Tilførselspumpen er en av de sentrale komponentene I ET CIP-anlegg. Det sikrer mediesirkulasjon gjennom hele systemet. Hvis tilførselspumpen svikter, vil hele anleggsprosessen stoppe.
Statisk overvåking er kompleks da pumpen drives med forskjellige hastigheter avhengig av rengjøringstrinn.
Målet er å implementere AI (Artificial Intelligence) basert pumpeovervåking for å oppdage og rapportere eventuelle avvik i driftstilstanden i tide. Vedlikeholdsarbeid kan utføres i sanntid.
Prosessovervåking av pumpen, inkludert overvåking av vibrasjons- og hastighet, utføres ikke, eller bare i minimal grad – i beste fall for statiske prosessvariabler. Ingen overvåkings- eller visualiseringssystemer som moneo er installert. Følgelig blir ikke oppstått skade på pumpen signalisert i tide.
Ved hjelp av egnede IO-Link-sensorer skal de kritiske prosessvariablene til pumpen registreres.
Dataregistreringen av den ordinære tilstanden brukes til å lage en modell som muliggjør overvåking uavhengig av driftsstatus og dermed identifiserer avvik fra normaltilstanden (anomalier).
moneo|RTM, inkludert DataScienceToolbox og SmartLimitWatcher-funksjonen, er installert sentralt på en server. IO-Link-masterne er koblet til serveren via et internt VLAN. Sensorene som brukes er koblet til hver sin IO-Link master.
moneo|RTM registrerer og visualiserer dataene. SmartLimitWatcher-funksjonen til Data Science Toolbox brukes til å analysere de registrerte dataene og beregne en tilsvarende modell. Etter en innlæringsfase overtar denne modellen overvåkingen av pumpen og rapporterer eventuelle avvik fra normaltilstanden.
Pumper kan brukes i forskjellige tilstander (f.eks. last eller tomgang). Ulike terskler er tillatt i hver av disse statene. SmartLimitWatcher-funksjonen til DataScienceToolbox kan sette terskler dynamisk. Hvis prosessverdier er utenfor et spesifikt konfidensbånd, vil advarsler eller alarmer bli utstedt som med statiske terskler.
For å overvåke strømningshastigheten (målvariabel) brukes SmartLimitWatcher. Støttevariabler (hastighet, pumpetrykk, vibrasjonsdata) brukes til dette formålet. De beskriver strømningskarakteristikkene i forskjellige driftstilstander. For eksempel øker hastigheten og pumpetrykket med økende strømning.
Dataregistrering har økt åpenheten, noe som resulterer i potensialer for optimalisering. Den høyere oppetiden på anlegget har forbedret den generelle prosessen. Integrert alarmstyring sikrer en rask reaksjon på endring av prosessparametere, og optimaliserer vedlikeholdet. Alle tiltak øker prosessen og produktkvaliteten. moneo|RTM sikrer detaljert prosessvisualisering.
Anlegget ble digitalisert med suksess uten endringer eller inngrep i eksisterende PLC eller programvare.
Få det store bildet på moneo-dashbordet.
Dashbordet gir brukeren en oversikt over relevante prosessverdier for dette anlegget.
Analysefunksjonen kan få tilgang til historiske data og sammenligne ulike prosessverdier. Diagrammet viser en typisk karakteristikk for oppstart ①, drift ② og stopp ③.
Det kan observeres at hastighets- og trykkkurvene er nesten identiske. Strømmen i systemet er svakt etterslep, noe som er normalt på grunn av mediets treghet.
Ulike parametere til pumpen kan overvåkes statisk, da de er uavhengige av driftsstatus. For eksempel, i dette tilfellet, må motortemperaturen ikke overstige 50°C. Dette oppnås enkelt ved å stille inn statiske varslings- og alarmterskler.
SmartLimitWatcher overvåker pumpens strømning (målvariabel) i dette tilfellet.
Ved hjelp av støttevariablene (pumpetrykk, hastighet og akselerasjonsverdier) beregnes en modell, som skaper et konfidensbånd rundt prosessverdien. Den definerer terskelverdiene for strømmen, tar hensyn til ulike driftstilstander.
Følsomheten, og dermed bredden på konfidensbåndet, kan justeres for nedre og øvre varsel- og alarmterskler via parametere (inaktiv, lav, middels og høy). Dette gjør det mulig å skjule eventuelle falske advarsler eller alarmer.
Denne funksjonen kan brukes til å enkelt definere hva som skal skje etter at en advarsel eller alarm har blitt utløst, f.eks.
I tillegg til prosessverdiene til sensorene registrerer moneo også driftstimene til pumpen. Denne funksjonen kan implementeres raskt og enkelt ved hjelp av malen "Driftstimer".
En datakilde ② som beskriver driftstilstanden er nødvendig. I eksemplet nedenfor brukes hastigheten og følgende terskler ③ er satt: