Da die Prozessindustrien ihre Präsenz auf der ganzen Welt ausbauen, wird es immer wichtiger, den Zustand der angebundenen Geräte an den verschiedenen Standorten in Echtzeit und von einem zentralen Standort aus zu verfolgen. Darüber hinaus wird die Notwendigkeit, die Erneuerung von Anlagen und die Erfassung von Prozesswissen zu priorisieren, mit zunehmendem Alter der Infrastrukturen und Mitarbeiter noch größer. Die grundlegenden Fragen, die nun gestellt werden, sind: „Kann ich ungeplante Wartungsarbeiten in meiner Anlage vermeiden?“ und „Wenn ein Ausfall unvermeidlich ist, wie kann ich rechtzeitig informiert werden, damit ich mich vorbereiten kann?“.
Wer ist betroffen?
Plant Asset Management hat typischerweise zwei verschiedene Benutzertypen. Es gibt den Standort- oder Anlagenbesitzer, der ein aktives Interesse daran hat, den Gesamtstatus aller Anlagen durch Echtzeit-Zustandsüberwachung zu verfolgen. Innerhalb dieser Anlage gibt es Prozessingenieure, die sich für das Detail jeder Komponente interessieren und die Wahrscheinlichkeit, mit der Komponenten einen Engpass verursachen könnten, oder Gründe, warum Komponenten keine volle Leistung bringen und die Produktion mit geringerer Kapazität läuft.
Gleichzeitig sind multinationale Unternehmen mit Anlagen auf der ganzen Welt daran interessiert, die Leistung von Assets an allen Standorten zu vergleichen. In diesen Fällen ist es entscheidend, die Informationen über Dashboards einsehen zu können, um schnell zu verstehen, wie ein Prozess abläuft oder wie die Anlagen funktionieren.
Der zweite Benutzertyp ist für ganze Flotten zuständig. Der Flottenbetreiber ist eher weniger an der täglichen Kapazitätsauslastung der Anlage interessiert. Stattdessen könnten es Experten (KMUs) sein, die sich auf Geräte wie Kompressoren spezialisiert haben. Durch die Überwachung der Kompressorflotte an mehreren Standorten können die KMUs dann Leistungsdaten vergleichen, Ursachenanalysen durchführen und Schwachstellen aufdecken.
Für beide Benutzergruppen sind die Vorteile des Plant Asset Managements von Bedeutung:
- Reduzierte Zeit für die Erkennung von Anomalien und die Analyse der Ursachen
- Erhöhte Anlagenauslastung und Betriebszeit
- Reduzierung der Wartungskosten durch Umstellung auf vorausschauende Instandhaltung
- Mobiler Zugriff auf Anlagenleistungsdaten
- Flottenunternehmenssicht und Analyse der Anlagenleistung
Was ist betroffen?
Zu den Systemen, die für die Echtzeit-Zustandsüberwachung am besten geeignet sind, gehören Prozessautomatisierungssysteme, verbundene Geräte und Feldgeräte wie Sensoren und Aktoren. Dazu zählen einfache Messgeräte für alle Prozess- und Fertigungsindustrien, Motoren, Transformatoren, Leistungsschalter, komplexe elektrische oder rotierende Geräte und mechanische Förderanlagen wie Förderbänder.
Digitale Lösungen
Die vorausschauende Instandhaltung ist die Fähigkeit, genau zu bestimmen, wie sich die Anlage verhält, indem sie bevorstehende Geräteprobleme identifiziert, diagnostiziert und priorisiert – nicht nur lokal, sondern auf unternehmensweiter globaler Ebene. Im Falle eines Problems können die Benutzer fundierte und schnelle Entscheidungen treffen, die auf klaren Empfehlungen basieren. Die Maßnahmen reichen von der sofortigen Aufmerksamkeit bis hin zur Identifizierung von Problemen, die bei der routinemäßigen Wartung von Geräten gelöst werden können. Auf diese Weise können Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten reduzieren, Ausfälle von Anlagen vermeiden, den Lebenszyklus ihrer Anlagen verlängern und sicherstellen, dass die installierte Basis optimal betrieben und gewartet wird.
