Sensor Getaran Canggih untuk IIoT: Memperkuat Pemeliharaan Prediktif dan Keandalan Aset

 

Analisis getaran adalah teknologi kunci di dunia IIoT dan pemeliharaan prediktif yang selalu berubah.

Itu mungkin adalah teknologi kunci untuk menilai kesehatan aset berputar di industri dan memberi organisasi Anda peringatan awal tentang kerusakan dan kegagalan aset yang akan datang.

Itu mendorong ketersediaan aset yang tinggi selama siklus hidup.

Tapi apa sebenarnya itu?

Dasar-dasar getaran

Untuk menjaga kesederhanaan, getaran adalah getaran atau gerakan aset atau komponen maju mundur dari posisi istirahatnya.

Bayangkan bandul yang dilepaskan dari titik tertingginya.

Itu akan berayun maju mundur hingga semua energi getaran terdisipasi. Dan kemudian kembali ke posisi istirahatnya.

Perbedaannya dengan aset Anda adalah getaran berhenti hanya ketika energi rotasi aset berhenti. Sumber energi utama – biasanya motor – harus berhenti agar getaran berhenti.

Tapi dapatkah fenomena sederhana seperti getaran memberi tahu Anda apa yang salah dengan aset Anda?

Ya!

Parameter getaran yang diukur seperti amplitudo, RMS, dan periode memungkinkan Anda untuk menghitung dan melihat gaya mekanis, rotasi, dan gesekan yang terjadi di aset Anda.

Sumber: https://www.motioncontroltips.com/how-is-machine-vibration-defined/

Gaya di dalam aset atau peralatan menyebabkan getaran dan biasanya diukur di perapian bearing. Gaya berasal dari elemen berputar di aset seperti rotor, gear, poros, bearing, dan impeller.

Semua gaya dan getaran bukan berita buruk.

Tapi ketika mereka begitu, kita menggunakan Fast Fourier Transform (FFT) untuk dapat melihatnya dalam domain waktu dan spektral.

Sumber: https://www.motioncontroltips.com/how-are-fast-fourier-transforms-used-in-vibration-analysis/

 

Di sinilah kita dapat melihat frekuensi dan amplitudo masing-masing – dalam percepatan atau kecepatan – dan menghubungkan pola mereka dengan kesalahan aset spesifik.

Jenis kesalahan apa yang dapat dideteksi?

Ada banyak kesalahan potensial yang dapat dideteksi analisis getaran, berikut beberapa di antaranya:

• Bearing aus
• Kavitasi pompa
• Kesetengahnya aset ke aset
• Aus gigi gear
• Retakan struktural di fondasi aset
• Kurang pelumasan
• Sabuk drive aus
• Resonansi

Apakah salah satu dari ini telah menyebabkan downtime atau kesulitan yang signifikan di pabrik Anda?

Kami berjanji mereka telah!

Manfaat analisis getaran dan pemeliharaan berbasis kondisi secara umum sudah terkenal:

• Ketersediaan aset yang lebih tinggi
• Output produksi yang meningkat
• Downtime yang tidak terduga berkurang
• Biaya pemeliharaan dan siklus hidup berkurang
• Sumber daya manusia yang dioptimalkan
• Pemeliharaan invasif yang berkurang (revisi dan penggantian komponen)
• Perencanaan dan penjadwalan pemeliharaan yang ditingkatkan
• Peramalan cadangan yang lebih baik
• Informasi analisis penyebab akar untuk eliminasi cacat

Analisis getaran adalah teknologi pemeliharaan prediktif yang matang dan digunakan di hampir semua industri yang bisa Anda pikirkan. Ini adalah teknologi prediktif yang menjadi andalan di vertikal industri seperti minyak dan gas, makanan dan minuman, kertas dan selulosa, pembuatan baja, otomotif, pertambangan, penerbangan, nuklir, kimia, dan banyak lagi.

Bagaimana dengan proses pemantauan kondisi dan analisis getaran?

