Anlagendiagnose auf Basis multivariater Methoden als praxistauglicher Zustandsindikator in der Instandhaltung

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1 Anlagendiagnose auf Basis multivariater Methoden als praxistauglicher Zustandsindikator in der Instandhaltung easyfairs INSTANDHALTUNG Dortmund, Jörg Arloth Senior Sales zedas asset PC-SOFT GmbH Tel.: +49 (0)

2 Agenda Vorstellung PC-SOFT GmbH Anlagendiagnose auf Basis multivariater Methoden Motivation und Ziele Rückblick: Modellbasierte Diagnose Verfahrensprinzip statistische Verfahren Nutzung im Plant Asset Management Praxiserfahrungen Zusammenfassung easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 2

3 PC-SOFT GmbH: Unternehmensprofil I PC-Soft GmbH international tätiger Lösungsanbieter ganzheitlicher Softwaresysteme für das anlagennahe Asset Management, Condition Monitoring und Workforce Managment Gründung: Mitarbeiter Über 1500 User - weltweit im Einsatz Business Unit Railway Business Unit Industry Business Unit System Integration Transport l Verkehr Minerals l Metals l Mining Oil l Gas l Chemie Fertigung l Produktion l Umwelt IT Infrastruktur easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 3

4 PC-SOFT GmbH: Produkte & Zielmärkte Technisches Plant Asset Anlagenmanagement Management g Logistikmanagement Prozesssteuerung Branchen I nst andhalt ung Diagnose Werkverkehr Fernverkehr Versorgungswirtschaft swirtsc schaf Tagebaugeräte, Fördertechnik, Gasspeicheranlagen, Zementwerke, Windkraftanlagen Häfen Verkehr & Transport Verkehr & Transport Bahninfrastruktur, Fahrzeugflotten Güterbahnen im Werk- & Fernverkehr Fertigungsindustrie strie Industrieanlagen, Druckluftanlagen Kunden Hersteller Betreiber Instandhalter Investoren, Versicherer Gummi- & Kunststoff Reifenrunderneuerer easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 4

5 Motivation: Vision Die Produktionsanlage der Zukunft soll sich selbständig überwachen, Verschleiß fördernde Betriebszustände, Leistungseinschränkungen sowie Instandhaltungsbedarf automatisch erkennen und diese so frühzeitig melden, dass die Nutzung der Anlage nicht beeinträchtigt wird. Quelle: NAMUR AK 4.13 Asset Management in atp easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 5

6 Motivation: Ziele des anlagennahen Asset Managements Senkung von Betriebs- und Instandhaltungskosten 76,6% Verbesserung der Performance vorhandener Assets Überwachung und Vorhersage des Asset-Zustandes Verbesserung der Total Cost of Ownership (TCO) Identifikation unnötiger Assets/solcher mit schlechter Performance 52,3% 57,7% 55,0% 43,2% 40,5% Verlängerung der Lebensdauer vorhandener Assets Planung und Analyse der Anschaffung neuer Assets 18,0% 14,4% Senkung der Kosten von Investitionen 0% 20% 40% 60% 80% 100% Quelle: NAMUR AK 4.13 Asset Management, atp easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 6

7 Motivation: Life Cycle und KVP Steigende Anforderungen Effektivität, Sicherheit, Verfügbarkeit wachsende Ansprüche an Qualität verschärfte gesetzliche Vorgaben KVP Praxisüberführung Wirtschaftlichkeit Sicherheit Verfügbarkeit Betriebskosten Zunehmender Automatisierungsgrad größere Prozesseinheiten Komplexität technischer Prozesse autonome Systeme hohe Datendichte große Datenmengen... u B Entwicklung / Umsetzung Prozess x A x C y Überwachung- und Fehlerdiagnose genauere Prozesskenntnis robuste Lösungen und Strategien einfache Anwendung ŷ Ĉ e xˆ L Â x ˆ Bˆ easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 7

8 Masse UT [mu1 mu2 mu3 mu4 mu5]' [mo6 mo7 mo8 mo9 mo10]' Masse OT [t,m_m_b10] t,m_m_b10 [t,m_m_b20] t,m_m_b20 [t,m_m_b30] t,m_m_b30 [t,m_m_b40] t,m_m_b40 M1 Fant M2 M3 F1/F2 M4 Fant F_ant K mfant Mux -1 F_in v F_aus F (to+dt) F_aus Simulation Animation K mm Residuum Mux F_aus a T z-1 v (to+dt) a v Beobachter _1 K mbd F.075 v mo,6-10 v T z-1 s (to+dt) mo,6-10 s 1 K mc s Waage_K65 MTV s [t,waage_k65] t,waage_k65 Rückblick: Modellbasierte Diagnose Modellbasierte Diagnose beruht auf einem Vergleich des gemessenen Systemverhaltens mit dem Verhalten eines Modells M(f ) aktueller Prozeß Sollwert: Geschwindigkeit / Drehzahl Prozeßmeßgrößen: - Motordrehzahl - Bandgeschwindigkeit - Gurtzugkräfte - Motormomente -... Motormomente Prozeßmodell + - Auswertung Anzeige Massenstrom / Volumenstrom Modellgrößen: - Motordrehzahl - Bandgeschwindigkeit - Beschleunigung -Weg - Gurtzugkräfte - Massenstrom -... easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 8

9 Rückblick: Modellbasierte Diagnose Fazit: Modellbasierte Diagnose ist möglich. Ihr Praxiseinsatz wird jedoch erschwert, da Anlagen sich über ihre Nutzungsdauer verändern und dies Modelländerungen erforderlich macht, der Aufwand zur Erstellung und Pflege der Modelle verhältnismäßig groß ist, die wenigsten Anwender über Kenntnisse zur Modellgenerierung verfügen, es wenige rechnergestützte Werkzeuge gibt, eine Wiederverwendbarkeit des Modells (für andere Anlagen) meist nicht gegeben ist. Konsequenz: Suche nach Diagnoseverfahren, das ohne aufwändiges Modell und Spezialkenntnisse arbeitet! easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 9

10 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Wissen AUFBAUEN Störung Prozessdaten Zusammenhang zwischen Fehler und Diagnosedaten? PCA / DPCA ja Variablen reduzieren Merkmale ermitteln Fehler isolieren Merkmale ermitteln Wissensbasi s nein Merkmale mit Datenbank vergleichen Fehler bekannt? ja? easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 10

11 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Wesentliche Verfahrensschritte Schritt 1: Fehlerdetektion /Fehlerisolation Liegt ein Fehler, eine Störung vor? Residuengenerierung mittels Hauptkomponentenanalyse PCA (Principal Component Analysis) DPCA (Dynamic Principal Component Analysis) Schwellwertberechnung mit SPE- und T²-Index Störung Regelbetrieb easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 11

12 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Wesentliche Verfahrensschritte Schritt 2: Fehleridentifikation Welcher Fehler, welche Störung liegt vor? Zielgerichtete und effiziente Instandsetzung Schwachstellenanalyse (Support-Vector-Machines, Fisher-Discriminant-Analysis) Schritt 3: Prognose Wann wird welcher Fehler, welche Störung auftreten? Berücksichtigung für Produktionsplanung Planung von Wartung & Instandhaltung Asset Management Unterstützung (Support-Vector-Machines, weitere statistisch basierte Verfahren) easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 12

13 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis) Hilfe bei der Interpretation großer Datenmengen Reduzierung der Daten auf wenige Merkmale/Kenngrößen (Hauptkomponenten) Bestimmung der Komponenten mit der größten/kleinsten Varianz Zusammenhänge innerhalb der beobachteten Daten finden Prozess Messdaten (Online) Berechnung der SPE/T² Indikatoren T 2 Statistisches Modell (Normalzustan d) Vergleic h Berechnung der Schwellwerte easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH T SPE x I PP x T 2 ln ( 1) F N 1 ln, l; 2

14 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Vorteile der Hauptkomponentenanalyse keine spezifischen regelungstechnischen Kenntnisse vorausgesetzt kein Prozessmodell erforderlich verhältnismäßig geringer Entwurfsaufwand: Singulärwertzerlegung geringer Online-Berechnungsaufwand (Multiplikation von zwei Vektoren) einfache Implementierung schnelle Anlernphase (statistisches Modell) einfache Anpassung bei System(konfigurations)änderungen (anlernen) easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 14

15 Verfahrensprinzip: Merkmalbasierte Diagnose Ergebnisse der multivariaten Fehleranalyse Abweichungen vom Normalzustand werden erkannt, die dazu notwendigen Grenzwerte automatisch berechnet. Bei Abweichungen werden Fehlerdaten automatisch klassifiziert bzw. identifiziert. Klassifikation und Abspeicherung von neuen Fehlerklassen. Identifikation und Anzeige von bekannten Fehlern. Fehlerbilder und Abweichungen vom Normalzustand können eine Zeit t vor dem Anlagenausfall erkannt werden Unterstützung der prädiktiven Instandhaltung ist möglich! easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 15

16 Praxiserfahrungen: FAM Kupferbergbau Chile Analyse von Daten der Bandantriebsstation CV01 in Escondida (Chile) Anlage: Prozess: Bandantriebsstation CV01 Auf- und Abhaldung von Kupfererz für das Auslaugen (leaching system) Förderanlagen Magdeburg easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 16

17 Prozessvariablen Analyse von Daten der Bandantriebsstation CV01 in Escondida (Chile) Förderanlagen Magdeburg easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 17

18 Praxiserfahrungen: aus chilenischem Kupferbergbau Mit diesem Verfahren erkannte Abweichungen Betrieb in kritischen Leistungsbereichen Anlagenstillstände Sensordefekte Sensorausfälle Temperaturabweichungen Abweichungen im Schwingungsverhalten Bsp.: Vor einer Bandanlagenstörung im Januar 2009 (Trommelwellenbruch) wurde der SPE-Index- Grenzwert 4 Tage vor dem Schaden überschritten Störung detektierbar Fazit: Methode eignet sich zur Fehlerfrüherkennung Förderanlagen Magdeburg easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 18

19 Praxiserfahrungen: aus chilenischem Kupferbergbau Erkannte Abweichungen Ausfall Antriebstrommel 1: Wellenbruch Schlechte Justierung der Trommel Ausfall Trommel 1: Riss des Trommelmantels easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 19

20 Nutzung im Plant Asset Management Wissen AUFBAUEN Störung Prozessdaten Wissen NUTZEN Zusammenhang zwischen Fehler und Diagnosedaten? ja Variablen reduzieren PCA / DPCA Merkmale ermitteln Wartung & Instandhaltung Fehler isolieren Merkmale ermitteln Wissensbasi s Merkmale mit Datenbank vergleichen nein Fehler bekannt? ja P AM easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 20

21 Praxiserfahrungen: aus chilenischem Kupferbergbau Zusammenführung der operationalen und instandhaltungsrelevanten Informationen im zedas asset cockpit easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 21

22 Nutzung im Plant Asset Management: Wertschöpfung in der Instandhaltung Prozess DATEN + Service ERFAHRUNG Zustands INFORMATION Anlagen WISSEN Asset Management ENTSCHEIDUNGEN Prozess Betriebsdate n, automatische & manuelle Inspektion + Telediagnose Instandhaltungsmanagement Plant Asset Management Überwachung und Analyse von Prozess- daten und Inspektionsergebnissen und regelbasierte Auslösung von vordefinierten Aktionen Planung, Abwicklung, Kontrolle und Optimierung aller - präventiven, - korrektiven und - zustandsorientierten Instandhaltungsprozesse Optimierung von Investitionsgütern und Instandhaltungsressourcen über den gesamten Lebenszyklus der Anlagen easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 22

23 Plant Asset Management im Unternehmenskontext Unternehmensebene Anbindung an Unternehmensprozesse Operations- & Maintenanceebene Plant Asset Management Produktionsplanung und -steuerung Prozessleit- und Steuerungsebene Bedienen und Beobachten Prozessdatenerfassung Qualitätsdatenerfassung Erfassungsebene Intelligente und busfähige Mess- und Antriebstechnik Sensortechnik RFID IT Infrastructure easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 23

24 zedas asset: Zusammenhängen Erkennen und Nutzen von verdeutlicht Zusammenhänge zwischen Anlagenhistorie (Komponentenwechsel, Störungen, Instandhaltungen), Belastungshistorie (Förderleistung, Lastkollektive, Schwingungen, ), Kostenhistorie (Kosten für int. und ext. Personal & Material, Energie), unterstützt den Anwender bei der Identifizierung von Kostentreibern sowie Schwachstellen in Anlagen und Prozessen und bildet eine Grundlage für optimale Asset Management-Entscheidungen. easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 24

25 Zusammenfassung Effizientes Plant Asset Management erfordert: Bewährte Asset Management Software mit modernen Diagnosewerkzeugen Hersteller Know-How Betreiberwissen Serviceerfahrung zuverlässige und sichere IT-Infrastruktur easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 25

26 zedas asset: Flexible, skalierbare, intelligente Services Systemnutze r Betreiber 1,... Eigentümer ext. Dienstleister Hersteller Web Portal Versicherer Investor Service-Teams Datenbank Anlagen im Feld Datenbank PCS- Connect XML PCS- Connect Service Center Datenbank PCS- Connect PCS- Connect PCS- Firma/Anl. F Connect... PCS- Connect XML Firma/Anlage A Firma/Anl. B Firma/Anlage G easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 26

27 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt PC-Soft GmbH Jörg Arloth fon +49(3573) fax +49(3573) web easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 27

28 Referenz 1: Magdeburger Förderanlagen und Baumaschinen GmbH Ausstattung Schwerpun kt Anlagen 3 Kupferminen in Chile (Mantoverde, Spence, Escondida) Anlagenüberwachung und Steuerung des After Sales Services des Anlagenherstellers FAM Beispiel: Projekt SPENCE Tagebauanlage 1x Schaufelradbagger 4x Förderbrücken 8x Gurtförderer 3x Bandschleifenwagen 1x Absetzer auf Raupen easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 28

29 Referenz 2: Vattenfall Europe Mining AG Ausstattung Schwerpun kt 4 Tagebaue (Welzow, Jänschwalde, Nochten, Reichwalde) > 500 Nutzerlizenzen, 21 Datenbanken Anlagendiagnose für Tagebaugeräte und anlagen Haldenüberwachung an Brücken und Absetzern mittels Laserscannern Überwachung von Laserscannern an Brücken und Absetzern Anlagen 4x Förderbrückenkomplexe mit Brückenbaggern 4x Vorschnittbagger 4x Vorschnittbandanlagen 3x Absetzer 4x Kohlebandanlagen easyfairs INSTANDHALTUNG, Dortmund, PC-Soft GmbH 29