- moneo : la plate-forme IIoT
- Cas d’utilisation
Surveillance intelligente de pompes avec moneo SmartLimitWatcher
Maintenance préventive conditionnelle étendue d’une pompe de circulation
La pompe de circulation est un composant central d’une installation de NEP. Elle assure le transport des fluides dans l’ensemble de l’installation. Une défaillance de cette pompe cause l’arrêt complet du process de l’installation.
En fonction de l’étape de nettoyage, la pompe est exploitée dans différentes plages de vitesse de rotation, ce qui rend difficile une surveillance statique.
Des approches d’IA (intelligence artificielle) permettent de réaliser la surveillance de la pompe et de détecter et signaler à temps les déviations de l’état de fonctionnement. Les travaux de maintenance peuvent ainsi être effectués à temps, sous forme de maintenance en temps réel.
La situation initiale
La surveillance des processus des pompes n'est pas effectuée ou seulement de manière très limitée, sur les aspects de vibrations et de vitesse de rotation, et uniquement pour les grandeurs statiques. Aucun système de surveillance et de visualisation, comme par exemple moneo, n’est installé. Pour cette raison, aucun message d’alarme précoce n’est généré avant l’apparition de dommages sur la pompe.
Objectif du projet
Collecte des variables process critiques et surveillance intelligente de la pompe.
Les capteurs IO-Link adaptés permettent de détecter les paramètres critiques de la pompe.
- Débit
- Vitesse de rotation
- Pression
- Température
- Données vibratoires
Un modèle est créé par apprentissage automatique grâce à l’enregistrement des données pendant son fonctionnement normal. Ainsi, le système peut effectuer une surveillance indépendante de l’état de fonctionnement, afin de détecter toute déviation par rapport à l’état normal (anomalie).
La réalisation
moneo RTM est installé sur un serveur central, avec le module DataScienceToolbox et la fonction SmartLimitWatcher. Les maîtres IO-Link sont connectés au serveur via un VLAN interne. Les capteurs utilisés sont connectés aux différents maîtres IO-Link.
moneo RTM prend en charge l’enregistrement des données et la visualisation. L’outil SmartLimitWatcher de DataScienceToolbox permet d’analyser les données sauvegardées et de calculer un modèle correspondant. Après une phase d’apprentissage, ce modèle prend en charge la surveillance de la pompe et signale les déviations par rapport à l’état normal.
Les pompes peuvent fonctionner dans différents états d’exploitation (par exemple marche en charge ou à vide), différentes valeurs limites étant autorisées pour chacun de ces états. L’outil SmartLimitWatcher de DataScienceToolbox peut définir dynamiquement des valeurs limites. Si les valeurs process se situent en dehors d’une certaine plage de confiance, les avertissements ou alarmes correspondants sont générés de la même manière que pour les valeurs limites statiques.
La surveillance du débit (variable cible) est réalisée au moyen de SmartLimitWatcher. Pour cela, des variables auxiliaires (vitesse de rotation, pression de la pompe, données vibratoires) sont utilisées pour la surveillance. Elles décrivent le comportement du débit dans différents états de fonctionnement, par exemple la vitesse de rotation et la pression de la pompe augmentent avec le débit.
La réussite
- simple
Aucune expertise en science des données n’est nécessaire. Solution pragmatique avec un assistant simple en 5 étapes pour les responsables de production et de maintenance. - pratique
Préparation automatisée des données et contrôle de qualité. Aucun prétraitement complexe des données n’est nécessaire. - intelligent
Sélection automatique du modèle d’IA le mieux adapté. Apprentissage automatique de modèles et vérification de la précision de la surveillance. - fiable
Maintenance préventive conditionnelle et maintenance basée sur le temps. Surveillance permanente en arrière-plan à l’aide de plages d’attente dynamiques pour la variable cible. - personnalisable
Avertissements et alarmes personnalisables. Réglage de la sensibilité de la détection des anomalies.
L’enregistrement des données améliore la transparence et les potentiels d’optimisation liés. L’augmentation de la disponibilité de l’installation améliore l’ensemble du process. Réaction rapide aux paramètres changeants des process grâce à une gestion intégrée des alarmes, ce qui optimise l’entretien. Toutes les mesures adoptées améliorent la qualité du process et du produit. En outre, moneo RTM offre une visualisation complète du process.
Conclusion
Les installations ont été numérisées avec succès sans devoir procéder à des modifications ou interventions dans l’API ou son logiciel.
Structure du système
- Contrôleur de vitesse
- Capteur de température
- Capteur de vibrations
- Capteur de pression
- Capteur de débit
- Maître IO-Link
Tableau de bord
Créez un aperçu sur le tableau de bord moneo.
Sur le tableau de bord, l’utilisateur obtient un aperçu des valeurs process pertinentes pour cette installation.
- Débit actuel à la sortie de la pompe en L/min
- Pression actuelle à la sortie de la pompe en bars
- Aperçu des données vibratoires (a-RMS, v-RMS, a-Peak)
- Compteur horaire en heures
- Température de surface du moteur de la pompe en C°
- Comparaison du régime du moteur en tr/min et du débit en L/min
Analyse
La fonction d’analyse permet à l’utilisateur d’accéder aux données d’historique et de comparer diverses valeurs process. Le diagramme indique une courbe caractéristique typique pour le démarrage ①, le fonctionnement ② et la phase d’arrêt ③.
Il est facilement reconnaissable que la vitesse de rotation et la pression se comportent d’une manière assez proche. Le débit dans l’installation est légèrement en retard, ce qui est normal compte tenu de l’inertie du fluide.
- Bleu = débit
- Blanc = pression
- Vert = Vitesse de rotation
Settings & Rules: gérer les valeurs limites
Valeurs limites statiques
Divers paramètres de la pompe peuvent être surveillés de manière statique, car ils sont indépendants de l’état de fonctionnement. Par exemple, dans ce cas la température du moteur ne doit pas dépasser 50°C. Cela peut être effectué simplement en définissant des limites statiques d’avertissement et d’alarme.
Valeurs limites dynamiques (SmartLimitWatcher)
Dans ce cas d’utilisation, le débit de la pompe (variable cible) est surveillé via SmartLimitWatcher.
Au moyen de variables auxiliaires (pression de la pompe, vitesse de rotation et valeurs d'accélération), un modèle correspondant est calculé pour définir une plage de confiance autour de la valeur process, établissant les valeurs limites pour le débit compte tenu des différents états de fonctionnement.
La sensibilité et donc la largeur de la plage de confiance peuvent être adaptées selon un paramètre (aucune, faible, moyenne ou haute) pour les seuils inférieurs et supérieurs d’avertissement et d’alarme. Cela permet de supprimer les avertissements d’erreur ou les alarmes indésirables.
Règles de traitement de ticket
Cette fonction permet de définir simplement ce qui doit se passer après le déclenchement d’un avertissement ou d'une alarme, par exemple:
- Notification par e-mail
- Intégration SAP
Calculated Values: valeurs calculées
En plus des valeurs process, les capteurs détectent aussi dans moneo le temps de fonctionnement de la pompe. Avec le modèle de compteur horaire, cette fonction peut être mise en place rapidement et facilement.
Pour cela, une source de données ② décrivant l’état de fonctionnement est nécessaire. L’exemple ci-après utilise la vitesse de rotation et les valeurs limites ③ suivantes sont appliquées:
- <50 tr/min, la pompe est désactivée
- >=50 tr/min, la pompe est activée
- Nom du compteur horaire
- Source de données
- Seuil
- Valeur de comptage actuelle / valeur de départ du processus de comptage en h