Analisis Getaran

Proses pemantauan kondisi sederhana dan dapat dibagi menjadi tiga bagian: deteksi, diagnosis, dan prognosis. Mari kita lihat mereka:

Deteksi – Apakah Anda mengumpulkan data secara manual setiap empat minggu atau per jam dengan sistem 'online', data dapat ditampilkan. Yang Anda benar-benar tampilkan adalah keparahan getaran di perapian bearing.

Pertama, praktik terbaik adalah menetapkan tingkat dasar untuk semua aset Anda. Ini adalah agar kita tahu tingkat operasional normalnya – dengan asumsi mereka dalam kondisi baik untuk memulai.

Sekarang getaran melampaui tingkat alarm yang ditetapkan (dalam mm/s atau Gs misalnya), saatnya untuk menyelidik lebih lanjut. Ada standar internasional yang dapat membantu Anda menetapkan tingkat alarm Anda seperti seri ISO 10816.

Diagnosis – Pertanyaan yang kita tanyakan di sini adalah: apa yang salah dengan mesin?

Sekarang, meskipun Anda mengukur getaran di bearing, tidak berarti gaya pemaksa yang menyebabkan cacat adalah akibat bearing yang rusak. Itu bisa disebabkan oleh banyak hal. Lihat di sini beberapa alasan umum aus bearing yang dapat Anda deteksi dengan analisis getaran:

• Aus bearing karena kesetengahnya
• Aus bearing karena soft foot
• Aus bearing karena ketidakseimbangan
• Aus bearing karena kelonggaran

Dan bagaimana Anda menemukannya?

Sebelumnya kita melihat bagaimana sinyal getaran yang kompleks dapat dilihat dalam domain waktu atau domain frekuensi. Di sinilah analisis dilakukan. Keduanya domain mengandung informasi berharga untuk mendiagnosis kesalahan peralatan umum. Domain waktu menunjukkan keparahan getaran terhadap waktu. Ini berguna untuk mendiagnosis kesalahan bearing, kavitasi, ketidakseimbangan, getaran penggetaran, dan kerusakan gigi gear. Domain frekuensi menunjukkan frekuensi individu yang membentuk getaran kompleks. Ini sangat baik untuk mendiagnosis kesalahan bearing juga, ditambah kelonggaran, ketidakseimbangan, kesetengahnya, masalah sabuk, kurang pelumasan, soft foot, dan banyak lagi.

Prognosis – Pertanyaan ini adalah yang paling sulit. Seberapa lama akan bertahan sebelum gagal?

Mesin sering kompleks dan menunjukkan perilaku mekanis kompleks. Tidak ada dua yang sama.

Memperkirakan seberapa lama motor atau pompa akan bertahan setelah cacat terdeteksi sangat tantang. Tapi dapat berdasarkan kemiringan tren getaran. Seberapa cepat keparahan getaran meningkat dari waktu ke waktu? Setelah Anda mendeteksi kesalahan awal, Anda mungkin mengambil pengukuran getaran yang lebih teratur – terutama pada pabrik kritis. Anda juga dapat memperkirakan sisa umur berguna jika Anda memiliki data pada kegagalan sebelumnya atau pemahaman yang baik tentang kurva P-F (Kegagalan Potensial – Kegagalan) spesifik untuk peralatan. Tahap prognosis sulit, tetapi jika Anda memiliki data dan pengetahuan peralatan yang baik, Anda dapat mengurangi risiko kegagalan tak terduga.

Kunci di sini adalah menghabiskan waktu Anda untuk fokus pada masalah umum yang ditemukan pada peralatan berputar. Yang telah kita sebutkan seperti kesetengahnya, aus bearing, kelonggaran, dan ketidakseimbangan adalah yang paling umum. Jangan habiskan terlalu banyak waktu pada masalah eksotis dan langka.

Bayangkan Anda berkendara di mobil Anda. Secara bertahap, selama beberapa minggu, mulai getaran lebih dan lebih saat Anda mempercepat melalui gigi. Keparahan getaran telah meningkat. Anda membawanya ke bengkel, dan mereka akan mencari masalah umum. Hal seperti ketidakseimbangan roda atau tekanan ban rendah. Mereka tidak akan membongkar gearbox dan mencari gigi gear yang hilang atau gear eksentrik.

