Kontrola stanu
Monitorowanie stanu technicznego oznacza ciągłe lub okresowe rejestrowanie i analizowanie stanu technicznego maszyn, systemów lub procesów. Celem tej strategii konserwacji jest wczesne wykrywanie odchyleń od normalnego stanu, unikanie nieplanowanych przestojów i wydłużanie żywotności maszyn.
Typowe parametry fizyczne monitorowane w systemie monitorowania stanu technicznego (CMS) to drgania, temperatury, ciśnienia, jakość oleju i smaru oraz sygnały dźwiękowe.
Tryb obsługi kontroli stanu
Podstawą monitorowania stanu jest wykrywanie stanu za pomocą czujników, takich jak czujniki drgań, czujniki ciśnienia i temperatury lub systemy monitorowania cząstek w płynach hydraulicznych.
Dane pomiarowe są przesyłane przez sieć, bezprzewodowo lub przewodowo, do centralnego systemu monitorowania, gdzie są dokumentowane, porównywane z wartościami referencyjnymi lub granicznymi i analizowane przy użyciu automatycznego procesu przetwarzania danych pomiarowych. W fazie diagnostycznej wykrywane są anomalie i wzorce uszkodzeń, dzięki czemu można odpowiednio wcześnie zaplanować niezbędne działania konserwacyjne.
Obszary aplikacji
Kontrola stanu wykorzystywana jest przede wszystkim w Przemyśle 4.0 i w środowiskach inteligentnych fabryk. Typowe aplikacje obejmują monitorowanie maszyn w elektrowniach, monitorowanie turbin lub generatorów, monitorowanie systemów obrotowych, takich jak pompy, sprężarki, silniki elektryczne lub obrabiarki, a także monitorowanie procesów w technologii procesowej. Kontrola stanu odgrywa również centralną rolę w bardzo wrażliwych obszarach, takich jak walcownie, lotnictwo czy transport kolejowy.
Kontrola stanu w kontekście konserwacji zapobiegawczej i Przemysłu 4.0
Zarejestrowane dane dotyczące stanu technicznego służą zatem jako podstawa do konserwacji zapobiegawczej (konserwacji opartej na stanie technicznym). Wykorzystując metody takie jak analiza sygnałów, rozpoznawanie wzorców czy analiza emisji akustycznej, można w bezpieczny sposób przewidzieć nawet złożone uszkodzenia maszyn. Nowoczesne rozwiązania wykorzystują uczenie maszynowe, kontrolę stanu Big Data i Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT) do oceny nawet dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.