Erweiterung der Sensornutzung für eine verbesserte Gerätemodellierung

Koch Ag & Energy setzt auf IoT-Sensoren

In fünf Anlagen von Koch Ag & Energy (KAES) findet derzeit ein bedeutender Wandel statt, der durch den Einsatz von 125 Monitron-IoT-Sensoren zur Erfassung von Vibrationen und Temperaturen von Amazon Web Services (AWS) vorangetrieben wird. KAES, eine bedeutende Holdinggesellschaft, zu der Koch Fertilizer LLC, Koch Energy Services LLC und Koch Methanol LLC gehören, nutzt diese Sensoren, um Vibrations- und Temperaturdaten verschiedener Ausrüstungsteile zu erfassen und anschließend an den AWS-Cloud-Computing-Dienst von KAES zu übertragen. Die Sensoren zeichnen sich durch ihre einfache Handhabung aus: Sie konfigurieren sich selbst und erfordern keine Programmierung. Die Benutzer befestigen sie an den Anlagen, die sie überwachen möchten.

Vorausschauende Wartung für eine höhere Betriebszeit ermöglichen

Dave Kroening, IT-Leiter, und Martin Miller, Leiter der Datenanalyse bei KAES, berichteten bei einer kürzlich abgehaltenen AWS-re:Invent-Veranstaltung von ihren Erfahrungen. Sie erklärten, dass fünf KAES-Anlagen strategisch 125 Monitron-Sensoren an weniger kritischen, im laufenden Betrieb eingesetzten Anlagen installiert haben, um die vorausschauende Wartung zu verbessern und Betriebszeit sowie Verfügbarkeit der Anlagen zu erhöhen. Das Anlagenpersonal richtete die Sensoren mühelos über die Monitron-App auf seinen Smartphones ein. In der App wählten die Mitarbeiter die Option für den Vibrationsstandard ISO 20816 aus - ein entscheidender Schritt, den der Cloud-Dienst nutzt, um das am besten geeignete Machine-Learning-Modell (ML-Modell) einzusetzen.

Vereinfachte Datenanalyse und Warnmeldungen in Echtzeit

Die Vibrations- und Temperatursignale werden anschließend in die Cloud übertragen und dort analysiert. Das System erkennt automatisch anomale Betriebsbedingungen und ermöglicht so ein rechtzeitiges Eingreifen. Die über Smartphones zugängliche Monitron-App benachrichtigt das Anlagenpersonal nicht nur über diese Anomalien, sondern ermöglicht es ihm auch, ungewöhnliche Zustände jederzeit zu überprüfen und nachzuverfolgen. Darüber hinaus können die Benutzer ihre Reaktionen auf eingegangene Warnmeldungen eingeben, einschließlich Angaben zum Fehlermodus, zur Ursache und zu den ergriffenen Maßnahmen.

Transparente Modellrückmeldungen für Bediener und Ingenieure

KAES legt besonderen Wert auf Transparenz. Miller zufolge: „Wir wollten keine Blackbox.“ Bediener und Ingenieure sollten die von diesen Modellen erklärten Zustände und Betriebsbedingungen der Anlagen verstehen können. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, die Auswirkungen der Modelle und die Faktoren zu verstehen, die potenzielle Ausfälle beeinflussen.

Erweiterte Analyse mit AWS Lookout und Seeq

Die Daten der Monitron-Sensoren laufen gemeinsam mit den Daten zahlreicher anderer Sensoren an den KAES-Standorten in der Cloud zusammen. Dort übernehmen die Software AWS Lookout und Seeq die Analyse und vermitteln den KAES-Benutzern ein klareres Verständnis der Betriebsbedingungen. Die Machine-Learning-Modelle (ML-Modelle) von AWS Lookout ermöglichen präzise Leistungsvorhersagen und reduzieren im Vergleich zu herkömmlichen Methoden Zeitaufwand, Arbeitsaufwand und Kosten.

Ben Bishop, leitender Lösungsarchitekt bei Seeq, erläutert den Prozess: „KAES verwendet Seeq, um Prozesswerte aus der AWS-Cloud abzufragen, AWS Lookout for Equipment für die ML-Modelle zur Anomalieerkennung zu konfigurieren und aktualisierte Prozesswerte in die trainierten Modelle einzuspeisen, damit diese Vorhersagen erstellen.“ Diese nahtlose Integration ermöglicht die Bewertung von Anomalien durch AWS ML, die anschließend in Seeq-Visualisierungen praktisch nutzbar gemacht wird.

Herausforderungen und Chancen der Digitalisierung

Der Weg zur Digitalisierung bringt angesichts der heterogenen Datenquellen und Analysemethoden verschiedene Herausforderungen mit sich. Dennoch ist KAES entschlossen, das Potenzial von IoT-Sensoren und cloudbasierter Analyse zu nutzen, um Abläufe zu optimieren und die Zuverlässigkeit seiner kritischen Anlagen sicherzustellen.