- moneo: platforma IIoT
- Przykłady zastosowania
Monitorowanie filtrów wody w obiegach chłodzenia z moneo RTM
Konserwacja filtrów w oparciu o stan w systemach z wymiennikami ciepła z wykorzystaniem oprogramowania moneo RTM
Mikrofiltry w obiegach chłodzenia w firmie ifm prover gmbh zapewniają płynne działanie instalacji z wymiennikami ciepła. Filtry chronią wymienniki ciepła w podłączonych maszynach, usuwając zanieczyszczenia z wody chłodzącej. Ten ważny element filtrujący należy regularnie serwisować i wymieniać. Stałe monitorowanie optymalizuje ten proces i gwarantuje ciągłe działanie systemów.
Przypadki zastosowań do monitorowania filtrów w procesie produkcji:
- Zapewnienie jakości produktu i procesu
- Optymalizacja zużycia energii
- Organizacja konserwacji
- Zapewnienie czystości wody przez usuwanie takich zanieczyszczeń jak odłamki, glony itd., które w przeciwnym razie zatkałyby wymiennik ciepła, co doprowadziłoby do awarii
Sytuacja wyjściowa:
Filtry wody były wymieniane w stałych odstępach czasu (co osiem tygodni), niezależnie od ich stanu. W tym celu przeprowadzano wzrokową kontrolę stanu filtra. Nie istniało stałe i centralne monitorowanie filtrów. Prowadziło to do dodatkowych kosztów, powodowanych przed zbyt wczesne lub zbyt późne wymiany filtrów, przestojów maszyny w skutek wadliwych lub zatkanych filtrów oraz nieplanowanych przerw w produkcji w związku z pracami konserwacyjnymi. Te zdarzenia były często nieodpowiednio dokumentowane, co uniemożliwiało późniejsze analizy awarii z powodu braku danych.
Cel projektu:
Celem było przejście z zapobiegawczej strategii reaktywnej na strategię konserwacji w oparciu o stan, aby zoptymalizować wdrażanie personelu, usprawnić proces wymiany filtrów i zapewnić spójną dokumentację realizowanych działań. Zdefiniowana grupa odbiorców wiadomości e-mail w dziale konserwacji miała otrzymywać powiadomienia o wymianie filtra, a same wymiany miały odbywać się tylko wtedy, gdy było to konieczne ze względu na ich stan. Aby umożliwić określenie dalszych możliwości optymalizacji, celem było zapewnienie użytkownikom możliwości analizowania danych.
Wdrożenie:
Oprogramowanie moneo zainstalowano na centralnym serwerze istniejącej infrastruktury IT o dużej wydajności, a moduł moneo RTM aktywowano przy użyciu klucza licencyjnego (LAC). W celu monitorowania mikrofiltra zamontowano dwa czujniki ciśnienia, jeden wykrywający ciśnienie przed filtrem, a drugi wykrywający ciśnienie za filtrem. Na podstawie tych dwóch wartości można określać różnicę ciśnień, co pozwala na uzyskanie informacji o stanie filtra. Pomiar musi być bardzo dokładny. Czujniki ciśnienia są wyposażone w interfejsy IO-Link, umożliwiające przesyłanie danych do mastera IO-Link IoT. Moduł moneo RTM zainstalowany na serwerze co sekundę pobiera dane ciśnienia z mastera.
moneo RTM przetwarza dane i wykorzystuje je do:
- obliczania różnicy ciśnień,
- zapisywania danych historycznych,
- wizualizowania danych,
- monitorowania wartości progowych.
Na potrzeby monitorowania filtrów zdefiniowano progi ostrzeżeń i alarmów. Te dane pobrano z karty danych wydanej przez producenta filtra. Na karcie danych wskazano wysokość różnicy ciśnień w przypadku nowego filtra przy określonym natężeniu przepływu (w naszym zastosowaniu przy ok.1m³/h = ok. 0,05bar). Wymianę filtra zaleca się przy różnicy ciśnień > 0,5bara. W nowym stanie do różnicy ciśnień dodano 0,5bara. W rezultacie filtr w tym przykładzie należy wymienić przy ciśnieniu 0,55bara. Maksymalny błąd pomiaru zastosowanych czujników wynosi ok. 0,05bara, próg alarmu ustawiono na 0,5bara. Próg ostrzeżenia musi być osiągany wcześniej i został ustawiony na 0,45bara, co gwarantuje odpowiednio wczesne ostrzeganie personelu.
