You probably do not come from: Canada. If necessary, change to: United States
  1. moneo : la plate-forme IIoT
  2. Cas d’utilisation

Surveillance des filtres à eau dans les circuits de refroidissement avec moneo RTM

Maintenance conditionnelle des filtres dans les installations équipées d’échangeurs thermiques avec moneo RTM

Les filtres fins dans les circuits de refroidissement d’ifm prover gmbh assurent le bon fonctionnement des installations avec échangeurs thermiques. Ils filtrent les impuretés de l’eau de refroidissement et protègent ainsi l’échangeur thermique des machines connectées. La maintenance et le remplacement de ces éléments filtrants importants doivent être effectués régulièrement. La surveillance permanente optimise ce processus et garantit le fonctionnement continu des installations.

Cas d’application pour la surveillance des filtres dans le process de production :

  • Assurance de la qualité des produits et des process
  • Optimisation de la consommation d’énergie
  • Organisation de la maintenance
  • Assurance de la pureté de l’eau ; les contaminations telles que les copeaux, les algues, etc. doivent être filtrées, sinon elles boucheront l’échangeur thermique, ce qui entraînera une panne

La situation initiale:

Les filtres à eau étaient remplacés à intervalles fixes (toutes les huit semaines), indépendamment de leur état. A cette occasion, une inspection visuelle de leur état était effectuée. Il n’y avait pas de contrôle permanent et central des filtres. Il en résultait des coûts supplémentaires dus à un remplacement précoce ou tardif, des temps d’arrêt des machines en raison de filtres défectueux ou colmatés et des arrêts de production non planifiés en raison des travaux de maintenance. Ceux-ci n’étaient pas suffisamment documentés, de sorte qu’une analyse ultérieure concernant les sources d’erreur n’a pas été possible en raison du manque de données.

Objectif du projet:

La maintenance devait passer d’une stratégie préventive et réactive à une stratégie basée sur l’état réel des filtres. Cela devait optimiser le déploiement du personnel, améliorer la planification des changements de filtres et permettre de documenter de manière cohérente les mesures effectuées. Un groupe défini de destinataires dans la maintenance devait être notifié sur un changement de filtre nécessaire. Les filtres ne doivent être remplacés que si leur état le rend nécessaire. Afin de pouvoir identifier du potentiel d’optimisation supplémentaire, il devait être possible d’analyser les données.

La réalisation:

moneo a été installé sur un serveur central de la structure informatique existante ainsi que le module moneo RTM activé avec la clé de licence (LAC). Deux capteurs de pression sont installés pour surveiller le filtre fin, un capteur enregistre la pression en amont du filtre et le second la pression en aval du filtre. Ces deux valeurs permettent de déterminer une différence de pression à partir de laquelle on peut déduire l’état du filtre. Pour cela, la mesure doit être aussi exacte que possible. Les capteurs de pression utilisés disposent d’une interface IO-Link, qui transfère les données à un maître IO-Link IoT. Le module moneo RTM installé sur le serveur récupère les données de pression du maître toutes les secondes.

moneo RTM traite ensuite les données et les utilise pour :

  • le calcul de la différence de pression
  • le sauvegarde des données historiques
  • la visualisation des données
  • la surveillance des valeurs limites

Des valeurs limites pour les seuils d’avertissement et d’alarme ont été définies pour la surveillance des filtres. Les données ont été extraites de la fiche technique du fabricant du filtre. Elle indique l’importance de la différence de pression à un débit défini à l’état neuf (dans notre application à environ 1 m³/h = environ 0,05 bar). En outre, il y est recommandé d’effectuer un remplacement de filtre à une différence de pression de >0,5 bar. Les 0,5 bar s’additionnent à la différence de pression à l’état neuf, donc dans cet exemple le filtre doit être changé à 0,55 bar. Comme les capteurs utilisés entraînent une erreur de mesure maximale d’environ 0,05 bar, le seuil d’alarme est fixé à 0,5 bar. Le seuil d’avertissement doit entrer en vigueur plus tôt et a été configuré à 0,45 bar afin que le personnel reçoive l’avertissement à temps.

