Sensors and IoT Devices
Czujniki są podstawą konserwacji predykcyjnej. Zbierają one w czasie rzeczywistym dane dotyczące różnych parametrów, takich jak temperatura, wibracje, ciśnienie, wilgotność, czas pracy i odległości. Urządzenia IoT ułatwiają płynną transmisję tych danych do centralnych systemów analitycznych.
Typ czujników:
Czujniki wibracji: Używane do monitorowania wibracji w silnikach, pompach i innych urządzeniach obrotowych. Różnice we wzorcach wibracji często wskazują na problemy mechaniczne, takie jak niewspółosiowość lub niewyważenie.
Czujniki termiczne: Mierzą zmiany temperatury w maszynach. Przegrzanie często wskazuje na awarie łożysk lub problemy ze smarowaniem.
Czujniki akustyczne: Przechwytują fale dźwiękowe generowane przez maszyny. Zmiany wzorców akustycznych mogą wskazywać na usterki, takie jak pęknięcia lub wycieki.
Czujniki optyczne: Monitorują wzorce świetlne i są wykorzystywane do wykrywania wad powierzchni, problemów z wyrównaniem i innych anomalii wizualnych.
Gromadzenie i przechowywanie danych
Ogromna ilość danych gromadzonych przez czujniki musi być przechowywana w ustrukturyzowanym formacie. W tym celu często stosuje się rozwiązania przechowywania danych w chmurze, oferujące skalowalność i łatwość dostępu.
SSI SCHAEFER wykorzystuje urządzenia brzegowe, aby uzyskać dostęp do danych w czasie rzeczywistym na poziomie kontroli, a następnie przesłać je do skomputeryzowanego systemu zarządzania konserwacją, czyli do WAMAS Maintenance Center.
Rozszerzenie danych:
Przetwarzanie wstępne: Surowe dane zebrane z czujników są wzbogacane poprzez etapy wstępnego przetwarzania, takie jak filtrowanie, normalizacja i transformacja. Dzięki temu dane są bardziej odpowiednie do analizy i modeli uczenia maszynowego.
Przetwarzanie w czasie rzeczywistym: Systemy zdolne do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym zapewniają natychmiastowy wgląd, umożliwiając interwencje w odpowiednim czasie.
Zaawansowana analiza i uczenie maszynowe
Zebrane dane są analizowane przy użyciu zaawansowanych algorytmów i modeli uczenia maszynowego. Technologie te mogą identyfikować wzorce i korelacje, które wskazują na potencjalną awarię sprzętu.
W SSI SCHAEFER globalne dane maszyn są wykorzystywane jako dodatek do indywidualnej historii konserwacji, która jest dostępna za pośrednictwem platformy WAMAS Maintenance Center. Na tej podstawie można na przykład wykryć odbiegające od normy zachowanie w postaci anomalii.
Rola algorytmów:
Regresja liniowa: Używana do przewidywania wartości liczbowych na podstawie danych historycznych.
Drzewa decyzyjne: Stosowane do zadań klasyfikacji i identyfikacji wzorców błędów.
Sieci neuronowe: Skuteczne w zadaniach głębokiego uczenia się, szczególnie przydatne w rozpoznawaniu złożonych wzorców i anomalii.
Wykrywanie anomalii: Algorytmy specjalnie zaprojektowane do identyfikacji odchyleń od normalnych parametrów operacyjnych, sygnalizujące potencjalne problemy.
Modele uczenia maszynowego:
Uczenie nadzorowane: Obejmuje szkolenie modelu na oznaczonych danych historycznych w celu przewidywania przyszłych wyników.
Uczenie ze wzmocnieniem: Modele poprawiają swoje przewidywania metodą prób i błędów, ucząc się na podstawie swoich wcześniejszych decyzji.
Uczenie bez nadzoru: Identyfikuje ukryte wzorce w nieoznakowanych danych, przydatne do wykrywania anomalii i tworzenia klastrów..
Interfejs użytkownika i panele nawigacyjne
Informacje generowane na podstawie analizy danych są prezentowane na przyjaznych dla użytkownika pulpitach nawigacyjnych. Interfejsy te umożliwiają zespołom konserwacyjnym monitorowanie stanu sprzętu i otrzymywanie alertów o potencjalnych problemach w czasie rzeczywistym.
Narzędzia wizualizacji: Dashboardy wykorzystują różne narzędzia wizualizacyjne, takie jak wykresy, mapy cieplne i linie trendu, aby intuicyjnie prezentować dane.
Alerty w czasie rzeczywistym: Natychmiastowe powiadomienia umożliwiają szybkie reagowanie na potencjalne problemy, minimalizując przestoje.
