Senzory a IoT zařízení
Senzory jsou páteří prediktivní údržby. Shromažďují data v reálném čase o různých parametrech, jako je teplota, vibrace, tlak, vlhkost, doba provozu a vzdálenosti. Zařízení IoT usnadňují bezproblémový přenos těchto dat do centrálních analytických systémů.
Typy senzorů:
Vibrační senzory: Používají se k monitorování vibrací v motorech, pumpách a jiných rotačních zařízeních. Změny v vibračních vzorcích často naznačují mechanické problémy, jako je nesouosost nebo nevyváženost.
Tepelné senzory: Měří změny teploty v mechanismech. Přehřívání často naznačuje selhání ložisek nebo problémy s mazáním.
Akustické senzory: Zachycují zvukové vlny generované stroji. Změny v akustických vzorcích mohou naznačovat závady, jako jsou praskliny nebo úniky.
Optické senzory: Monitorují světelné vzory a používají se k detekci povrchových vad, problémů s vyrovnáním a dalších vizuálních anomálií.
Sběr a ukládání dat
Obrovské množství dat shromážděných senzory je třeba ukládat ve strukturovaném formátu. Pro tento účel se často používají cloudová úložiště, která nabízejí škálovatelnost a snadný přístup.
SSI SCHAEFER využívá zařízení na okraji sítě (edge devices) pro přístup k reálným datům na úrovni řízení a jejich následný přenos do systému pro správu údržby, WAMAS Maintenance Center.
Obohacování dat:
Předzpracování: Surová data shromážděná ze senzorů jsou obohacena předzpracovávacími kroky, jako je filtrování, normalizace a transformace. To činí data vhodnějšími pro analytiku a modely strojového učení.
Zpracování v reálném čase: Systémy schopné zpracovávat data v reálném čase poskytují okamžité náhledy, které umožňují včasné zásahy.
Pokročilá analytika a strojové učení
Shromážděná data jsou analyzována pomocí pokročilých algoritmů a modelů strojového učení. Tyto technologie dokážou identifikovat vzory a korelace, které indikují potenciální poruchy zařízení.
Ve společnosti SSI SCHAEFER se používají globální data strojů v kombinaci s individuální historií údržby, která je k dispozici prostřednictvím WAMAS Maintenance Center. Na tomto základě mohou být detekovány odchylky v chování, například ve formě anomálií.
Role algoritmů:
Lineární regrese: Používá se pro predikci číselných hodnot na základě historických dat.
Rozhodovací stromy: Používají se pro úkoly klasifikace a identifikace vzorců závad.
Neuronové sítě: Efektivní pro úkoly hlubokého učení, zvláště užitečné při rozpoznávání složitých vzorců a anomálií.
Detekce anomálií: Algoritmy speciálně navržené k identifikaci odchylek od normálních provozních parametrů, což signalizuje potenciální problémy.
Modely strojového učení:
Učený s učitelem (Supervised Learning): Zahrnuje trénink modelu na označených historických datech pro predikci budoucích výsledků.
Reinforcement Learning (Učení posilováním): Modely zlepšují své predikce prostřednictvím pokusů a omylů, učí se z minulých rozhodnutí.
Unsupervised Learning (Učení bez učitele): Identifikuje skryté vzory v neoznačených datech, užitečné pro detekci anomálií a shlukování.
Uživatelské rozhraní a přehledové panely
Náhledy generované analýzou dat jsou prezentovány na uživatelsky přívětivých přehledových panelech. Tato rozhraní umožňují týmům údržby monitorovat stav zařízení a přijímat upozornění o potenciálních problémech v reálném čase.
Nástroje pro vizualizaci: Přehledové panely využívají různé nástroje pro vizualizaci, jako jsou grafy, tepelné mapy a trendové linie, které prezentují data intuitivně.
Upozornění v reálném čase: Okamžitá upozornění umožňují rychlou reakci na potenciální problémy, čímž minimalizují prostoje.