La réalisation:

La clé du succès:

Dès les premières semaines, les premiers succès ont pu être observés. D’après l’inspection visuelle et le temps écoulé, un changement de filtre aurait déjà été nécessaire. Cependant, la base de données résultant de la surveillance permanente du filtre a montré que le filtre n’était colmaté qu’à environ 20 % selon les résultats des mesures. Pour cette raison, il a été décidé de suspendre le remplacement des filtres en fonction du temps. Cela a permis de prolonger considérablement la durée de vie des filtres.

Conclusion:

Avec moneo RTM, tous les objectifs ont pu être atteints :

  • Aperçu et informations détaillées de l’installation visualisées sur le tableau de bord
  • Enregistrement des données pour une optimisation ultérieure
  • Possibilité d’analyser l’enregistrement des données
  • Surveillance permanente de l’état du filtre
  • Notification par e-mail en cas de dépassement de la valeur limite

Structure du système

  1. Maître IO-Link (AL1350)
  2. Capteur de pression en amont du filtre
  3. Capteur de pression en aval du filtre

Tableau de bord

Les informations pertinentes des capteurs peuvent être visualisées rapidement et individuellement grâce à la fonction tableau de bord.

  1. Le graphique linéaire montre les courbes de pression au cours du temps (différence de pression, en amont et en aval du filtre)
  2. Pression actuelle en amont du filtre
  3. Différence de pression actuelle, avec affichage des valeurs limites
  4. Pression actuelle en aval du filtre
  5. Etat du filtre en pourcentage
  6. Affichage par feu tricolore de l’état actuel du filtre

Analyse

Plus de détails peuvent être consultés via l’analyse. La capture d’écran montre les valeurs de pression collectées en un mois. Il est visible que la pression différentielle augmente avec le temps. Comme le filtre se colmate avec le temps, cela était à prévoir. Du côté positif, cette valeur augmente plus lentement que prévu et la durée de vie du filtre peut donc être prolongée.

  1. Ligne bleue, pression différentielle sur le filtre

Tasks & Tickets :

gérer les valeurs limites

En utilisant cette fonction dans moneo RTM, une valeur limite individuelle peut être définie pour chaque valeur process. Dans cette application, elle a été configurée pour informer le personnel de maintenance à temps lorsqu’un changement de filtre doit être effectué.

En particulier lors du démarrage d’une machine, des fluctuations de pression importantes peuvent se produire pendant une courte durée ; celles-ci peuvent être facilement compensées grâce à des temporisations. Ainsi, les dépassements de valeur limite à court terme sont filtrées et le système ne réagit que si la différence de pression a été dépassée de manière stable pendant un temps X.

  1. Valeur limite pour le seuil d’avertissement
  2. Temporisation pour le seuil d’avertissement
  3. Valeur limite pour le seuil d’alarme
  4. Temporisation pour le seuil d’alarme

Administrer les règles de gestion des tickets

L’assistant de règles de traitement des tickets permet de définir facilement des stratégies en cas d’avertissements et d’alarmes. Dans cet exemple, lorsque les seuils d’avertissement et d’alarme sont atteints, un groupe de destinataires du service technique gérant les bâtiments est informé par e-mail qu’un remplacement de filtre est imminent ou recommandé d’urgence.

  1. Définition des valeurs limites (5) et des sources de données (6)
  2. Définit quelle règle est appliquée
  3. Définit l’urgence de l’avertissement ou de l’alarme
  4. Définit les destinataires de l’e-mail
  5. Définition des valeurs limites pertinentes
  6. Définition des sources de données correspondantes

Les e-mails générés par moneo contiennent déjà quelques informations du ticket :

  • Sources de données concernées
  • Valeur qui a été dépassée ou n’a pas été atteinte
  • Priorité du ticket
  • Marquage temporel

Calculated Values:

Calcul de la différence de pression

Différence de pression ∆P= pression en amont du filtre - pression en aval du filtre

  1. Pression en amont du filtre
  2. Pression en aval du filtre
  3. Offset pour ajuster les valeurs de pression (optionnel)
  4. Soustraction pression en amont du filtre - pression en aval du filtre
  5. Résultat de la différence de pression en bar

Calcul de l’état du filtre en pourcentage [%]

Etat du filtre en % = différence de pression * 100% / différence de pression maximale

  1. Différence de pression
  2. Constante 100%
  3. Différence de pression maximale lors du remplacement du filtre
  4. Multiplication
  5. Division
  6. Résultat état du filtre en pourcentage [%]