IoTThông tin công nghệ

Bảo trì một cách chủ động

preventative-maintenanceMột trong những điểm cốt lõi của Industry 4.0 là các hệ thống máy móc có khả năng tự dự đoán được các hư hỏng tiềm tàng. Nó là kết quả của việc nhúng các cảm biến rất nhỏ vào các thành phần như hệ thống thủy lực hoặc quạt. Chúng sẽ nhận biết được khi một vấn đề gì đó xảy ra. Bằng cách tìm ra lỗi trước khi chúng xảy ra, các vấn đề nhỏ có thể được giải quyết trước khi chúng gây ra vấn đề lớn. Ví dụ, trong một chiếc máy bay, nếu một thành phần nào đó hư hỏng tại thời điểm ngoài lịch trình bảo dưỡng thường xuyên, nó sẽ cản trở việc khai thác hoạt động các máy bay, do đó dẫn đến sự chậm trễ và tổn thất chi phí. Mặc dù một số hình thức của cảm biến dự đoán này, chẳng hạn như hệ thống giám sát độ rung, đã ứng dụng trong nhiều thập kỷ qua, phần còn lại rất ít được phát triển.

Một trong những khởi đầu trong quá trình phát triển cảm biến này là dự đoán trước của sự cố liên quan đến quạt tản nhiệt. Các quạt tản nhiệt được sử dụng trong nhiều thiết bị từ máy tính công nghiệp đến các hệ thống HVAC và các hư hỏng của chúng có thể gây ra rất nhiều các vấn đề. Bằng cách phân tích các âm thanh mà một chiếc quạt, người ta có thể dự đoán được, khi nào thì nó sẽ gặp sự cố.

Thiết bị nhỏ này ghi lại các rung động và âm thanh siêu âm của chiếc quạt và sau đó tải lên các dịch vụ điện toán đám mây để phân tích và sau đó đưa ra các dự đoán về tính trạng của máy. Sau khi tải lên, các kỹ sư có thể xem trạng thái của máy cũng như bất kỳ cảnh báo nào, bằng ứng dụng của công ty.

Có một vấn đề là làm thế nào đám mây có thể nhận biết được các âm thanh được đăng tải thực ra có nghĩa như thế nào? Đó là ý tưởng lưu trữ âm thanh trên một dịch vụ đám mây. Ban đầu, một khi vấn đề đã được tìm thấy, các kỹ thuật viên sẽ dán nhãn âm thanh của họ trên đám mây, khi xuất hiện một số âm thanh tương tự, nó sẽ nhận ra, và cảnh báo người dùng mới, những người tải âm thanh này lên. Bằng cách thu thập các nguồn cung cấp các âm thanh này, dựa trên dữ liệu sẽ tăng dần, đến một lúc nào đó, bất kỳ tiếng ồn mà một chiếc quạt phát ra cũng có thể được chẩn đoán ngay lập tức.

Nó vẫn còn sớm để nói rằng Internet of Things (IOT) sẽ dựa trên các dự đoán như thế, nhưng nó cho thấy tiềm năng của các thiết bị như vậy và sự cần thiết của các dịch vụ của đám đông trong đó các kỹ sư trong ngành công nghiệp có thể truy cập thông tin về các thiết bị mà họ đang bảo trì và tìm cách khắc phục các vấn đề trước khi chúng thực sự xảy ra.

 

Nguồn: Advantech Industrial Automation Blog

—————————————————————————————————————————————————————–

preventative-maintenanceOne of the core aspirations of Industry 4.0 is to have machines that predict when they will fail. The goal is that small sensors embedded within components such as hydraulic systems or fans will determine when an issue will occur. By discovering faults before they happen, minor issues can be resolved before they cause major problems. For example, in a airplane, if a component fails outside of regular maintenance schedules, it will cause the plane to be taken out of service therefore resulting in delays and lost of cost issues. Although some forms of predictive maintenance sensors, such as vibration monitoring systems, have been around for decades, others have been slower to evolve.

One of those starting to evolve is the prediction of the failure of fans. Fans are in many things from computers to HVAC systems and their failure can cause all sorts of problems. By analyzing the sound that a fan is making Augury can predict when the fan will fail.

This small device records the vibrations and ultrasonic sounds of a fan and then uploads the information to Augury’s cloud service which analyzes it and then makes predictions about the state of the machine. Once uploaded, engineers can view the status of the machine and see any alerts using the company’s app.

There is of course a problem, how does Augury know what the sound means? That’s the idea of storing the sounds on a cloud service. Initially, once the problem was found, it’s hoped that technicians will label their sound on the cloud so that, after several similar sounds, it will recognize all future sounds and alert new users who upload their noises. By crowd-sourcing these sounds, the data-based will increase to such a point that where any noise that a fan makes can be diagnosed immediately.

It’s still early for Internet of Things (IoT) based predictive maintenance, but Augury shows the potential for such devices and the need for crowd-sourced services in which engineers in similar industries can access information about devices they maintain and fix problems before they occur.

 

0/5 (0 Reviews)

Những bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button