Manufaktur industri
Industri Internet of Things | bahan industri | Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan | Pemrograman industri |
home  MfgRobots >> Manufaktur industri >  >> Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan

Inspeksi Suara, Visual, dan Taktil untuk Personil Pemeliharaan Prediktif

Pengumpulan data adalah tulang punggung dari setiap upaya pemantauan getaran, namun peluang untuk mengumpulkan data tambahan saat berada di mesin biasanya diabaikan. Apakah industri getaran akhirnya mulai merasakan efek dari pengumpul data murni yang belum beralih ke grup keandalan dari perdagangan mekanik? Bagaimana dengan operator dan pengrajin situs? Makalah ini mencakup teknik pemeriksaan dasar yang dapat diterapkan untuk mengoptimalkan waktu yang dihabiskan di lapangan.

Pengantar
Banyak organisasi memisahkan personel yang melakukan pemantauan teknologi ke dalam tim pemeliharaan prediktif (PdM) atau grup keandalan. Tugas mereka adalah mengumpulkan informasi mesin secara berkala menggunakan berbagai bentuk teknologi dan menggunakan data ini untuk menilai kondisi mesin.

Ada teknologi yang berbeda untuk memantau kondisi komponen mekanik dan listrik, dan terutama untuk mendeteksi kegagalan yang akan datang. Setiap teknologi memiliki aplikasinya sendiri, kelebihan dan kekurangannya. Pemantauan kondisi yang efektif memanfaatkan berbagai teknik dan teknologi.

Kelompok pemeriksaan yang kurang dimanfaatkan yang menyediakan data berharga adalah pemeriksaan visual, suara, dan sentuhan dasar. Inspeksi ini dapat dilakukan dan digunakan untuk melengkapi inspeksi teknologi formal. Kunci keberhasilan penerapan program inspeksi visual, suara, dan sentuhan adalah melatih peserta tentang pengoperasian dasar komponen yang akan diperiksa dan mengikuti daftar item yang akan diperiksa.

Langkah pemantauan kondisi
Program pemantauan kondisi yang efektif terdiri dari empat elemen utama:

  1. Deteksi
  2. Analisis
  3. Koreksi
  4. Verifikasi

Penting untuk benar-benar memahami masing-masing elemen ini. Waktu yang berharga terlalu sering terbuang ketika terlalu banyak penekanan ditempatkan pada satu komponen.

Deteksi
Banyak masalah dapat ditemukan dengan menggunakan inspeksi visual, audible dan tactile. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi mesin yang buruk atau mengidentifikasi kondisi yang memburuk. Pertanyaannya menjadi bagaimana mengukur hasil inspeksi ini. Teknologi seperti getaran, termografi, ultrasound, analisis oli, dan pengujian sirkuit motor dapat digunakan.

Setelah mengidentifikasi mesin yang membutuhkan analisis lebih lanjut menggunakan deteksi, langkah selanjutnya adalah menentukan akar penyebab masalah. Ini dicapai selama fase analisis.

Gambar 1. Deteksi Masalah

Analisis
Tujuan dilakukannya analisis adalah untuk menentukan akar penyebab masalah. Tahap analisis melibatkan mempelajari operasi mesin, karakteristik cacat, riwayat perawatan, dll. Hanya mesin yang menunjukkan masalah yang harus dianalisis. Setelah analisis selesai dan akar penyebab masalah ditemukan, hasilnya harus dikomunikasikan.

Gambar 2. Analisis Masalah

Koreksi/Peningkatan
Setelah diketahui akar permasalahannya, dapat diperbaiki. Masalah yang paling umum membutuhkan penyeimbangan dan/atau penyelarasan presisi. Untuk memaksimalkan keandalan mesin yang bersangkutan, disarankan juga untuk meningkatkan sumber yang menyebabkan aset menjadi pengecualian. Ini akan memperpanjang umur mesin. Kami di Universal Technologies menekankan bahwa waktu tambahan yang diperlukan untuk meningkatkan alat berat adalah kecil dibandingkan dengan biaya waktu henti alat berat yang tidak terduga dan proses pemeliharaan.

