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Surveillance vibratoire des ventilateurs d’une installation d’aspiration avec moneo RTM

Visualisation et analyse des vibrations d’une installation d’aspiration assurant la qualité de l’air et des process dans l’environnement de production

Dans divers process de production d’ifm prover gmbh, un système d’aspiration garantit et assure durablement la qualité des produits, la disponibilité des machines et une qualité élevée de l’air.

La performance des ventilateurs fait donc partie intégrante de l’ensemble du processus de production.

La situation de départ : pas de surveillance permanente des ventilateurs

Au départ du projet de numérisation, il n'y avait pas de surveillance d’état cohérente et continue des ventilateurs. Un défaut détecté trop tard aurait eu dans le pire des cas pour conséquence l’arrêt complet de toute la production, carla défaillance de cette installation aurait signifiéque

  • la qualité des produits se serait dégradée en raison de problèmes, notamment dans le marquage automatique, car les poussières fines n’auraient pas pu être adéquatement aspirées.
  • Des défauts et arrêts de machines peuvent survenir en raison d’une surchauffe si la chaleur dissipée n’est pas suffisamment évacuée.

Objectif du projet : assurance durable du processus de production

Pour assurer durablement la qualité des produits et prévenir les arrêts de machines et les pertes de production, une surveillance permanente des ventilateurs, supportée par logiciel, devait être réalisée. Elle devait aussi permettre d’éliminer les intervalles de maintenance inefficaces car définis temporellement, pour passer à une planification de la maintenance, flexible et préventive, en fonction des besoins.

La réalisation : moneo RTM en interaction avec IO-Link

Grâce à l’infrastructure informatique présente chez ifmprovergmbh, moneo a pu être installé directement sur le matériel existant et le module moneoRTM a pu y être activé. Si la capacité du système avait été insuffisante, le package logiciel aurait pu être fourni sur moneoappliance. moneoappliance est une solution pour PC industriel dont les composants matériels et la puissance de calcul sont taillés sur mesure pour le logiciel. Un VLAN interne a permis de connecter un maître IO-Link au serveur. Les données des capteurs de process raccordés sont transmises par le maître IO-Link pour leur évaluation dans l’environnement moneo.

La réussite : les avantages d’une surveillance vibratoire avec moneo RTM

Grâce à la plate-forme IIoT modulaire moneo, la surveillance des ventilateurs a pu être conçue de manière plus efficace et plus fiable. La détection précoce des dommages imminents sur les ventilateurs prévient les défaillances de l’installation d’aspiration. En outre, les opérations de maintenance nécessaires peuvent être planifiées de manière à réduire au minimum les temps d’arrêt de l’installation. La documentation de maintenance supportée par le logiciel facilite l’identification des symptômes d’usure se répétant excessivement. Les mesures appropriées peuvent alors être adoptées.

En conclusion : Ces caractéristiques et performances de moneo RTM permettent une surveillance efficace des ventilateurs

  • Calculated Values : conversion des valeurs des capteurs en informations pertinentes pour le process à l’aide d’une modélisation des données
  • Fonction Cockpit : visualisation complète ou individuelle de tous les capteurs se trouvant dans le process
  • Informations détaillées sur l’état des machines grâce à l’enregistrement des valeurs des capteurs
  • Gestion intégrée des alarmes : réaction rapide aux variations des paramètres des process
  • Avertissement précoce : prévention des arrêts intempestifs grâce à la détection précoce des perturbations

Structure du système

  1. Capteur de vibrations IO-Link
  2. Capteur de température
  3. Capteur de vitesse
  4. Maître IO-Link

Tableau de bord

Sur le tableau de bord, l’utilisateur obtient un aperçu des valeurs process pertinentes pour la surveillance des ventilateurs.

  1. Aperçu des valeurs caractéristiques des vibrations v-Rms, a-Peak et a-Rms dans un graphe linéaire
  2. Crest Factor (relation entre a-Peak et a-Rms) pour l’évaluation de l’état du roulement
  3. Représentation par feu tricolore du Crest Factor (vert = OK, jaune = > 10, rouge = > 12)
  4. Représentation par feu tricolore de la valeur de température (vert = OK, jaune = > 50, rouge = > 60)
  5. Température actuelle de la surface du moteur
  6. Représentation par feu tricolore de la vitesse de rotation (vert = OK, jaune = > 3000 tr/min, rouge = > 3500 tr/min)
  7. Vitesse de rotation actuelle du moteur

Analyse

L’analyse offre la possibilité d’accéder à des données d’historique. En cas d’avertissement ou d’alarme, l’état qui a mené à la notification peut être directement observé dans ce module.

  1. Courbe de la vitesse de rotation du moteur
  2. Tendance de la vitesse de rotation du moteur
  3. Valeur peak du VVB

Il est possible de déduire de l’analyse que le moteur n’a pas tourné quand le peak s’est produit. Ainsi, on peut par exemple déduire qu’il s’agissait d’une perturbation déclenchée manuellement.

Tasks & Tickets

Dès qu’un seuil défini est dépassé ou n’est pas atteint, un ticket est établi pour la valeur process correspondante. Il peut être réceptionné et traité par le collaborateur responsable. La fonction de commentaire permet de documenter directement les mesures adoptées et les descriptions des solutions.

Calculated Values : valeurs calculées

Un modèle pour le calcul des heures de fonctionnement permet de créer simplement un compteur horaire en utilisant cinq options. Dans le cas d'un ventilateur, la vitesse du moteur peut être utilisée comme variable de mesure pour le comptage.

  1. Nom du compteur horaire pour une identification claire dans la topologie
  2. Source de données utilisée pour le calcul des heures de fonctionnement
  3. Valeur seuil définissant quand le compteur incrémente
  4. Présélection des heures de fonctionnement actuelles
  5. Option de décompteur

moneo RTM : le logiciel d’analyse

L’application de maintenance préventive conditionnelle pour la surveillance d’installations et la maintenance en temps réel. Les analyses de données à grande échelle permettent de réduire les temps d’arrêt, avec une planification plus efficace de la maintenance et une optimisation des coûts des process de fabrication.

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