You probably do not come from: Turkey. If necessary, change to: United States
  1. moneo: IIoT platformu
  2. Kullanım örnekleri

Soğutma Devrelerindeki Su Filtrelerinin moneo RTM ile İzlenmesi

Isı Eşanjörlü Sistemlerde moneo RTM Kullanılarak Koşul Tabanlı Filtre Bakımı

ifm prover gmbh'nin soğutma devrelerindeki mikro filtreler, ısı eşanjörlü sistemlerin sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar. Filtreler, soğutma suyundaki kirlilikleri temizleyerek bağlı makinelerdeki ısı eşanjörlerini korur. Bu önemli filtre elemanının servise alınma ve değiştirilme işlemleri düzenli olarak gerçekleştirilmelidir. Sürekli izleme, bu prosesi optimize eder ve sistemlerin sürekli çalışmasını garanti eder.

Üretim prosesindeki filtre izleme durumları için kullanım örnekleri:

  • Ürün ve proses kalite güvencesi
  • Enerji tüketimini optimize etme
  • Bakım organizasyonu
  • Su temizliği sağlanarak talaşlar, yosunlar, vb. kirlilikler filtrelenmelidir, aksi takdirde kirlilik yaratan bu faktörler ısı eşanjörünü tıkar ve bu da arızaya neden olur

Başlangıçtaki Durum:

Su filtreleri, durumlarına bakılmaksızın belirli aralıklarla (sekiz haftada bir) değiştirilir. Bu değişim, filtre durumunun görsel olarak kontrol edilmesini içerir. Filtrelerin sürekli ve merkezi olarak incelenmesi söz konusu değildir. Bu durum, filtrelerin zamanından önce veya geç değiştirilmesi nedeniyle ek maliyetlere, arızalı veya tıkalı filtreler nedeniyle makine arıza sürelerine ve bakım çalışmaları nedeniyle planlanmayan üretim kesintilerine neden oldu. Bu olaylar genelde yetersiz düzeyde belgelendi, bunun sonucunda, veri eksikliği nedeniyle daha sonra arıza modu analizi yapmak imkânsız hale geldi.

Projenin Amacı:

Hedef personel yerleştirme işlemini optimize etmek, filtre değiştirme prosesini geliştirmek ve yapılan ölçümlerin tutarlı şekilde belgelenmesini sağlamak amacıyla koruyucu, tepkisel bakımdan koşul tabanlı bir bakım stratejisine geçmektir. Bakım departmanındaki tanımlı bir e-posta alıcı grubunun bir filtre değişimi bildirimi alması gerekiyordu ve burada, filtre değişimi işlemleri sadece filtrelerin durumu nedeniyle gerekli olması durumunda gerçekleştiriliyordu. Hedef, diğer optimizasyon potansiyellerini tanımlayabilmek için kullanıcıların verileri analiz etmesini sağlamaktı.

Uygulama:

moneo, mevcut güçlü bir IT yapısının merkezi bir sunucusuna kuruldu ve moneo RTM modülü lisans anahtarı (LAC) kullanılarak etkinleştirildi. Mikro filtreyi izlemek için, biri filtrenin önündeki basıncı ve diğeri de filtrenin arkasındaki basıncı algılayan iki basınç sensörü takıldı. Bu iki değer temel alınarak, filtrenin durumu hakkında bilgi sağlanarak basınç farkı belirlenebilir. Ölçümün çok kesin olması gerekir. Basınç sensörleri, bir IoT IO-Link mastera veri aktarmayı sağlayan IO-Link arayüzlerine sahiptir. Sunucuya takılan moneo RTM modülü, her saniye masterdan basınç verileri alır.

moneo RTM, verileri işler ve şu işlemleri gerçekleştirmek için kullanır:

  • basınç farkını hesaplamak
  • geçmiş verilerini kaydetmek
  • verileri görselleştirmek
  • eşikleri izlemek

Filtreleri izlemek için uyarı ve alarm eşikleri tanımlanmıştır. Bu veriler, filtre üreticisinin veri sayfasından alınmıştır. Veri sayfası, tanımlanmış bir akış hızında (uygulamamızda yaklaşık 1 m³/saat = yaklaşık 0,05 bar) yeni bir filtre için basınç farkının ne kadar yüksek olduğunu gösterir. 0,5 bar'dan büyük bir basınç farkında filtre değişimi önerilir. Yeni durumda basınç farkına 0,5 bar eklenir. Sonuç olarak, bu örnekteki filtre 0,55 bar'da değiştirilmelidir. Kullanılan sensörlerde yaklaşık 0,05 bar'lık bir maksimum ölçüm hatası oluştuğu için, alarm eşiği 0,5 bar'a ayarlanmıştır. Uyarı eşiği burada daha erken etkisini göstermelidir ve personeli zamanında uyarmayı garantiye almak için 0,45 bar'a ayarlanmıştır.