Ini adalah inti pemantauan kondisi: fokus pada masalah umum.

Dan mendiagnosisnya dengan akurat dan cepat.

Sensor Getaran Nirkabel

Sensor getaran telah berubah banyak.

Pergi (atau pergi) adalah accelerometer satu sumbuk, berat, berkabel, daya eksternal dari masa lalu. Bawi Anda lebih mungkin melihat sensor getaran nirkabel, Bluetooth, baterai, 3 sumbu saat ini. Anda sekarang akan menemukan mereka memiliki kemampuan untuk menjadi data logger, 'bangun' dan mencatat ketika ambang getaran tertentu terlampaui, mereka akan memiliki tingkat alarm ISO built in, dan banyak juga dapat mencatat suhu aset.

Sumber: https://www.machinesentry.com/products/hardware/msf-1

 

Penyedia pemantauan kondisi tradisional, yang lebih besar, sedang mengubah garis produk dan model bisnis mereka saat kita memasuki era industry 4.0, dan ada banyak pemain baru, muda di pasar yang menantang status quo dan mengganggu model bisnis lama.

Analisis Getaran: Sebelum & Sesudah

Jadi, kita tahu bahwa pemantauan kondisi – dan lebih spesifik analisis getaran – telah berubah, bukan?

Tapi mari kita lihat bagaimana itu telah berubah dalam hal praktis.

Sebelum – pekerja manual adalah urutan hari. Pertama, izin mungkin diperlukan untuk mengakses beberapa aset karena risiko keselamatan. Di sebagian besar pabrik global, itu 15 hingga 30 menit waktu Anda hilang. Kembali ke kantor, seorang teknisi perlu mengunduh 'rute' ke pengumpul data mereka. Mereka kemudian pergi dan berjalan di sekitar pabrik dengan accelerometer berkabel dan pengumpul data (biasanya yang berat!). Teknisi akan mengunjungi mesin dengan kritisitas tinggi saja, dan mengukur setiap sumbu (X, Y, Z) di setiap bearing secara terpisah. Mereka mungkin menghabiskan 5 hingga 15 menit di setiap mesin. Dengan kaki lelah, mereka kemudian kembali ke kantor dan mengunggah data ke perangkat lunak proprietary di komputer standalone. Ini berarti data hanya tinggal di komputer itu dan hanya orang dengan akses yang dapat melihatnya.

Tidak ada di cloud.

Semoga, mereka tidak lupa untuk menandatangani izin keselamatan juga.

Analis getaran kemudian akan menelusuri tonne data, menganalisis data secara manual dan memperbarui spreadsheet Excel atau dokumen Word mereka. Setelah ini selesai, mereka kemudian mengirim email rekomendasi dan laporan mereka kepada perencana pemeliharaan dan supervisor.

Dan berharap yang terbaik!

Setelah 4 minggu, mereka kemudian mengulang siklus ini lagi.

(4 minggu selalu telah siklus default untuk sebagian besar analis getaran untuk mengumpulkan data. Tidak banyak pemikiran yang pernah masuk ke mengapa.)

Tapi hal-hal sekarang berubah...

Sesudah – seluruh proses sekarang jauh lebih otomatis.

Tidak ada izin keselamatan, dan sedikit atau tidak ada berjalan di sekitar!

Sensor getaran nirkabel tiga sumbu dipasang permanen pada aset (dengan magnet, lem, atau baut) dan baterai mungkin perlu diganti setiap tiga tahun atau lebih. Data dikirim ke perangkat gateway yang dipasang secara lokal yang terhubung ke sinyal Wi-Fi pabrik. Perangkat gateway kemudian mengirim data ke perangkat lunak berbasis cloud yang dapat diakses oleh siapa pun dengan login dari mana saja di dunia. Alih-alih data dikumpulkan setiap 4 minggu, ini dapat dikonfigurasi – sering hingga rendahnya setiap 60 detik jika perlu.