Rezultat:
Pierwsze wyniki zaobserwowano po kilku tygodniach. Patrząc na wygląd i przedział czasu, wymiana filtra byłaby już do tej pory konieczna. Jednak dane i wyniki pomiarów uzyskane dzięki stałemu monitorowaniu filtra wykazały, że stopień zatkania filtra wynosił zaledwie 20%. W związku z tym postanowiono pominąć wymianę filtra w oparciu o czas. Znacznie wydłużyło to okres eksploatacji filtrów.
Podsumowanie:
Rozwiązanie moneo RTM umożliwiło spełnienie wszystkich celów:
- Przegląd i szczegółowe informacje dotyczące instalacji prezentowane na kokpicie
- Rejestrowanie danych w celu dalszej optymalizacji
- Możliwość analizy rejestrowania danych
- Stałe monitorowanie stanu filtra
- Powiadomienie przez e-mail w przypadku naruszenia wartości progowej
Struktura systemu
- Master IO-Link (AL1350)
- Czujnik ciśnienia przed filtrem
- Czujnik ciśnienia za filtrem
Kokpit
Odpowiednie informacje z czujników mogą być szybko iindywidualnie wizualizowane za pomocą funkcji kokpitu.
- Wykres liniowy pokazuje wahania ciśnienia w zależności od czasu (różnica ciśnień przed i za filtrem)
- Bieżące ciśnienie przed filtrem
- Bieżąca różnica ciśnień, ze wskazaniem wartości progowej
- Bieżące ciśnienie za filtrem
- Stan filtra w %
- Sygnał sygnalizacji świetlnej w odniesieniu bieżącego stanu filtra
Analiza
Moduł analizy można wykorzystać do wyświetlania dalszych szczegółów. Zrzut ekranu przedstawia wartości ciśnienia zebrane w ciągu miesiąca. Jak widać, różnica ciśnień wzrasta w miarę upływu czasu. Jest to normalne, ponieważ z czasem filtr się zapycha. Zaskoczeniem jest, że ta wartość wzrasta wolniej, niż się spodziewano. Dzięki temu możliwe jest wydłużenie okresu eksploatacji filtra.
- Niebieska linia, różnica ciśnień w filtrze
Zadania i zgłoszenia:
Zarządzanie wartościami progowymi
Ta funkcja w oprogramowaniu moneo RTM umożliwia użytkownikom zdefiniowanie indywidualnego progu dla każdej wartości procesowej. W tym zastosowaniu wartości progowe są ustawione tak, że personel konserwujący będzie odpowiednio wcześnie powiadamiany o konieczności wymiany filtra.
W trakcie rozruchu maszyny mogą przez krótki czas występować większe wahania ciśnienia. Można je wyeliminować, ustawiając czas zwłoki. Oznacza to, że krótkotrwałe przekroczenia wartości granicznych nie będą uwzględniane, a system zareaguje tylko wtedy, gdy różnica ciśnień zostanie przekroczona na czas X.
- Górny próg ostrzeżenia
- Czas zwłoki progu ostrzeżenia
- Górny próg alarmu
- Czas zwłoki progu alarmu
Zarządzanie zasadami przetwarzania zgłoszeń
Do zdefiniowania prostych reguł ostrzeżeń i alarmów można wykorzystać kreator reguł przetwarzania zgłoszeń. W poniższym przykładzie grupa odbiorców wiadomości e-mail w dziale obsługi budynku jest powiadamiana o osiągnięciu progów alarmów i ostrzeżeń oraz o zbliżającej się lub pilnej wymianie filtra.
- Definicja wartości progowych (5) i źródeł danych (6)
- Definiuje, jaka zasada jest stosowana
- Definiuje pilność ostrzeżenia lub alarmu
- Definiuje odbiorców wiadomości e-mail
- Definicja odnośnych wartości progowych
- Definicja odnośnych źródeł danych
E-mail generowany przez moneo zawiera już informacje zgłoszenia:
- Zakłócone źródło danych
- Wartość przekroczona lub nieosiągnięta
- Pilność zgłoszenia
- Znacznik czasowy
Obliczone wartości:
obliczanie różnicy ciśnień
Różnica ciśnieńΔP= ciśnienie przed filtrem – ciśnienie za filtrem
- Ciśnienie przed filtrem
- Ciśnienie za filtrem
- Przesunięcie wartości ciśnienia (opcja)
- Odjęcie wartości ciśnienia przed filtrem od wartości ciśnienia za filtrem
- Wynik obliczenia różnicy ciśnień w barach
Obliczenie stanu filtra w procentach [%]
Stan filtra w % = różnica ciśnień × 100% / maksymalna różnica ciśnień
- Różnica ciśnień
- Stała 100%
- Maksymalna różnica ciśnień przy wymianie filtra
- Mnożenie
- Dzielenie
- Wynik obliczenia stanu filtra w procentach [%]