Sonuç:

Birkaç hafta içinde ilk sonuçlar görüldü. Görünüme ve zaman aralığına bakıldığında filtre değişiminin zorunlu olduğu görüldü. Ancak sürekli filtre izlemeden elde edilen veriler ve ölçüm sonuçları, filtrenin sadece % 20'sinin tıkalı olduğunu gösterdi. Sonuç olarak, zaman tabanlı filtre değişiminin uygulanmaması gerektiğine karar verildi. Bu da filtrelerin kullanım ömrünü önemli ölçüde arttırdı.

Sonuç:

moneo RTM ile tüm hedeflere ulaşılabilir:

  • Panoda görselleştirilen montajla ilgili genel bakış ve ayrıntılı bilgi
  • Sonraki optimizasyon işlemleri için verilerin kaydedilmesi
  • Veri kaydını analiz etme olanağı
  • Filtre durumunu sürekli izleme
  • Eşik ihlali durumunda e-postayla bildirim

Sistem Yapısı

  1. IO-Link Master (AL1350)
  2. Filtrenin Önündeki Basınç Sensörü
  3. Filtrenin Arkasındaki Basınç Sensörü

Pano

İlgili sensör bilgileri, pano fonksiyonu aracılığıyla hızlı ve özel bir şekilde görselleştirilebilir.

  1. Çizgi grafiği, basınç değişikliklerini zamanın bir fonksiyonu olarak gösterir (basınç farkı, filtrenin önünde ve arkasında)
  2. Filtrenin önündeki mevcut basınç
  3. Eşik gösterimiyle birlikte mevcut basınç farkı
  4. Filtrenin arkasındaki mevcut basınç
  5. % cinsinden filtre durumu
  6. Filtre durumunun trafik lambası ekranı

Analiz

Analiz, diğer ayrıntıları görüntülemek için kullanılabilir. Ekran görüntüsünde, bir ay boyunca toplanan basınç değerleri gösterilmektedir. Gördüğümüz gibi, basınç farkı zaman içinde artmaktadır. Filtre zaman içinde tıkandığı için bu durumun gerçekleşmesi beklenir. İşin olumlu tarafı, bu değerin beklenenden çok daha yavaş artmasıdır, bu da filtrenin kullanım ömrünün uzayabileceği anlamına gelir.

  1. Mavi çizgi, filtredeki basınç farkı

Görevler ve Biletler:

Eşikleri Yönetme

moneo RTM'deki bu fonksiyon, kullanıcıların her bir proses değeri için bireysel bir eşik tanımlamasını sağlar. Bu uygulamada eşikler, bir filtre değişimi gerektiğinde bakım personeli zamanında haberdar edilecek şekilde ayarlanmıştır.

Özellikle makine başlatılırken kısa süreyle daha yüksek basınç dalgalanmaları oluşabilir; bunlar, gecikme süreleri aracılığıyla kolayca görmezden gerilebilir. Bunun anlamı, kısa süreyle aşılan sınır değerlerin engellenmesi ve sistemin sadece basınç farkı X süresi boyunca aşıldığında tepki vermesidir.

  1. Üst uyarı eşiği
  2. Uyarı eşiği için gecikme süresi
  3. Üst alarm eşiği
  4. Alarm eşiği için gecikme süresi

Bilet İşleme Kurallarının Yönetilmesi

Basit uyarı ve alarm kurallarını tanımlamak için bilet işleme kuralları sihirbazı kullanılabilir. Aşağıdaki örnekte, uyarı ve alarm eşiklerine ulaşıldığında ve bir filtre değişimi yakın bir zamanda gerektiğinde veya acilen önerildiğinde bir bina hizmetleri departmanındaki bir grup e-posta alıcısı bilgilendirilir.

  1. Eşiklerin (5) ve veri kaynaklarının (6) tanımı
  2. Hangi kuralın uygulandığını tanımlar
  3. Uyarı veya alarmın aciliyet durumunu tanımlar
  4. E-posta alıcılarını tanımlar
  5. İlgili eşiklerin tanımı
  6. İlgili veri kaynaklarının tanımı

moneo'da oluşturulan e-posta zaten bilet bilgilerini içerir:

  • Etkilenen veri kaynağı
  • Aşılan veya ulaşılamayan değer
  • Bilet önceliği
  • Zaman damgası

Hesaplanan Değerler:

basınç farkı hesaplaması

Basınç farkı ∆P= filtrenin önündeki basınç - filtrenin arkasındaki basınç

  1. Filtrenin önündeki basınç
  2. Filtrenin arkasındaki basınç
  3. Basınç değerlerinin ofseti (opsiyonel)
  4. Filtrenin önündeki basıncın filtrenin arkasındaki basınçtan çıkarılması
  5. Elde edilen bar cinsinden basınç farkı

Filtre durumunun yüzde [%] cinsinden hesaplanması

% cinsinden filtre durumu = basınç farkı * 100% / maksimum basınç farkı

  1. Basınç farkı
  2. Sabit % 100
  3. Filtre değişiminde maksimum basınç farkı
  4. Çarpma
  5. Bölme
  6. Yüzde [%] cinsinden filtre durumu