Ak chcete čokoľvek riadiť, potrebujete na to informácie. V priemyselnom prostredí to znamená mať dáta nielen z výrobných strojov v prevádzke, ale aj z ďalších obslužných technológií. Moderné senzory vedia efektívne „vyťažiť“ užitočné informácie prakticky z akéhokoľvek zariadenia v továrni, a pomáhať tak pri sledovaní kvality produkcie, prediktívnej údržbe, spotrebe energií alebo napríklad parametrov ovzdušia. Pokročilé senzory navyše vedia dáta nielen zbierať, ale vďaka nasadeniu umelej inteligencie (AI) aj analyzovať a vyhodnocovať.
Každá výrobná prevádzka tvorí z hľadiska využívaných technológií „dva svety“. Na jednej strane sú to kľúčové stroje, ktoré sa priamo podieľajú na výslednom produkte, v mnohých prípadoch spojené do celej výrobnej linky. Tie veľmi často disponujú aj diagnostickými technológiami a senzormi. Druhú súčasť tvorí menej „múdra“, ale rovnako dôležitá časť prevádzky – odsávanie, vetranie, chladenie alebo vykurovanie. Dokážete dostať dáta aj z tých „menej inteligentných“ strojov?
Až donedávna predstavoval monitoring a diagnostika týchto zariadení celkom veľký a hlavne nákladný problém. Prostredie priemyselného podniku so všetkými jeho „nástrahami“ napr. v podobe výparov, prachu, hluku či otrasov totiž nie je k elektronike veľmi prívetivé. Inštalácia senzorov preto vyžadovala dôkladnú ochranu proti vplyvom prostredia a na prenos dát natiahnutie stoviek metrov, či dokonca kilometrov káblov. Podobné riešenie sa nakoniec v mnohých prípadoch mohlo ukázať ako príliš drahé alebo dokonca nereálne.
Špecialisti na industriálne IoT vďaka pokročilejším technológiám a miniaturizácii dnes dokážu modernizovať aj stroje, ktorým prvky automatizácie a diagnostiky chýbajú. Moderné senzory je možné inštalovať na jednotlivé zariadenia, ktoré majú byť monitorované (niekedy treba aj jednoducho „pripevniť“ magnetom), a sú napájané batériami. Prenos dát do firemných IT systémov alebo aplikácií následne zaisťuje napríklad bezdrôtová sieť LoRaWAN (Long Range Wide Area Network). Táto nízkoenergetická širokoplošná rádiová sieť s dlhým dosahom vyniká mimoriadnou stabilitou, spoľahlivosťou a na rozdiel od Wi-Fi je veľmi ťažké ju zneužiť. Nevýhodu síce predstavuje fakt, že umožňuje prenášať iba malé objemy dát, ale na prenos údajov z moderných senzorov je to úplne dostačujúce. Senzory aj s využitím AI získané dáta spracovávajú, analyzujú a do firemného datacentra alebo do cloudu odosielajú už iba výsledky alebo upozornenia (pokiaľ sa namerané hodnoty blížia nastaveným limitom alebo ich prekračujú).
Rôzne modely priemyselných senzorov vedia sledovať desiatky rozličných parametrov, a získané výsledky tak možno s úspechom používať v mnohých prípadoch. K typickým patrí napríklad monitoring spotreby energií, sledovanie rôznych parametrov prostredia vo výrobe (teplota, vlhkosť, ale aj výskyt oxidu uhličitého či prchavých látok) slúžiacich na kontrolu kvality alebo kontrolu dodržiavania technologického postupu.
V poslednom čase sa rýchlo vyvíja využitie senzorov na sledovanie a analýzu vibrácií u točivých strojov a ich prediktívnu údržbu. Točivé stroje totiž patria z hľadiska údržby k najproblematickejším technológiám a podstatná časť údržbových zásahov vo výrobných prevádzkach sa týka práve ložísk. Nasadenie senzorov pre diagnostiku vibrácií vie počas prevádzky stroja sledovať rôzne charakteristiky vibrácií (sleduje sa naraz aj viac parametrov), tie priebežne vyhodnocovať a analyzovať. Senzory vedia odhaliť anomálie v chode stroja a včas vyslať signál, že je niečo v neporiadku. Z analýzy sa dá dokonca odhaliť aj možná príčina problému (chyba v ložisku, nesúososť, uvoľnenie ukotvenia stroja a pod.) a jeho závažnosť. Až na základe získaných dát k stroju vyráža údržbársky tím.
Vďaka relatívne jednoduchému riešeniu s nasadením diagnostických senzorov bolo možné napríklad vyriešiť problémy vo výrobe u popredného svetového dodávateľa nemocničných lôžok. Spoločnosti Linet sa podarilo v spolupráci s odborníkmi zo Soitronu vďaka nasadeniu senzorov predísť častým výpadkom motorov pri tryskacom stroji v práškovej lakovni. Senzory v ňom inštalované teraz dokážu sledovať teplotu, otáčky a ďalšie parametre, a pokiaľ zaznamenajú preklzávania alebo zastavenie niektorých častí linky, automaticky spustia vypínaciu sekvenciu pre celý stroj. Údržbári dostanú správu e-mailom a vyrazia k relatívne malej oprave, zatiaľ čo predtým pri odstránení veľkého výpadku linky jej opätovné spustenie trvalo aj dve pracovné smeny.
Tento model prediktívnej údržby s využitím vibračných senzorov prináša firmám výrazné úspory. Dôjde k úspore predovšetkým nákladov na náročnú vibrodiagnostiku vykonávanú často externými firmami. Ďalším zdrojom šetrenia je eliminácia zbytočných údržbárskych zásahov, ale samozrejme aj zásahov vo chvíli, keď je stroj už pokazený. Jednoducho povedané, vďaka riešeniam prediktívnej údržby s využitím IoT technológií je možné stroje opraviť v pravý čas. Celkové úspory v údržbe pritom môžu dosahovať až 30 %.
We are in the process of finalizing. If you want to be redirected to our old version of web site, please click here.
