Проширивање употребе сензора за побољшано моделирање опреме
Коцх Аг & Енерги Фацилитиес прихватају ИоТ сензоре
У пет објеката компаније Коцх Аг & Енерги (КАЕС), у току је значајна трансформација, вођена применом 125 Монитрон ИоТ сензора вибрација и температуре, захваљујући Амазон Веб Сервицес (АВС). КАЕС, истакнута холдинг компанија која обухвата Коцх Фертилизер ЛЛЦ, Коцх Енерги Сервицес ЛЛЦ, и Коцх Метханол ЛЛЦ, користи ове сензоре за прикупљање података о вибрацијама и температури из различитих делова опреме, а затим их преноси на КАЕС-ов АВС цлоуд цомпутинг сервис. Ови сензори се могу похвалити једноставношћу, сами се конфигуришу и не захтевају програмирање. Корисници их причвршћују на опрему коју желе да надгледају.
Омогућавање предиктивног одржавања за побољшано време рада
Дејв Кронинг, ИТ лидер, и Мартин Милер, лидер за анализу података у КАЕС-у, поделили су своја искуства на недавном АВС ре:Инвент догађају. Они су открили да је пет објеката КАЕС-а стратешки поставило 125 Монитрон сензора на мање критичну опрему која је у погону, са циљем да побољша предиктивно одржавање и повећа време непрекидног рада и доступност опреме. Особље фабрике без напора поставља ове сензоре користећи апликацију Монитрон на својим паметним телефонима. Одабрали су опцију стандарда за вибрације ИСО 20816 унутар апликације, што је кључни корак који услуга у облаку користи за имплементацију најприкладнијег модела машинског учења (МЛ).
Поједностављена анализа података и упозорења у реалном времену
Вибрациони и температурни сигнали накнадно проналазе пут до облака, где се подвргавају анализи. Систем аутоматски идентификује ненормалне услове рада, обезбеђујући благовремену интервенцију. Апликација Монитрон, доступна преко паметних телефона, не само да обавештава особље фабрике о овим аномалијама, већ им такође омогућава да прегледају и прате необична стања када им одговара. Штавише, олакшава унос одговора на примљена упозорења, укључујући детаље о режиму квара, узроку и предузетим радњама.
Транспарентне повратне информације о моделу за оператере и инжењере
Оно што је најважније, КАЕС наглашава транспарентност. Према Милеру, "Нисмо желели црну кутију." Намера је била да оператери и инжењери схвате услове опреме и оперативна стања објашњена овим моделима. Овај приступ им даје моћ да схвате импликације ових модела и факторе који утичу на потенцијалне неуспехе.
Напредна анализа са АВС Лоокоут и Сеек
Подаци са Монитрон сензора, заједно са подацима са бројних других сензора на локацијама КАЕС-а, конвергирају се у облаку. Овде, АВС Лоокоут и Сеек софтвер преузима кормило, пружајући корисницима у КАЕС-у јасније разумевање услова рада. АВС Лоокоут модели машинског учења (МЛ) омогућавају прецизна предвиђања перформанси, смањујући време, рад и трошкове у поређењу са традиционалним методама.
Бен Бишоп, главни архитекта решења у Сеек-у, елаборира процес: „КАЕС користи Сеек за испитивање вредности процеса из АВС облака, конфигурисање МЛ модела за откривање аномалија за АВС Лоокоут фор Екуипмент и уношење ажурираних вредности процеса у обучене моделе за предвиђања. Ова беспрекорна интеграција олакшава оцењивање модела аномалија од стране АВС МЛ-а, који се затим операционализује у Сеек визуелизацијама.
Изазови и могућности дигитализације
Пут ка дигитализацији представља различите изазове, с обзиром на хетерогеност извора података и аналитичких метода. Ипак, КАЕС је одлучан да искористи потенцијал ИоТ сензора и анализе засноване на облаку како би оптимизовао операције и осигурао поузданост своје критичне опреме.