Gambar 3. Koreksi Masalah

Verifikasi
Setelah menentukan akar penyebab masalah, memperbaiki masalah dan meningkatkan mesin, penting untuk memverifikasi bahwa koreksi atau peningkatan telah terjadi. Salah satu mekanisme untuk verifikasi ini adalah membandingkan nilai sebelumnya dengan data dasar asli.

Metode verifikasi umum lainnya meliputi:

Gambar 4. Verifikasi Koreksi

Inspeksi visual
Salah satu bentuk pemantauan kondisi yang paling sederhana namun sering diabaikan adalah inspeksi visual mesin. Meskipun ini subjektif, Anda sering kali bisa mendapatkan "firasat" yang baik tentang di mana masalahnya paling parah. Tapi ingat, akar masalahnya tidak bisa ditentukan dengan cara ini.

Prosedur inspeksi visual yang efektif mencakup pemeriksaan mesin dan area sekitarnya untuk setiap hal berikut:

Gambar 5. Tata graha

Gambar 6. Kebocoran Oli

Gambar 7. Retak Bingkai

Gambar 8. Penutup Kipas Motor

Gambar 9. Kondisi Oli

Pemeriksaan terdengar
Bentuk sederhana lain dari pemantauan kondisi adalah inspeksi mesin yang dapat didengar. Meskipun ini juga subjektif, Anda sering kali bisa mendapatkan "rasa" yang baik untuk area tempat sumbernya berasal. Tapi ingat, akar masalahnya tidak bisa ditentukan dengan cara ini. Penggunaan stetoskop, sounding rods, dan alat pendengar lainnya dapat memungkinkan praktisi yang berpengalaman untuk mendeteksi masalah seperti gesekan, cacat bantalan, kavitasi, dll.

Saat mendengarkan mesin, cobalah untuk menentukan apakah suaranya kompleks atau sederhana, frekuensi tinggi atau frekuensi rendah, dan dari mana suara itu muncul.

Prosedur pemeriksaan suara yang efektif mencakup pemeriksaan mesin dan area sekitarnya untuk hal-hal berikut:

Inspeksi taktil
Untuk merasakan getaran yang berlebihan pada mesin dengan tangan, lakukan langkah-langkah di bawah ini:

  1. Mulai dari bantalan, rasakan arah vertikal, horizontal, dan aksial.
  2. Bekerja ke bawah dan ke luar dari mesin, rasakan alas, struktur, pipa, penyangga pipa, batang katup, kotak listrik, saluran listrik, dll.
  3. Coba rasakan frekuensi getarannya. Misalnya, apakah frekuensinya tinggi, seperti dengungan atau kesemutan? Atau, apakah frekuensinya rendah, seperti getaran atau goyangan?

Gambar 10. Pemeriksaan Motor

Pengamatan taktil lainnya harus dilakukan juga. Prosedur pemeriksaan taktil yang efektif mencakup pemeriksaan mesin dan area sekitarnya untuk hal-hal berikut:

Meningkatkan inspeksi visual dengan radiometer spot
Termometer inframerah mengukur jumlah energi inframerah yang dipancarkan oleh objek target dan menghitung suhu permukaan objek tersebut. Fitur khas termasuk penampakan laser, emisivitas yang dapat disesuaikan, fungsi alarm dan kunci pemicu. Fitur lain mungkin termasuk pencatat data dan tampilan grafik, termokopel, dan antarmuka perangkat lunak.

Perlu dicatat bahwa pembacaan suhu adalah suhu permukaan luar dari permukaan pertama yang ditembus sinar laser. Jika melakukan pembacaan melalui Plexiglas atau bahan transparan lainnya yang ditembus laser, pembacaan suhu hanya akan mewakili permukaan Plexiglas.

