Jak może wyglądać projekt Utrzymania Predykcyjnego w branży chemicznej?
18 stycznia 2024

Jak może wyglądać projekt Utrzymania Predykcyjnego w branży chemicznej?

Predictive Maintenance w branży chemicznej może obejmować szereg działań mających na celu zapewnienie niezawodności sprzętu, minimalizację awarii i maksymalizację dostępności maszyn. 

Przejdźmy jednak do konkretów..

Przedstawimy Państwu realizacja projektu krok po kroku na przykładzie instalacji chemicznej z corocznym globalnym remontem, który w efekcie dostarcza nową instalację → Mamy instalację, która raz do roku przechodzi remont – wymianę katalizatora, czujników i ogólnie istotne zmiany – i w efekcie co roku dostajemy 'nową instalację’.


1. Gromadzenie i analiza danych, opracowanie wstępnego modelu

Po remoncie, po ustabilizowaniu pracy przez pewien czas zbieramy dane o zachowaniu instalacji. Po zgromadzeniu danych tworzymy wzorzec dobrego działania instalacji. Na tym etapie analizy uzyskujemy przedział zmienności odległości stanu instalacji od wzorca w przypadku nowej, prawidłowo działającej instalacji. Na bieżąco monitorujemy odległości stanu instalacji od wzorca. Przebieg zmian tej odległości prezentujemy na wykresie osobom odpowiedzialnym za proces.

Dzięki temu będą one w stanie nadzorować starzenie się instalacji, wykrywać anomalie i problemy. Co ważne, model uczenia maszynowego działa w tle, a użytkownicy korzystają ze zrozumiałego wykresu.


2. Model wskaźnika jakości procesu 

Jednocześnie zbieramy dane na potrzeby drugiego modelu: ma on przewidywać zmianę wskaźnika jakości działania instalacji. Wskaźnik pogarsza się z powodu odkładania się depozytu w instalacji, zużywania się katalizatora – ogólnie starzenia się instalacji. Po pewnym czasie możemy już zbudować model przewidujący wartość wskaźnika jakości procesu. Znowu udostępniamy go inżynierom, jako wykres prezentujący dotychczasowy przebieg wskaźnika, jego przewidywane wartości i kiedy stanie się on nie-akceptowalny.

3. Model symulacji 

Dodatkowo tworzymy narzędzie do symulacji, umożliwiające określenie, kiedy konieczny będzie remont przy różnych ustawieniach i scenariuszach wykorzystania instalacji. Może się np. okazać, że do zaplanowanego remontu jest jeszcze miesiąc, a katalizator przy standardowych obciążeniach wytrzymałby dwa miesiące –> Możemy go wtedy dociążyć, aby wykorzystać do końca i otrzymać większe uzyski.

Podsumowanie

Wdrożenie projektu PM w branży chemicznej nie tylko zwiększa niezawodność i dostępność maszyn, ale również umożliwia oszczędność zasobów poprzez skuteczne planowanie remontów. Prezentowane kroki stanowią jedynie przykład, a konkretne dostosowanie projektu zależy od indywidualnych potrzeb zakładu.

_________________________________________________________________________________________

Jeśli jesteś zainteresowany wdrożeniem podobnego projektu w swoim zakładzie chemicznym i chcesz dowiedzieć się, jakie korzyści możesz osiągnąć, skontaktuj się z nami na marketing@relia-sol.pl lub umów się na demo.

Wykorzystaj potencjał Predictive Maintenance dla efektywności i konkurencyjności Twojego przedsiębiorstwa! 👍

Czy ten post był pomocny?

Kliknij w gwiazdkę aby ocenić

Ocena: 0 / 5. Liczba głosów: 0

Bądź pierwszym który oceni!

Autor:

Reliasol

Reliasol

Wierzymy, że predykcyjne i preskrypcyjne utrzymanie ruchu to fundament dla przyszłości nowoczesnego przemysłu, który w ReliaSol budujemy już dzisiaj! Dowiedz się, jak połączenie AI z wiedzą ekspercką w naszych rozwiązaniach działa dla firm, które nam zaufały!
Starszy post
Nowoczesne Trendy w Utrzymaniu Ruchu w Przemyśle 4.0
Nowszy post
Optymalizacja Utrzymania Ruchu. Jak Skrócić Czas Awarii Maszyn?
0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
Warning: file_put_contents(/usr/home/relia-sol/domains/reliasol.ai/public_html/wp-content/uploads/wpdiscuz/cache/comments/5382/8b4f10ae1346a2c5e83a2319f8f76d73_0): failed to open stream: Disc quota exceeded in /usr/home/relia-sol/domains/reliasol.ai/public_html/wp-content/plugins/wpdiscuz/utils/class.WpdiscuzCache.php on line 148