Monitoreo remoto del estado y diagnóstico predictivo del estado técnico de equipos costosos, estructuras y estructuras críticas (mantenimiento predictivo)
Los especialistas del departamento de monitoreo y análisis de datos de nuestro Centro realizan monitoreo remoto de datos de cualquier sistema dinámico para mantener la estabilidad, identificar señales de fallas y cambios del sistema en el funcionamiento de los objetos observados, diagnósticos predictivos del estado técnico de equipos costosos, estructuras y estructuras críticas.
Las aplicaciones de nuestros métodos de seguimiento y análisis de datos son infinitas. Se utilizan con especial eficacia en el control de procesos con muchos factores que ni siquiera los observadores diferencian y en condiciones de incertidumbre.
La negativa a monitorear el estado técnico de estructuras y estructuras provocó un desastre ambiental debido a la despresurización de un tanque de combustible diesel ocurrido el 29 de mayo de 2020 en una central térmica afiliada a Norilsk Nickel.
El 17 de agosto de 2009, en la sala de turbinas de la central hidroeléctrica Sayano-Shushenskaya, se liberó agua del cráter de la turbina como resultado de la destrucción de la unidad hidráulica número 2, que se puso en funcionamiento en 1979. Unidad hidráulica número 2 resultó dañada debido a la destrucción de los pernos que sujetaban la tapa de la turbina a su estator, lo que provocó que se arrancara la tapa. El rotor de la unidad hidráulica con la tapa de la turbina y la cruz superior fue lanzado hacia arriba por el flujo de agua. El agua llenó el eje de la turbina e inundó la sala de turbinas. Los equipos eléctricos y auxiliares resultaron dañados y las estructuras del edificio de la sala de turbinas se derrumbaron. Las 10 unidades hidráulicas fallaron. El análisis de los datos de vibración utilizando gráficos de control de Shewhart habría evitado este desastre.
La contaminación del petróleo en el oleoducto Transneft Druzhba con compuestos organoclorados en 2019 provocó pérdidas de reputación a escala internacional e importantes pérdidas financieras directas para la industria petrolera rusa.
En todos los proyectos, ayudamos a nuestros clientes a resolver problemas actuales e identificar nuevas oportunidades (conocimientos) para mejorar los procesos y el funcionamiento seguro de los equipos, y desarrollar recomendaciones prácticas claras teniendo en cuenta la viabilidad económica.
Invertimos el 30% de los ingresos de la empresa en actividades científicas y de investigación.
Objetivo: aumentar la eficiencia económica
Como resultado del monitoreo, análisis e interpretación de datos, obtendrá capacidades que antes no estaban disponibles para su equipo:
- identificar señales de fallas en el proceso;
- estabilizar procesos impredecibles (estadísticamente incontrolables) para poder predecir y lograr el mejor estado que su sistema puede proporcionar;
- ajustar los procesos a los valores objetivo (centrar en la tolerancia, norma, especificación);
- mejorar la precisión de las previsiones;
- hacer una evaluación objetiva de los resultados de cualquier cambio "antes" y "después";
- Desarrollar procedimientos para el control óptimo de los procesos tecnológicos para minimizar las pérdidas por errores de primer y segundo tipo (con una reducción significativa tanto de las falsas alarmas como de las señales perdidas);
- predecir la aparición de situaciones de emergencia y tomar medidas por adelantado para eliminarlas o mitigar sus consecuencias adversas;
- mantener las características operativas de equipos, estructuras y estructuras costosas y críticas en el nivel requerido, identificando rápidamente los signos y el grado de degradación de los parámetros de control;
- minimizar el consumo de componentes costosos en los procesos tecnológicos mejorando al mismo tiempo la calidad y uniformidad de los productos elaborados;
- implementar innovaciones de ingeniería.
Tipos de datos analizados
Para el diagnóstico predictivo remoto se pueden utilizar datos de monitoreo provenientes de equipos y sensores tecnológicos, pruebas de laboratorio y también recopilados manualmente, por ejemplo:
- datos de vibración (diagnóstico de vibración), brecha, caudal, nivel de líquido, presión, temperatura, humedad, análisis de gas, posición, velocidad, fuerza, viscosidad, densidad, dureza, radioactividad, tamaño, iluminación, contenido de polvo, concentración, presencia y cantidad. de impurezas, tribodiagnósticos, acidez, contaminación, mediciones acústicas, mediciones eléctricas y otras mediciones;
- datos sobre la frecuencia de eventos, incidentes, cualquier dato cuantitativo (datos de conteo).
Tecnología de diagnóstico predictivo
Los procesos multifactoriales reales tienen incertidumbre debido a la naturaleza de la variabilidad de factores conocidos medibles, numéricamente inmensurables e incluso no diferenciables. Esta incertidumbre y la falta de conocimiento del personal tecnológico sobre cómo gestionarla genera un enorme desperdicio.
Nuestras soluciones se basan en la metodología de Control Estadístico de Procesos (SPC), siendo la principal herramienta los gráficos de control de Shewhart. A pesar de la aparente simplicidad de los gráficos de control desarrollados por el profesor Walter A. Shewhart, su correcto uso práctico e interpretación sigue siendo dominio de unos pocos especialistas.
Nuestro trabajo con datos incluye todo el abanico de operaciones, empezando por la organización del procedimiento de recogida.
Examinamos los datos inextricablemente del contexto de su producción. Por lo tanto, para desarrollar recomendaciones para la mejora de procesos, nos basamos en el conocimiento científico y trabajamos con expertos en la materia.
Encontrar las causas de fallas, anomalías e ineficiencias en los procesos con el movimiento de la investigación "aguas arriba" permite comprender qué, cómo y en qué nivel se debe hacer para la mejora continua de los procesos:
Dibujo. Relación causa-efecto de la variabilidad resultante de los parámetros controlados.
