Nucor Mill이 상태 모니터링을 통해 얻는 이점

지난 몇 년 동안 Azima DLI의 통합 모니터링 및 진단 솔루션은 Nucor Steel의 Hickman Sheet Mill에 광범위하게 적용되었습니다.

자동화된 데이터 수집이 도입되어 공장에서 기존의 수동 상태 모니터링 프로그램과 함께 적용되었습니다. 두 가지 방법 모두에서 수집된 데이터는 단일 웹 포털을 통해 해석 및 표시되며 Azima 분석가가 원격으로 진단을 수행합니다.

이 기사에서는 이러한 통합 솔루션의 정당성, 개발, 적용 및 이점에 대해 설명합니다. 배포 문제 및 극복한 장벽에 대한 논의와 함께 구체적인 사례 연구가 제시될 것입니다.

상태 모니터링 개요

일반적으로 예측 유지보수라고 하는 상태 모니터링은 업계에서 신뢰성과 생산성을 향상시키는 입증된 접근 방식입니다.

기본 철학은 기술을 사용하여 공장 자산 및 장비의 상태를 측정하고 평가하여 유지 관리 활동에 대한 현명한 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

이와 같이 주의가 필요한 자산은 유지보수를 하고, 성능과 상태가 정상인 자산은 홀로 생산적인 역할을 수행하게 됩니다.

상태 모니터링의 초기 적용은 1970년대 유틸리티 및 석유화학 산업에 있었습니다. 이 기간 동안 엄청난 공장 확장과 건설이 이루어졌으며 공장 규모가 비약적으로 증가했습니다.

많은 소형 기계에 의존하는 대신에 플랜트 트레인의 크기와 용량은 일반적인 정유 공장이나 대형 발전소가 극히 소수의 매우 크고 매우 비싼 자본 기계에 절대적으로 의존하는 정도였습니다.

기계적 고장으로 인해 이러한 자본 자산(주로 회전 기계) 중 하나가 손실되면 주요 수입 손실이 발생할 수 있으며 일부 대규모 석유화학 공장의 경우 시장에 실질적인 혼란이 발생할 수 있습니다.

이러한 현실은 치명적인 고장으로부터 회전하는 자본 기계를 보호하기 위한 고장 보호 시스템(진동 분석에 기반한 경고/트립 시스템)의 개발로 이어졌습니다.

이러한 결함 보호 시스템은 충돌을 방지하고 기계 고장으로 인한 손상을 제한하는 데 매우 성공적임이 입증되었습니다. 이러한 시스템은 곧 제도화되었고 표준(API 등)이 개발되어 해당 산업 전반에 걸쳐 수용되었습니다.

결함 보호 시스템의 성공으로 인해 많은 공장 운영자는 공장에 있는 수많은 소형 기계에 유사한 접근 방식을 적용할 수 있다고 의심하기 시작했습니다.

이 작은 기계 중 하나가 고장나서 공장을 폐쇄할 수는 없었지만 이러한 기계의 총 수리 비용으로 인해 일반적인 정유 공장이나 화학 공장에서 상태 모니터링을 적용할 가능성이 높아졌습니다.

그러나 오류 보호 시스템을 적용하는 데 드는 높은 기계당 비용으로 인해 이것이 현실화되지 못했습니다. 대신 기술은 휴대용 측정기의 개발로 화답했습니다.

간단한 계량기, 수동 로그 시트 및 트렌딩으로 시작하여 기계 감시 프로그램이 탄생했습니다. 1980년대 후반에 시작하여 PC/컴퓨터 기술의 폭발적인 발전은 공장 유지보수 시장에서 빠르게 성공을 거둔 전산화된 수동 데이터 수집 시스템의 개발을 주도했습니다.

매우 짧은 시간에 "데이터 수집기" 시스템(잘 정의된 측정 기능을 갖춘 프로그래밍 가능한 블랙박스)의 사용이 철강 산업을 포함한 많은 산업으로 확산되었습니다.

측정할 기계와 수행할 특정 측정을 정의하는 "경로"가 PC 기반 소프트웨어에서 생성되어 데이터 수집기로 다운로드되었습니다.

직원은 공장으로 나가 장치로 데이터를 수집한 다음 데이터를 업로드합니다. 그런 다음 이 데이터를 분석하고 적절한 유지 관리 조치를 권장하는 보고서를 발행했습니다.

데이터 처리 기술의 엄청난 발전을 통해 이러한 소위 "워크 어라운드 시스템"은 더 이상 측정 기술의 한계가 아닌 수준까지 발전했습니다. 상대적으로 낮은 기술 요구 사항으로 메가바이트의 기계 상태 데이터를 하루에 수집할 수 있습니다. 이 접근 방식은 오늘날까지의 현상을 나타냅니다.

'경쟁적' 워크어라운드 데이터 수집 및 분석

현재 데이터 수집기 ​​시스템은 매우 강력하며 초기 1980년대 시스템에 비해 거의 기적에 가까운 개선을 나타냅니다. 최신 데이터 수집기는 주로 회전하는 기계의 진동 데이터를 수집하기 위한 것입니다(수동 관찰 및 설명을 포함한 다른 스칼라 및 비동적 데이터는 일반적으로 입력할 수 있음).