Gambar 11. Radiometer Spot

Batasan – emisivitas: Emisivitas adalah kemampuan suatu bahan untuk memantulkan panas. Bahan yang berbeda memiliki nilai emisivitas yang berbeda dan harus diperhitungkan ketika mencoba untuk mendapatkan pembacaan suhu absolut. Untuk pembacaan perbandingan, emisivitas kurang menjadi masalah asalkan kedua bahan targetnya sama. Jika ada kebutuhan untuk pengukuran suhu absolut yang akurat, maka termokopel kontak yang disediakan harus digunakan untuk memeriksa silang data inframerah. Instrumen Anda memiliki fungsi yang memungkinkan Anda memilih nilai emisivitas yang benar untuk bahan target, tetapi untuk tujuan artikel ini dan penggunaan instrumen secara umum, setelan "gratis" akan digunakan.

Batasan – ukuran titik pengukuran: Ukuran titik yang diukur tergantung pada jarak antara objek yang Anda ukur dan termometer inframerah. Ini akan bervariasi tergantung pada pabrikan dan model dari pabrikan yang sama. Perhatikan bahwa suhu adalah rata-rata suhu yang terkandung dalam lingkaran titik. Bergerak lebih dekat ke target untuk mendapatkan area pengukuran yang lebih kecil.

Lampu strobo
Inspeksi visual aset yang berputar bersamaan dengan penggunaan lampu sorot memungkinkan komponen lain untuk dievaluasi.

Gambar 12. Lampu Strobo

Tindakan pencegahan dan keamanan:

Ringkasan
Melakukan inspeksi visual, terdengar dan taktil dapat memberikan nilai yang luar biasa ketika diintegrasikan ke dalam upaya keandalan secara keseluruhan. Memformalkan dan mendokumentasikan inspeksi yang dilakukan oleh teknisi non-PdM akan memungkinkan data digunakan oleh semua orang.

Penerimaan integrasi teknologi untuk mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang kondisi peralatan diterima secara luas. Mengapa tidak menggunakan model yang sama ini untuk memanfaatkan informasi dari personel yang secara tradisional tidak dipandang memiliki peran aktif dalam keandalan? Sering kali, operator dan personel pemeliharaan dapat memberikan "bagian yang hilang" informasi yang tidak dapat dilihat oleh teknisi PdM saat melihat peralatan pada siklus bulanan atau triwulanan.

Berapa banyak organisasi yang akan melompat pada kesempatan untuk menambahkan lusinan personel tambahan ke upaya keandalan tanpa menambahkan biaya tambahan? Dengan melatih dan melibatkan operator serta personel pemeliharaan, itulah yang mungkin terjadi.

Referensi

  1. “Perawatan Operator untuk Keandalan Mesin”, Universal Technologies Inc., Huntersville, N.C., 2005.
  2. “Analisis Getaran Level 1 Plus”, Universal Technologies Inc., Huntersville, N.C., 2005.

Makalah ini dipresentasikan pada konferensi tahunan Noria Corporation.

Tentang penulis:
Lance Bisinger adalah manajer operasi Amerika di GPAllied, sebuah perusahaan konsultasi dan layanan keandalan dan operasi. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi www.gpallied.com.


Pemeliharaan dan Perbaikan Peralatan

  1. Yang Perlu Diketahui Tentang Pemeliharaan Tanaman Prediktif Dan Pengolahan Makanan
  2. Syslogic:komputer kereta api untuk pemeliharaan prediktif
  3. Pelajaran mengemudi untuk pengoperasian dan pemeliharaan
  4. Pabrik Harley-Davidson Unggul dengan Pemeliharaan Proaktif dan Prediktif
  5. 5 Aturan untuk Operasi dan Pemeliharaan Bermitra
  6. Rentang Kontrol untuk Perencana Pemeliharaan dan Lainnya
  7. Arch Coal diakui keunggulannya dalam pemeliharaan prediktif
  8. Pemeliharaan prediktif untuk produsen
  9. Pemeliharaan Prediktif dan Memprediksi Revolusi Industri
  10. 3 Kunci Untuk Penyewaan dan Pemeliharaan Peralatan Industri