Beneficios del diagnóstico utilizando métodos de control estadístico de procesos (SPC)
Requisitos de datos bajos
El seguimiento y el diagnóstico de datos mediante métodos SPC requieren una cantidad de datos incomparablemente menor que los diagnósticos mediante métodos de aprendizaje automático (ML). A efectos de diagnóstico y previsión mediante métodos SPC, no importa si los datos representan el 100% de la serie de datos o parte de ella, sino que los datos deben estar organizados de forma racional y respetando su distribución en el tiempo. Los datos recopilados manualmente servirán. Como resultado, existen requisitos menores para la potencia informática del equipo y el almacenamiento de datos históricos (no se requiere una recopilación continua de datos).
Vea el artículo de Donald Wheeler: ¿Experimentos, big data o gráficos de control de Shewhart? Diversos enfoques para la mejora de procesos. ¿Su enfoque hace lo que necesita?
Acciones no reactivas, sino basadas en el conocimiento.
Al utilizar SPC, el análisis de las relaciones de causa y efecto de las fallas agrega nueva información a la base de conocimientos de nuestros clientes sobre el sistema de funcionamiento del proceso, en lugar de pedirle al despachador que tome acciones reactivas sin explicar "por qué", como es el caso de las máquinas. aprendizaje (ML).
Se basa en el conocimiento científico y experto de los procesos.
En el trabajo de mejora se utilizan conocimientos científicos sobre la naturaleza de los fenómenos en estudio y necesariamente se involucra a empleados competentes de la empresa cliente. Explorar el contexto de la producción de datos y trabajar con expertos en el campo en estudio son nuestros principios fundamentales.
Tiene en cuenta el estado estadístico de un proceso para realizar predicciones.
Tiene en cuenta el estado estadístico del proceso en estudio (estable o impredecible).
Minimiza las consecuencias de cometer errores del primer y segundo tipo.
Le permite minimizar las consecuencias de cometer errores del primer y segundo tipo en un intento de mejorar, indicando reglas operativas específicas para influir en el proceso, es decir, si se requiere intervención en el trabajo del proceso analizado o viceversa, solo se realizarán cambios sistémicos. ayuda.
Ver artículo El concepto de variabilidad y control de procesos. y solución abierta APCS. Errores del primer y segundo tipo. .
Tiene en cuenta la rápida pérdida de relevancia de los datos acumulados durante el último período.
Todo fluye, todo cambia.
Crea una firma de error personalizada
Nuestra metodología separa operativamente con precisión el ruido de las señales, revelando la firma individual de los equipos y las fallas del proceso en lugar de requerir que se establezcan valores límite ficticios.
Por ejemplo, OSyS (Optimized Systems and Solutions, una filial de Rolls-Royce), que se especializa en proporcionar DSS (Decision Support System, DSS) informó de un problema que indica una falta de dicho conocimiento para monitorear y optimizar activos de alto valor:
"Al analizar los parámetros de rendimiento, los especialistas de OSyS se enfrentaron al hecho de que o tenían que establecer valores de umbral demasiado estrechos y luego el número de alertas aumentaría drásticamente, o los valores eran demasiado amplios. y luego resultó que los valores en la alerta no cumplían con los límites requeridos. Sin embargo, las herramientas técnicas, el conocimiento y las habilidades de análisis les ayudaron a crear una firma de falla para todo tipo de flujos de datos que pueden provenir del equipo. "
La clasificación mundial de tipos de mantenimiento se divide en los siguientes tipos:
- mantenimiento reactivo (reparación o reemplazo en caso de falla, Mantenimiento Reactivo);
- mantenimiento preventivo programado (PPR, mantenimiento, Mantenimiento Preventivo);
- Mantenimiento predictivo basado en signos de fallas y aparición de degradación;
- Mantenimiento centrado en la viabilidad económica y la seguridad (combina racionalmente todos los tipos de mantenimiento anteriores, Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad).
Nos especializamos en el tercer tipo, el mantenimiento predictivo, que se realiza en función del estado real de estructuras, estructuras y equipos críticos y de gran valor, con el fin de aumentar el grado de su operación segura, aumentar su vida útil y reducir los costos operativos.
El efecto del uso del mantenimiento predictivo:
“Informes independientes* muestran que el lanzamiento de un programa de mantenimiento predictivo proporciona, en promedio, los siguientes beneficios económicos:
Costos de mantenimiento reducidos: 25% - 30%;
• Reducción del número de averías: 70% - 75%;
• Reducción del tiempo de inactividad: 35% - 45%, incluso mediante pedidos anticipados de repuestos;
• Aumento de la productividad en un 20-25%.
Al recibir mensajes rápidos de nuestra parte sobre la presencia de razones especiales que sacan el proceso de funcionamiento del objeto observado de un estado estable, tan pronto como esto se haya vuelto estadísticamente significativo, podrá identificar fácilmente estas razones y comenzar a gestionarlas (eliminarlas o , si es posible, reducir su influencia). Las señales sobre el inicio de la degradación de los parámetros monitoreados permitirán tomar medidas oportunas para eliminarla o ralentizarla incluso antes del inicio de un desgaste significativo del componente o equipo.
Tipos de empresas interesadas
1. Empresas dedicadas al diseño, producción, construcción, mantenimiento de garantía y posgarantía de equipos costosos, estructuras y estructuras críticas.
2. Empresas operadoras.
Modo de monitoreo
El seguimiento se puede realizar en el modo que requiera el cliente, desde una actualización por semana entre semana hasta cada hora las 24 horas. Una actualización puede incluir un punto de datos o una nueva serie de puntos de datos históricos para todo el período de tiempo desde la actualización anterior.
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