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硬體平台

在邊緣進行預測性維護,維持裝置執行狀態

預測性維護

壓縮機是許多工業環境中的關鍵要素。壓縮機會加壓於氣體,然後將氣體注入管道、便攜式罐體,以及在全球運輸液化天然氣(LNG)的船隻,用於生產能源。

「壓縮機是相當昂貴的裝置。要價數百萬,且通常都是生產過程的核心。」TTTech Industrial 的產品管理總監 Alexander Bergner 表示,而TTTech Industrial 是專攻工業工作流程中即時資料收集的公司。「在 LNG 船隻中,若不進行壓縮,則必須燃燒氣體,避免汽缸承受太大壓力。在化學工業領域中,如果沒有壓縮機運轉,系統就會被堵塞,您必須將其全部拆解清潔,再重新進行處理。」

因此,保持壓縮機運作順暢無礙,與其執行的基本功能一樣關鍵。這就是為什麼在採用壓縮機的生產流程中,使用資料收集與分析來追蹤壓縮機元件狀況的預測性維護愈來愈常見。

並非所有預測性維護解決方案皆相同

預測性維護不僅有助於防止壓縮機損耗,延長設備壽命,更重要的是能讓操作員可以善加規劃更換零件的時機,尤其是在壓縮機長時間位於海上,無法輕易更換零件的情況下。

舉例來說,在 LNG 船隻上進行預測性維護的物流可能十分複雜。當船隻從一個港口航行至另一個港口時,我們都必須確保元件千萬不得在途中發生故障。有了預測性維護,操作員便可以在下一個需要進行維護的港口上派遣技術人員以及零件,因此當船隻停泊時,一切皆已準備就緒。相反地,預測性維護也可防止過早更換零件的情形,避免提高成本的可能性。

Bergner 表示:「壓縮機對於妥善規劃的維護之敏感度特別高。」「備用零件必須於適當的時間到位,並且必須是適合使用。」

要做到這一點,預測性維護需要建立在效能與即時監控之上,這說起來容易,但做起來難。

HOERBIGER 是一家領先業界的壓縮機元件供應商,在尋求如何更妥善追蹤壓縮元件狀況時遇到了困難。HOERBIGER 希望為石油、天然氣、汽車與加工產業的客戶提供預測性維護解決方案,在這些產業中會大量使用到壓縮機汽缸、活塞、汽缸蓋與活塞環,而這樣的壓縮機大多需在邊緣位置運作。

該公司利用客製化設計的硬體來建置內部預測性維護解決方案。然而,Bergner 解釋道,他們需要新一代具備運算能力與靈活性的系統,以適應未來的需求。

這就是為什麼 HOERBIGER 向 TTTech Industrial 尋求協助的原因,TTTech Industrial 是 TTTech Group 的子公司,致力於原型設計,以滿足公司的特定需求。「他們提出了技術挑戰,而我們負責勾勒出解決方案。我們甚至還曾提供過工作流程的草圖。」Bergner 表示。

HOERBIGER 需要具有邊緣功能的物聯網解決方案,因為在許多情況中,壓縮機需全天候運作,無論是否進行雲端連線。TTTech Industrial 採用其 Nerve 邊緣運算平台來提供解決方案,可在 100 小時左右開發出概念驗證,且只有不到 150 行程式碼。

HOERBIGER 也迅速核准了設計,並繼續與 TTTech Industrial 合作完成安裝與整合。「TTTech Industrial 負責提供符合特定需求的資料擷取架構以及儲存裝置與視覺化架構。他們的軟體工程師專注於開發演算法,實際上就是在進行預測性維護。」Bergner 表示。

用於預測性維護的即時邊緣平台

Nerve 是一個開放、安全且模組化的邊緣平台,為無數使用案例提供基礎架構,例如冷鍛造工具的維護、在製造流程中實作數位分身模型,以及工業生產軟體的遠端管理。

針對 HOERBIGER 的案例,TTTech Industrial 提供了 Nerve 整合服務套件。這個套件包含架構基礎與邊緣管理軟體,因此在此基礎上,HOERBIGER 得以打造預測性維護的應用。

Nerve 平台安裝在 MOXA 的工業電腦上,並採用 Intel® Core i7 處理器。我們必須在 HOERBIGER 使用 Intel 處理器與硬體,因為 Intel 處理器與硬體具有在危險環境中運作的必要認證。

該平台的 Soft PLC 模組也能進行高速資料收集,這對於計算活塞環與閥門等元件損耗是必不可少的。以 50 KHz 的取樣率,根據曲軸位置值來測量汽缸壓力,即可達到預測性維護的目標。每秒必須處理多達 600,000 個樣本。

Nerve 的資料服務模組利用 Nerve 的閘道應用程式來處理資料,然後將資料發送至 Timescale 時間序列資料庫進行後期處理,可預估壓縮機損耗。然後,透過整合於 Nerve 的 Grafana 系統進行資料視覺化。

無論是對於 HOERBIGER 還是其他客戶而言,使用 Nerve 的另一重點優勢在於,平台是在雲端連線系統以及實體隔離的邊緣環境中執行。Bergner 認為,在部分環境中,實體隔離是必要之舉。

「想像一下,您執行一個機群。部分機群為實體隔離,因為其位於關鍵性的基礎架構中,無法輕易或合法地將實體隔離的機群橋接起來。」Bergner 表示。「您仍想要以同質的方式處理所有機器,因此您的解決方案必須能夠線上、離線或實體隔離操作。」

Nerve 的邊緣功能可在未建立連線的情況下安全收集及分析資料,讓這一切成為可能。但客戶可以透過連結至本機或雲端執行的中央管理系統之入口網站,存取預先處理的邊緣資料。

預測性維護即服務

Bergner 估計,HOERBIGER 的預測性維護解決方案最終可以應用至數千個據點,具體取決於有多少名客戶註冊。他解釋道,客戶可以購買預測性維護即服務,或者可以在內部使用自己的維護技術人員。

預測性維護對於 HOERBIGER 及其客戶而言都是關鍵,讓公司能夠準時交付關鍵的壓縮機零件。Bergner 表示:「這讓公司能夠以正確的方式規劃物流,進行零件更換。」「這些層面都非常關鍵,您不希望壓縮機發生故障。」

展望未來,Bergner 預計將在 Nerve 的基礎上為不同產業打造更多預測性維護使用案例。由於其邊緣功能,Nerve 讓公司可以提供網路安全性更新,並根據需要為其邊緣裝置增加功能。Bergner 解釋道,這將有助於公司維持前瞻性的營運模式,以持續適應新的技術發展。
 

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

作者簡介

Pedro Pereira has covered technology for a quarter century. He has freelanced for some of the biggest names in IT publishing and an extensive list of marketing agencies and technology vendors. He was a pioneer in covering managed services and cloud computing, and currently writes about cybersecurity, IoT, cloud, and space. He holds a degree in Journalism from UMass/Amherst.

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