Inteligentne algorytmy ułatwiają planowanie konserwacji maszyn
Maszyny i pojazdy przemysłowe oraz otoczenie, w którym pracują, mogą być stale monitorowane za pomocą szeregu inteligentnych czujników. W rezultacie otrzymujemy ogromne ilości danych dotyczących historii użytkowania, warunków eksploatacji, lokalizacji, ruchu i innych właściwości fizycznych. Systemy te stanowią część większej sieci różnorodnych systemów współpracy, takich jak parki energii odnawialnej i floty pojazdów. Nagłe przestoje maszyn z powodu nieoczekiwanych awarii sprzętu mogą być kosztowne dla firm i obniżać ich rentowność. Konieczne jest dokładne przewidywanie awarii podzespołów, jak również ich zużycia. W ramach realizowanej pod egidą programu Horyzont 2020 inicjatywy MANTIS(odnośnik otworzy się w nowym oknie) zaprojektowano i opracowano proaktywną architekturę referencyjną platformy serwisowej opartej na CPS. Platforma ta może być wykorzystywana do przewidywania awarii i zapobiegania im oraz planowania proaktywnej konserwacji maszyn przemysłowych, przekształcając nieprzetworzone dane w wiedzę przy jednoczesnej minimalizacji przepustowości. CPS są kontrolowane przez algorytmy komputerowe ściśle zintegrowane z Internetem i jego użytkownikami. Lepsza wizualizacja pomaga wyjaśnić dane Konsorcjum zebrało dane przy użyciu CPS i wysłało je do chmury. „Dowiedzieliśmy się, jak dobrać optymalne czujniki, które mogą dostarczać informacji o zużyciu krytycznych składników majątku, a także jakie inteligentne funkcje można wykorzystać w celu zapewnienia wyższego poziomu wiedzy i ich walidacji”, mówi koordynator projektu dr Urko Zurutuza. „Zaprojektowaliśmy, opracowaliśmy i zwalidowaliśmy nowe czujniki przeznaczone dla producentów i przeanalizowaliśmy, jak najlepiej komunikować się z nimi w trudnych warunkach”, dodaje. Algorytmy uczenia maszynowego uczą się zachowania urządzeń w celu identyfikacji potencjalnych problemów przed ich rozpoczęciem. „Zaproponowaliśmy, stworzyliśmy, opisaliśmy i zwalidowaliśmy algorytmy sztucznej inteligencji w postaci portfeli algorytmów, aby umożliwić przemysłowi wykorzystanie ich w podobny sposób, w oparciu o nasze doświadczenie i rodzaj danych, z którymi mają do czynienia”, wyjaśnia dr Zurutuza. Znajomość przyszłego stanu maszyn i wykorzystanie zaawansowanych technik wizualizacji pozwoliło inżynierom utrzymania ruchu i operatorom na lepsze zrozumienie informacji zawartych w algorytmach. Dr Zurutuza komentuje to w następujący sposób: „Celem jest zidentyfikowanie problemów, zanim zaczną być widoczne, i połączenie danych online i historycznych oraz przedstawienie ich w sposób elastyczny inżynierom i technikom ds. utrzymania ruchu, jako że zbyt duża ilość danych mogłaby być nieczytelna w przypadku użycia konwencjonalnych technik wizualizacji”. Oszczędność czasu i pieniędzy Naukowcy przeprowadzili badania pilotażowe w celu przetestowania i walidacji innowacyjnych funkcji proaktywnej architektury platformy serwisowej i jej przyszłego zastosowania w sektorze przemysłowym. Dr Zurutuza tłumaczy: „Poza architekturą, inteligentnymi czujnikami i algorytmami, badaliśmy również, w jaki sposób rozwiązanie zostało wdrożone w kilku branżach, takich jak elektrownie fotowoltaiczne i wiatrowe, sieci kolejowe, czy urządzenia produkcyjne”. MANTIS przyniesie korzyści firmom, ograniczając przestoje maszyn przemysłowych i transportowych podczas konserwacji, zmniejszając w ten sposób koszty oraz poprawiając konkurencyjność, wzrost i zrównoważony rozwój. „Z dumą obserwuję, w jaki sposób projekt zdobył partnerów przemysłowych i pomógł im wdrożyć zupełnie nowe podejście do usług serwisowych”, mówi dr Zurutuza.
