Dane, które zapobiegają awariom – droga do predykcyjnego utrzymania ruchu z ifm
Maszyny rzadko psują się bez ostrzeżenia — zwykle wcześniej wysyłają subtelne sygnały: delikatne drgania, nieznaczny wzrost temperatury, minimalne odchylenia od normy. Dostrzeżenie ich może zapobiec kosztownej awarii. Komplementarne rozwiązanie od ifm electronic, łączące czujniki drgań VVBxx, moduły IO-Link master AL13 z serii Dataline i platformę analityczną moneo, pozwala „usłyszeć” te sygnały w czasie rzeczywistym. To gotowe rozwiązanie, które prowadzi od pomiaru w maszynie po analizę predykcyjną — otwierając drogę do prawdziwie inteligentnego utrzymania ruchu.
Zamiast gaszenia pożarów – precyzyjna diagnostyka. Zamiast przestojów – dane, które ostrzegają wcześniej. Tak wygląda nowa generacja utrzymania ruchu. W erze Przemysłu 4.0 każda minuta przestoju oznacza straty, dlatego coraz więcej firm sięga po rozwiązania, które łączą świat automatyki z analityką danych.
Ekosystem dla predictive maintenance od ifm — czujniki VVBxx, moduły IO-Link master AL13 z serii DataLine i platforma IIoT moneo — tworzy spójną architekturę, w której dane z poziomu maszyn mogą być równolegle wykorzystywane przez systemy sterowania i przez narzędzia analityczne. To właśnie kwintesencja tzw. ścieżki Y: dwutorowego przepływu informacji, który umożliwia równoczesne sterowanie procesem i jego analizę predykcyjną.
Czujnik drgań VVBxx – precyzyjne ucho maszyny
Pierwszym ogniwem systemu są czujniki drgań VVBxx, które mierzą prędkość i przyspieszenie drgań oraz temperaturę obudowy. W ten sposób dostarczają pełnego obrazu kondycji mechanicznej maszyn. Pozwalają wykryć nawet najmniejsze odchylenia: niewyważenie, luzy czy pierwsze symptomy zużycia łożysk. Dzięki cyfrowemu interfejsowi IO-Link dane trafiają do systemu bez zakłóceń i w wysokiej rozdzielczości. To nie tylko pomiar — to kontekst, który umożliwia śledzenie trendów i ocenę, jak parametry zmieniają się w czasie.
Czujniki VVBxx zostały stworzone do pracy w trudnych warunkach przemysłowych, dlatego sprawdzają się zarówno w pompach, wentylatorach, jak i w dużych napędach. Ich instalacja jest szybka, a konfiguracja możliwa z poziomu oprogramowania moneo lub sterownika PLC. To narzędzie, które pozwala zobaczyć to, czego człowiek nie jest w stanie usłyszeć — pierwszy sygnał, że w maszynie zaczyna dziać się coś niepokojącego.
Moduł IO-Link master AL13 z serii DataLine – serce komunikacji IO-Link
Aby dane z czujników mogły być w pełni wykorzystane, potrzebny jest niezawodny kanał komunikacyjny. Tę funkcję spełnia moduł IO-Link master AL13 z serii DataLine, który łączy wiele urządzeń w jedną, spójną sieć danych. AL13 odpowiada za szybki transfer i synchronizację informacji pomiędzy czujnikami a systemami nadrzędnymi — PLC, SCADA lub bezpośrednio z moneo.
Dzięki odporności na zakłócenia, dużej przepustowości i prostocie konfiguracji, urządzenie sprawdza się zarówno w nowych liniach produkcyjnych, jak i w projektach modernizacyjnych. Pozwala także na równoległy przesył danych — do sterowania procesem i do analizy w systemach IT. To właśnie ten element umożliwia praktyczne wykorzystanie ścieżki Y: dane z czujników nie są już „uwięzione” w automatyce, ale stają się źródłem wiedzy dla całego przedsiębiorstwa.
moneo – dane, które przewidują przyszłość
Trzecim komponentem zestawu jest moneo, platforma IIoT, która zamienia dane z czujników w konkretne informacje o stanie maszyn. Dzięki moneo możliwe jest obserwowanie trendów drgań, definiowanie progów alarmowych i generowanie automatycznych powiadomień o odchyleniach. System analizuje wartości w czasie, wskazując, które parametry wykazują niepokojące zmiany i kiedy warto zaplanować przegląd.
To moment, w którym utrzymanie ruchu zyskuje wymiar predykcyjny. Zamiast reagować na awarie, można im zapobiegać, planując serwis w sposób przemyślany i efektywny. Dzięki integracji z innymi modułami moneo, dane z czujników drgań można łączyć z informacjami o temperaturze, ciśnieniu czy przepływie, uzyskując całościowy obraz stanu instalacji.
Inteligentna ścieżka Y – dane, które pracują podwójnie
Propozycja architektury predykcyjnej od ifm to przykład kompletnego rozwiązania zgodnego z ideą ścieżki Y. Dane z czujników przepływają dwutorowo — do systemów sterowania, które odpowiadają za bieżącą pracę maszyn, oraz do systemów IT, które analizują je w kontekście długoterminowym. Taki model pozwala zachować stabilność produkcji, a jednocześnie tworzy podstawę do wdrożenia strategii predictive maintenance.
W praktyce oznacza to pełną przejrzystość procesów, krótsze przestoje i większą efektywność operacyjną. Firmy, które zdecydują się na tę drogę, zyskują realną przewagę — mogą działać proaktywnie, zanim problem stanie się awarią. To właśnie tutaj cyfryzacja spotyka się z praktyką: dane nie tylko opisują rzeczywistość, ale pomagają ją kształtować.
source: ifm