Traditionell wird die vorausschauende Wartung von KMUs mit jahrelanger Erfahrung durchgeführt, die die Eigenschaften kritischer Geräte wie Kompressoren, Pumpen oder Motoren einbezieht. Bereits heute verfügbare Softwaretools versuchen, die Erfahrungen dieser Experten zu erfassen und programmgesteuert auf Diagnosedaten anzuwenden.
Zukunftstechnologien wie Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sollen fortschrittlichere Analysen ermöglichen, die Entscheidungen über die vorausschauende Instandhaltung schneller treffen. Die Anwendung von ML und KI auf riesige Teile von Diagnosedaten kann die Daten automatisch bereinigen, Anomalien aufdecken und für das KMU hervorheben. So kann sich das KMU auf diese Anomalien konzentrieren und schnell feststellen, warum die Leistung sinken kann.
Flexibilität bei der Bereitstellung
Da das Vertrauen in die Cloud-Technologie wächst, ist es nur eine Frage der Zeit, bis Benutzer von On-Premise-Lösungen Abstand nehmen. In der Zwischenzeit bieten einige Automatisierungsanbieter Edge-Computing an. So stellt beispielsweise ABB Ability Edge die Verbindung zwischen der Cloud, den Leitsystemen und den intelligenten Geräten sicher, die die Informationstechnologie (IT) und die Operational Technology (OT) effizient trennen. Daten aus dem Edge können für das Erstellen von Grafiken, Diagrammen, Trends und Dashboards verwendet werden. Alternativ kann es von Experten der Datenanalyse genutzt oder an ERP-Systeme und Wartungssysteme angebunden werden. Die umfangreichen Konnektivitätsfunktionen ermöglichen es dem Edge, Daten von unzähligen Geräten und Systemen aufzunehmen und für Cloud-Anwendungen verfügbar zu machen.
Flexibilität bei der Bereitstellung und eine konsistente Architektur über Cloud und Edge hinweg ermöglichen es dem Nutzer, das gleiche Anlagenzustandsmodell einzusetzen, entweder in der Cloud oder in der Nähe der Quelle über das Edge. Flexibilität in der Konnektivität ist ebenfalls wichtig. Neben dem Steuerungssystem bietet Edge die Möglichkeit, sich mit vielen anderen Anlagen zu verbinden, einschließlich der vielen IoT-Geräte, die jetzt in der nicht missionskritischen Überwachung eingesetzt werden. Obwohl diese IoT-Geräte oft als Low Cost Sensing bezeichnet werden, können sie einen wesentlichen Beitrag zum Verständnis der Leistung eines Assets leisten. Der größte Vorteil der Nutzung der Cloud ist die Rechenleistung für die Gesamtanalyse auf Flotten- und Unternehmensebene sowie die Möglichkeit, Daten zwischen verschiedenen Teams im gesamten Unternehmen sofort auszutauschen. Die konsistente Architektur über Edge und Cloud hinweg ermöglicht eine nahtlose OT/IT-Integration und ein effektives Asset Management vom Gerät bis zur gesamten Flotte.
Asset Management Application
ABB führt im Laufe dieses Jahres die Asset Management Application ein, eine umfassende Bibliothek von Anlagenmodellen, die Tools für die Anpassung und erweiterte Analysen beinhaltet. Die webbasierte Anwendung bietet Flotten- und Unternehmens-Dashboards mit dem Anlagenstatus. Die Asset Management Application ermöglicht einen schnellen Vergleich und Benchmarking von Key Performance Indicators laufender Maschinen an verschiedenen Standorten. Es hilft den Anwendern, ein höheres Produktivitätsniveau zu erreichen und die wirtschaftliche Rendite zu verbessern, um ihre Leistungs- und Qualitätsziele zu erreichen. Die Anwendung vermeidet kostspielige Ausfälle in der Prozessindustrie, indem sie ihre Anlagen durch vorausschauende und vorbeugende Wartung verwaltet und schützt. Durch die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Bereitstellung einer detaillierten Datenanalyse sind Asset Management-Strategien kostengünstiger und bieten eine bessere Entscheidungsfindung.
Suchwort: cav0519abb
Autor: Neil Shah
Globaler Produktmanager für Device Management und Asset Optimisation,
ABB
Hier finden Sie mehr über:
