A hibák felismerése még azok megjelenése előtt

Írta: GÉPmax-2022/I. lapszám cikke - 2022 február 20.

A SYSTEMS & COMPONENTS bemutatja, hogy az intelligens karbantartás egyre inkább valósággá válik

Mit jelent az „intelligens karbantartás” a jövőre nézve az off-highway ágazatban? Hogyan lehet a prediktív karbantartás innovatív fejlesztéseit nyereségesen alkalmazni a mezőgazdaságban, az építőiparban és az erdészetben? Az üzembe helyezéstől a felügyeletig és a javításig: a kiállító technológiai és szolgáltatócégek elsősorban a digitális komponensekre összpontosítanak, amelyek új szintre emelik a mobil gépek karbantartását.

Az előre nem látható meghibásodások a legrosszabb forgatókönyv a flottakezelők, gépkezelők és a szervizszemélyzet számára, és szinte mindig magas költségekkel járnak – például a betakarítás során éjjel-nappal használatban lévő mezőgazdasági gépek esetében. Ebben a forgatókönyvben egy nem tervezett leállás akár egy egész szezon munkáját is tönkreteheti. Az, hogy egy kombájn vagy takarmánybetakarító elromlik, olyan dolog, aminek eleve nem szabadna megtörténnie. A modern mezőgazdaságban a megelőzés a mottó. A meghibásodások korai felismerése, a nem tervezett leállások kockázatának minimalizálása és a prediktív karbantartás olyan témák, amelyek ezért a SYSTEMS & COMPONENTS szakvásáron, a mezőgazdasági gépek és a teljes off -highway ágazat B2B piacterén kiemelt helyen szerepelnek.

Az „állapotfigyelés” és a „prediktív karbantartás” szavak egyre gyakrabban merülnek fel. Az állapotfi gyelés és a prediktív karbantartás célja a gépek proaktív karbantartása és az állásidők minimalizálása.

emberek
A prediktív karbantartás eltér a hagyományos reaktív karbantartási megközelítésektől, a folyamat valós idejű adatokat használ a karbantartási információk levezetéséhez

A GÉPEK MINDIG SZEM ELŐTT

A prediktív karbantartás eltér a hagyományos, reaktív karbantartási megközelítésektől. A folyamat valós idejű adatokat használ a karbantartási információk levezetéséhez. A digitalizáció fejlődése itt komolyan mutatkozik: új ellenőrzési lehetőségeket tesz lehetővé a mobil munkagépek tényleges állapotának folyamatos rögzítésére. Ehhez a nagy teljesítményű, nagy sebességű adatgyűjtésre képes hardverek mellett intelligens diagnosztikai szoftverekre és a dolgok internetének (IoT) átjáróira is szükség van. Ezek a jármű belső interfészein, például CANbuson vagy Etherneten keresztül csatlakoznak, összegyűjtik az adatokat, és WiFi, Bluetooth vagy mobilkommunikáció segítségével továbbítják azokat a felhőbe.

Itt különösen a hajtáslánc állapotfigyelése áll a középpontban. Ennek oka, hogy ahol mozgás van, ott előbb-utóbb az elhasználódás jelei is megjelennek. A hannoveri vásár területén olyan modern állapotfelügyeleti rendszerek kerülnek bemutatásra, amelyek intelligens plug & play érzékelőket integrálnak közvetlenül a mobil gépek, például kotrógépek, kerekes rakodók vagy buldózerek kritikus alkatrészeibe, például a hajtótengelyekbe. Mivel az érzékelők a terepi környezetben rendkívül zord körülményeknek vannak kitéve, robusztusnak kell lenniük. Hagyományosan az üzemórákat, a hőmérsékletet, a fordulatszámot és a nyomatékot mérik, és ma már a megelőző karbantartás a rezgések és a lengések mérésére is kiterjed. Ha például az amplitúdó megnő egy bizonyos frekvenciatartományban, az jelezheti a kardántengely, a görgőscsapágy vagy a sebességváltó közelgő meghibásodását.

BEAVATKOZÁS, MIELŐTT MINDEN LEÁLLNA

Az állapotfigyelés számos előnnyel jár. Az összegyűjtött értékek további Big Data-elemzések alapját képezik, amelyek kiszűrik a nagy mennyiségű adatból a feltűnő eltéréseket. Lehetővé teszik a motor főbb alrendszereinek, a hűtő- és kenőanyagkörnek, a kipufogógáz-utánkezelésnek vagy a légkörnek az állandó önellenőrzését. Ha a normálistól eltérő értékeket észlel, a rendszer a fedélzeti számítógépen keresztül intézkedési javaslatokat tesz a járművezetőnek, vagy közvetlenül beavatkozik. A forgóalkatrészek fenyegető meghibásodása megelőzhető, például úgy, hogy a kenőrendszer szükség esetén növeli a kenőanyag mennyiségét. A jövőben ez lehetővé teszi, hogy a szükséges karbantartást és a nem tervezett szervizelést időben észleljék, és ezáltal megelőzzék az állásidőt.

Ezenkívül a rezgéselemzésből származó adatok jelzik, hogy a gép üzemeltetőjének milyen időn belül kell kicserélnie az érintett alkatrészeket. Ebből a célból az építés során tervezett üzemi szilárdságot összehasonlítják az érzékelők által regisztrált terheléssel, ami lehetővé teszi a kopás kiszámítását. Az ilyen intelligens előrejelző algoritmusok a megelőző karbantartás központi elemei. Lehetővé teszik a szükséges karbantartás „just in time” elvégzését.

kábelek
Az összegyűjtött értékek további Big Data-elemzések alapját képezik, amelyek kiszűrik a nagy mennyiségű adatból a feltűnő eltéréseket

A GÉPMEGHIBÁSODÁS MINT VIRTUÁLIS JELENSÉG

A prediktív karbantartás témája szorosan kapcsolódik a digitális ikertestvérhez, mivel az előrejelzéshez szükséges adatok szimulációval is nyerhetők. A digitális iker egy gép vagy annak egyik alkatrészének virtuális modellje, amely ugyanazokat az érzékelőalapú, valós idejű adatokat képes feldolgozni, mint a fizikai eredeti. Meghibásodás esetén a szerviztechnikusok a digitális ikerből származó információk segítségével lokalizálhatják a hiba okát. Az előny: már a tervezési szakaszban a szimuláció segítségével különböző kihasználtsági fokokat lehet lefuttatni, vagy különböző meghibásodási állapotokra vonatkozó érzékelőadatokat lehet generálni, amelyek a prediktív karbantartási algoritmust betanítják. A digitális iker lehetővé teszi az üzemeltetési folyamatok feltérképezését, és megjósolhatja, hogy az üzemidő előrehaladtával hogyan alakul egy alkatrész állapota a teljes életciklus során. A gépi tanulási algoritmusok biztosítják, hogy a digitális iker minden egyes eseményből tanuljon, így idővel egyre pontosabb előrejelzéseket tud készíteni. Ennek eredményeképpen a terepen vagy az építkezésen bekövetkező géphibák tisztán virtuális eseménnyé válnak.

A SYSTEMS & COMPONENTS kiállításon az emberi érzékelés IT-alapú javítása – azaz a kiterjesztett valóság (AR) – a szervizelésben és karbantartásban is helyet kap. Az AR okostelefonon, táblagépen vagy adatszemüvegen keresztül jeleníti meg az interaktív tartalmat érthető cselekvési utasításokkal. A kép- és videóval támogatott diagnosztika a jövőben a járművezetőt hivatott támogatni. Ehhez kapcsolatba léphet a szervizpulttal, és onnan audio-, képi és videoinformációk segítségével eligazítják a lehetséges hibaforrásokhoz. Emellett a szervizpult szakértője a kiterjesztett valóság eszközeivel közvetlenül a helyszínen támogathatja a szerviztechnikusokat. A cél a szervizelés minőségének jelentős javítása, hogy a technikusok már az első látogatáskor maguknál tartsák a megfelelő pótalkatrészeket.

AZ INTELLIGENS KARBANTARTÁS FELÉ VEZETŐ ÚTON

A müncheni Fraunhofer Institute for Cognitive Systems (IKS) tudósai a Holmer mezőgazdasági gépgyártóval és a Huawei telekommunikációs gyártóval közösen egy egész fl ottányi, rendkívül összetett betakarítógépre akarják alkalmazni ezeket az intelligens karbantartási alkalmazási forgatókönyveket. Az érzékelői információkat mobilhálózaton keresztül küldik el egy központi karbantartási szolgáltatásnak a felhőben. „Sok területen azonban nem mindig lehetséges stabil és nagy teljesítményű rádiókapcsolat megvalósítása” – magyarázza Michael Stiller, aki a Fraunhofer IKS felelős üzletfejlesztési menedzsereként koordinálja az INVIA projektet. Annak érdekében, hogy a betakarítógépek munkáját akkor is megbízhatóan és zökkenőmentesen nyomon lehessen követni, ha az internethez való állandó, valós idejű kapcsolat nem biztosított, az ehhez szükséges intelligencia egy részét ezért közvetlenül a gépen lévő kommunikációs átjáróba helyezték át. „Ez az alkalmazástól függően lehetővé teszi, hogy a betakarítógépek adatait közvetlenül a helyszínen feldolgozzuk, és fontos részelemzéseket végezzünk anélkül, hogy azokat a felhőbe továbbítanánk” – mondja Stiller.

Az INVIA a felhőalapú számítástechnika, a mobil széleken történő számítástechnika (MEC) és a ködszámítástechnika kombinációjára támaszkodik. Egy speciális beágyazott peremvezérlő egység (ECU) képezi a ködfelhő magját abban az esetben, ha a mobil bázisállomással való kapcsolat rossz vagy átmenetileg nincs meg. Így az asszisztencia-rendszer alapvető funkciói a szolgáltatóközponttal való kapcsolat nélkül is biztosíthatók. A projekt emellett azt is vizsgálja, hogy a központi felhőszolgáltatások helyett vagy mellett milyen előnyökkel jár egy MEC-összetevő integrálása. A háttér: a MEC-komponensek a géphez való közelségüknek köszönhetően nagyon alacsony késleltetési időt és nagy számítási kapacitást kínálnak, ami lehetővé teszi a kiterjesztett valóság vagy videoszolgáltatások nyújtását. Az INVIA továbbá online munkahelyi képzéssel bővíti a szolgáltatási kínálatot. Stiller megjegyzései: „Ez lehetővé teszi, hogy a vállalat központja a még ismeretlen helyzetekben is támogassa a járművezetőt a képzéssel.”

A SYSTEMS & COMPONENTS MEGMUTATJA, MERRE TART AZ UTAZÁS

A karbantartás az off-highway ágazatokban változóban van. Egy építési projekt vagy a betakarítás megszakítása azért, mert esedékes a karbantartás, vagy hiányzik egy pótalkatrész egy sürgős javításhoz – a jövőben ez egyre inkább a múlté lehet.

Összeállította: FM