Sumber: https://www.pruftechnik.com/en-GB/Products-and-Services/Condition-Monitoring-Systems/Online-Condition-Monitoring/

 

Masih ada opsi untuk mengunggah data secara manual dari sensor nirkabel dengan perangkat yang terhubung Bluetooth seperti tablet atau ponsel. Di sini manfaatnya adalah teknisi dapat berjalan di sekitar dan melakukan inspeksi visual aset pada saat yang sama jika diperlukan, serta mengambil foto dan membuat catatan inspeksi.

Sensor bahkan dapat 'seluler' dan dipindahkan ke aset lain sementara untuk troubleshooting.

Tingkat alarm dapat diatur ke standar ISO atau dikonfigurasi untuk aset individual. Ketika alarm terlampaui, email otomatis dikirim ke pemangku kepentingan kunci untuk memperingatkan tentang masalah yang akan datang atau kebutuhan analisis getaran atau analisis penyebab akar.

Dengan skala ekonomi, banyak lebih banyak aset dapat dipantau daripada dalam model tradisional, bukan hanya aset kritis.

Analisis manual data masih umum, tetapi saat kita lebih dalam ke transformasi digital industry 4.0 dan IIoT kita bergerak lebih banyak terhadap pemeliharaan prediktif, pembelajaran mesin, dan algoritma yang memainkan peran kunci dalam analisis.

Mari kita lihat sekarang pengkategorian sederhana dari dua jenis sensor: sensor scanning dan sensor screening.

Sensor Scanning

Ini adalah sensor getaran yang lebih mahal yang cocok untuk aset kritis perusahaan. Sensor ini biasanya berisi self-diagnostics dan validasi pengukuran getaran. Mereka memiliki tingkat kecerdasan dan melakukan pemrosesan data volume tinggi. Ini adalah karena setelah validasi data, mereka mengirim informasi domain waktu dan frekuensi ke gateway dan perangkat lunak berbasis cloud untuk analisis lebih lanjut. Anda biasanya tidak akan membiayai memasang ini pada aset dengan kritisitas rendah dan utilitas. Mereka juga sering memiliki sensor suhu built in sehingga suhu jangka panjang dapat ditampilkan bersama getaran.

Sensor Screening

Sensor ini jauh lebih murah dan diterapkan pada aset dengan kritisitas dan utilitas rendah. Tapi mereka cocok untuk pendekatan IIoT. Mereka sering mencatat nilai getaran keseluruhan dan puncak getaran saja – yang berarti, tidak informasi domain waktu dan frekuensi. Ini mentransfer volume data rendah. Tapi kunci adalah dengan biaya rendah mereka dapat digunakan pada banyak lebih banyak aset daripada sensor scanning. Mereka akan menangkap data pada aset yang sering diabaikan dan diabaikan – tetapi kegagalannya masih dapat menyebabkan kerugian produksi, biaya borosan, dan masalah organisasi.

Apa alur kerjanya?

Sementara kita bergerak cepat ke transformasi digital dan IIoT, alur kerja pemantauan getaran pada dasarnya sama. Yang berubah adalah waktu yang lebih sedikit terbuang pada analisis yang tidak perlu, dan biaya telah berurun secara signifikan. Berikut adalah alur kerja umum yang kita lihat saat ini:

Alur kerja sederhana ini akan memungkinkan Anda fokuskan sumber daya di tempat yang dibutuhkan.

Dapatkan lebih banyak value untuk uang Anda!

Penghematan biaya yang hebat berasal dari pengumpulan data otomatis dan penyaringan aset sehat. Di sinilah perusahaan modern, intensif aset, dan operasional efisien mendapatkan keuntungan signifikan dalam perjalanan mereka menuju keunggulan, konektivitas, dan industrial internet of things.

Jadilah kompetitif.

Dan jadilah bagian dari perjalanan modern, berbasis data menuju biaya lebih rendah, risiko lebih rendah, dan kinerja aset dan bisnis yang meningkat.

Baca selanjutnya: Panduan komprehensif IIoT di Pemeliharaan