i analizę danych z pożądanej perspektywy za pomocą algorytmów AI/ML za pośrednictwem scentralizowanej platformy chmurowej. „Monitorowanie stanu” sprawdza w czasie rzeczywistym stan krytycznych komponentów, takich jak sprężarki, silniki, wentylatory, dzięki czemu można natychmiast wykryć wszelkie anomalie i wdrożyć oraz przeprowadzić konserwację predykcyjną.

Farnell dostarcza kompleksową platformę dla kluczowych komponentów potrzebnych do zapewnienia inteligentnego monitorowania w czasie rzeczywistym z partnerami dostarczającymi kluczowe produkty dodatkowe, niezbędne do tworzenia kompletnych rozwiązań. Niektóre z kategorii produktów do konserwacji predykcyjnej to przyrządy pomiarowe, zestawy rozwojowe, produkty do ochrony antystatycznej (ESD), przyrządy do testowania rozwiązań elektrycznych, obrazowanie termiczne, bezpieczeństwo maszyn. Produkty te, jak również związany z nimi ekosystem partnerów, umożliwiają prowadzenie konserwacji predykcyjnej w szerokim zakresie zastosowań w inteligentnych gałęziach przemysłu i obiektach w celu poprawy niezawodności i działania, z dodatkowymi korzyściami w postaci zmniejszenia strat energii, kosztów operacyjnych i zapewnienia stale optymalnych warunków dla komfortu lokatorów.