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技术白皮书

应对在线监测挑战

当今的工厂和资产维护挑战

维护人员在制定维护策略?#20445;?#23454;现以上这些目标无不困难重重,而且也没有更多的预算用于维护计划。他们面临的困难是很难?#19994;?#36275;够多的资深设备专家,花费太多时间在采集数据而不是分析数据上。此外,诊断不一致、缺乏对整体可靠性的洞察力以及新技术的复杂性、高成本和维护难度都让他们?#26800;?#27822;丧。工厂系统通常是?#21487;?#23450;制的成套设备。但随着时间的推移,维护这些定制的设备可能会令人抓狂,特别是当维护人员可使用的资源非常有限时。

随着资产对设施性能的重要性不断增加,维护经理开始让技术人员通过基于路线的手动测量来采集资产状况数据。这些数据为更好地了解资产健康状况提供了必要的环?#24120;?#24182;允许组织在必要时安排维护。随着设施中需要关注的资产数量不断增加,这些技术人员花费了80%以上的时间在采集数据上,而只有20%的时间用于分析数据和确定问题的根源。国际数据公司(IDC)的进一步研究表明,数?#21482;?#23384;储的数据中有22%进行了充分的记录,可用于分析,但?#23548;手?#26377;5%的数据进行了分析。此外,由于专业人员不断退休,组织发现寻找、聘用和培训新设备专家更具挑战性。

部署在线状态监测系统?#20445;?#20027;要考虑三个技术因素。 首先是数据管理,包括使用适当的数据结构,数据库能够方便?#27809;?#36731;松挖掘数据,提供报警功能以及用于管理数据量的老化策略。

其次是数据分析,包括针对特定应用的算法和更高级别的预测分析或诊断。 该过程涉及在靠近传感器源的位置进行实时决策和提供?#24230;?#24335;智能,并使用来自多个资产的汇总数据在服务器?#29616;?#34892;数据分析。

随着数据采集或监测系统数量的增加,数据管理和分析变得越来越复杂。第三个考量因素——系统管理的重要性也?#25214;?#22686;加。远程管理大量监测系统有助于提高整体解决方案的可靠性、可维护性和可用性。这些功能有助于执行许多任务,比如查看资产监测系统的健康状况,连接到网络和采集准确数据以及远程配置通道和分析函数。

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杜克能源利用IIoT进行预测性维护应用

杜克能源如何为30个工厂提供全厂机器状态监测端到端解决方案

2010年,杜克能源公司开始在整个公司实施集中化项目,使用新技术来满足?#25214;?#22686;加的可靠性要求并提高员工的工作效?#30465;?杜克能源公司希望拥有能够及时发现问题并通知专?#19994;?#25216;术,以取代传统基于路线的数据采集做法,使他们能够将时间花在更有价值的任务上,并且无论身处何处都能完成工作。 这个需要耗时数年的项目需要安装额外的传感器,采用全新的架构设计以及购买新基础设施来补充旧基础设施。

杜克能源取得的成效

截至2017年3月,已有近30个工厂通过Smart M&D架构部署和管理近2000个CompactRIO系统。在这些工厂内,杜克能源公司借助自动化数据采集功能,让分析师可以将80%的时间用于分析,而不是数据采集; 因此,分析结果更加可靠。

一年内,杜克能源公司的监测和诊断中心平均每天使用Prism发布两次通知;其中只有四分之一警报需要采取纠正措施。 这些警报为专家提供了依据,使其可以在成本最低的时候对设备进行计划和修理,例如,当设备计划进行维护而停机或需求较少时。

技术投资和运营

此项目的必要投资包括安装额外在线传感器、基础设施、架构和诊断应用程序。

2012年,杜克能源开始开发新的架构来支持这个项目。Duke Energy采用了NI CompactRIO平台,该平台结合了?#24230;?#24335;实时处理器、高性能现场可编程门阵列(FPGA)以及可热插拔I/O模块,可将实时采集的数据发送到联网的上位机电脑中。 传感器数据被传送到NI CompactRIO监控系统中进行信号采集和处理,结果通过有线或无线方式传输到工厂服务器。

利用大量的模拟数据,NICompactRIO可以进行报警,并为杜克的数据专家提供全面的波形分析。此外,杜克能源公司还使用用于状态监测的NI InsightCM?来可视化和分析数据。 通过将FPGA和板载实时处理器连接到传感器,可大幅减少原始模拟波形,仅保留指示节点处系统“健康”状况所需的数据。 这样可?#21592;?#20813;数据超载的情况,方便领域专家快速发现问题。

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