Vysokorýchlostné a energeticky náročné výrobné procesy, typické pre papierenský priemysel, kladú mimoriadne nároky na spoľahlivosť strojného zariadenia. Každá neplánovaná odstávka vedie k priamym aj nepriamym stratám, ktoré sa v prípade kritických sekcií počítajú v desiatkach tisíc eur za hodinu.
Preto je prediktívna údržba prostredníctvom vibrodiagnostiky absolútnym pilierom prevádzkovej stratégie. Súčasná prax prechádza zásadnou zmenou, a to od tradičnej metódy (brašna, obr. 1) k moderným digitálnym systémom (cloud, obr. 2). Cieľom tohto článku je priblížiť čitateľovi svet vibrodiagnostiky, poukázať na benefity oboch metód a načrtnúť potenciál nastupujúcej technológie umelej inteligencie.
Pochôdzková vibrodiagnostika je dlhodobo uznávanou a akceptovanou metódou na identifikáciu mechanických porúch rotačných strojov. V mnohých podnikoch je to nevyhnutná súčasť údržby, či už interne alebo pomocou externého dodávateľa. Tento spôsob vibrodiagnostiky sa spolieha na špecialistu, ktorý v pravidelných intervaloch meria vibrácie prenosným analyzátorom. Tento spôsob je ekonomicky efektívny pri monitorovaní sekundárnych a menej kritických strojov, ako sú napr. ventilátory, čerpadlá, prevodovky, ktorých náhla porucha nespôsobí katastrofálnu odstávku celého výrobného reťazca.
Hlavná výhoda tejto metódy je flexibilita a možnosť kvalifikovaného ľudského posúdenia priamo na mieste, kde diagnostik môže zohľadniť aj vizuálne a zvukové vnemy zo stroja. Táto metóda je závislá od expertízy diagnostika a je čoraz vzácnejšia. Takýto spôsob merania je momentálnym vyhodnotením aktuálneho stavu zariadenia, čo znamená, že rýchlo vyvíjajúca sa alebo náhla porucha môže byť zachytená neskoro.
Na rozdiel od pochôdzkového monitoringu poskytuje online vibrodiagnostika nepretržitý dohľad nad kritickými a ťažko prístupnými strojmi, ako sú hlavné sušiace valce alebo vysokorýchlostné pohony. Táto metóda využíva trvalo inštalované senzory (piezoelektrické akcelerometre alebo kapacitné MEMS snímače), ktoré sú pevne pripojené k riadiacemu systému a cloudu. Kľúčovým benefitom je schopnosť detegovať poruchy vo veľmi skorom štádiu – doslova v momente ich vzniku.
To je obzvlášť dôležité pri rýchlych procesoch, kde sa porucha môže vyvinúť z počiatočnej fázy do katastrofy v priebehu hodín, nie týždňov. Online systémy eliminujú ľudskú chybu pri meraní a zabezpečujú konzistentný zber dát v reálnom čase, 24 hodín denne, 7 dní v týždni. Vďaka automatizovanému zberu sa neplytvá časom špecialistov na rutinné merania, ale môžu sa sústrediť na analýzu a riešenie detegovaných problémov.
Vysoká počiatočná investícia do tohto systému je v kritických aplikáciách plne kompenzovaná znížením rizika a minimalizáciou neplánovaných prestojov. Skutočne efektívna a komplexná prediktívna údržba nevzniká preferovaním jednej metódy pred druhou, ale ich systémovou integráciou. Cieľom je zjednotiť údaje oboch metód do jedného systému a profitovať z optimálneho nastavenia diagnostiky rotačných strojov.
Prepojením oboch metód získava manažment skutočný prehľad o stave zariadení. Správne nastavený systém umožňuje efektívne plánovať a sústrediť prostriedky tam, kde je to potrebné. Rozhodnutia sú postavené na údajoch, nie na domnienkach. Tento systém prináša možnosť optimalizovať skladové zásoby a náhradné diely. Digitalizácia priemyslu otvára dvere implementácii umelej inteligencie a strojového učenia.
V situácii, keď je nedostatok skúsených vibrodiagnostikov všeobecným problémom, umelá inteligencia predstavuje užitočnú podporu pre existujúcich špecialistov. Smart systémy umožňujú automaticky detegovať anomálie. Umelá inteligencia dokáže pracovať s veľkým množstvom údajov (vrátane historických) a identifikovať zmeny v trendoch, čo by používateľovi trvalo omnoho dlhší čas.
Po natrénovaní umelej inteligencie na reálnych situáciách dokáže systém dokonca klasifikovať typ poruchy s vysokou presnosťou, čím odbremeňuje človeka od rutiny a spracovania údajov. Následne sa manažér alebo diagnostik môže sústrediť na riešenie vznikajúceho problému. Konkrétnym prínosom pre papierenský priemysel a priemysel všeobecne je precízna predikcia zostávajúcej životnosti stroja. Umelá inteligencia využívajúca údaje zo snímačov dokáže navrhnúť optimálny čas servisného zásahu.
Tento prístup vedie k priamemu zníženiu prevádzkových nákladov. Spojenie tradičného a moderného sveta vibrodiagnostiky, analytických nástrojov umelej inteligencie je kľúčom ku komplexnej, ekonomicky efektívnej a udržateľnej prediktívnej údržbe a prevádzke. Prechod k novým technológiám nie je len inovácia, ale je to strategické rozhodnutie, ktoré rieši kľúčové výzvy priemyslu – zníženie neplánovaných odstávok a efektívne využitie ľudského potenciálu a expertízy.
Ing. Martin Šimončič
František Kuriak
https://prediktivnaudrzba.sk