함께 제공되는 소프트웨어를 사용하면 분석을 위해 수집된 데이터를 표시할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 일반적으로 적외선 열화상 및 윤활유 분석과 같은 기타 외부 데이터의 통합을 지원합니다.

일반적인 EAF/미니 밀 환경에서 이러한 보행시선 진동 프로그램에 대한 실제 실행 및 책임은 내부 또는 외부 계약 리소스에 있습니다.

콜드 밀이 연결된 일반적인 AF/미니 밀에는 데이터 수집기/워크 어라운드 방법을 통한 모니터링/감시하에 500-600개의 개별 기계가 있을 수 있으며 매월 5,000-10,000개 사이의 개별 측정이 수행됩니다.

이는 일반적인 조건에서 약 1주에서 2주에 걸친 측정 노력을 나타냅니다. 데이터 분석에는 일반적으로 또 다른 인력이 소요됩니다.

오늘날의 수동 데이터 수집기 ​​시스템은 효율성이 거의 정점에 도달했습니다. 초기(1980년대 후반)에 마이크로프로세서 및 메모리의 처리 기술은 성능을 제한했으며 수행할 측정에 따라 기술자 분석가는 종종 데이터 수집기가 주어진 작업을 수행하기를 기다리고 있었습니다.

따라서 그의 효율성은 제한적이었습니다. 오늘날 처리 기술은 하드웨어와 소프트웨어의 성능이 아니라 데이터 디지털화의 기본 수학과 필요한 샘플 시간이 시간 제한이 되는 지점까지 발전했습니다.

측정 기술의 변화로 인해 데이터 수집 시간의 측면에서 상당한 이득을 기대하는 것은 합리적이지 않습니다.

수동 데이터 수집 프로그램에서 60~70%의 로드 팩터(지점 간 이동, 데이터 업로드 및 다운로드 등과 반대로 실제로 측정을 수행하는 데 소요되는 시간)를 달성하는 것은 상당한 성과입니다.

상태 모니터링의 데이터 수집 부분이 반복되는 운영/인건비의 70% 이상을 소비하는 것은 드문 일이 아닙니다.

물론 데이터 수집은 성공적인 상태 모니터링 프로그램을 실행하는 과정의 일부일 뿐입니다. 데이터 분석, 심사 프로세스 및 보고는 비용 절감 및 가동 시간 개선을 달성하는 데 필수적입니다.

대부분의 경우 적절한 경험과 교육을 받은 직원의 가용성과 기술이 상태 모니터링 프로그램의 성공을 좌우하는 요소입니다. 데이터 수집은 어렵지 않습니다. 데이터를 적절하게 사용하는 것은 일관되게 달성하기가 훨씬 더 어렵습니다.

매우 유능한 측정 기술에도 불구하고 주어진 플랜트에서 상태 모니터링의 성공 여부는 여전히 플랜트 기계에서 데이터를 수집하고 올바르게 해석하는 능력에 달려 있습니다.

효율적인 데이터 수집 및 숙련된 분석이 있는 경우에도 수동 데이터 수집 프로세스는 본질적으로 스냅샷이며 플랜트 장비가 경험하는 실제 작동 조건을 반영하지 않을 수 있습니다. 월별 수집 경로보다 데이터의 일별 변동이 더 많기 때문입니다.

역사적으로 철강 산업은 공장 생산성을 개선하기 위한 수단으로 상태 모니터링을 기꺼이 채택해 왔으며 많은 성공적인 프로그램이 공장에 남아 있습니다.

계약을 체결하든 사내에서 실행하든 상태 모니터링 프로그램의 성공적인 구현을 좌우하는 동일한 문제가 존재합니다. 가장 어려운 문제는 상태 모니터링 역할에서 적절한 기술과 경험을 유지하는 것입니다.

개인이 성공하려면:

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회전하는 기계 및 기계 구성 요소에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 개인은 커플링, 베어링 및 기어, 기계 역학(최소한 기본 수준에서) 및 기계 마모에 영향을 미치는 요소를 이해해야 합니다.

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스펙트럼 분석, 주파수 분석, 위상, 변조 등과 같은 좀 더 난해한 개념에 대해 최소한 정통하고(또는 훈련할 수 있고 훈련할 의사가 있어야 함) 일반적으로 다음 용어의 일부가 아닌 몇 가지 기본 개념을 충분히 이해 필요한 기계 기술을 갖춘 개인.

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최소한 고급 응용 프로그램 사용자 수준의 컴퓨터 기술에 능숙해야 합니다. 모든 현재 상태 모니터링 기술에는 컴퓨터 사용이 매우 많이 관련되어 있습니다.

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숙련된 의사소통자가 되십시오. 주어진 권장 사항에 대한 이유를 명확하게 설명하는 것은 성공적인 상태 모니터링 프로그램의 핵심이며 종종 간과되는 요구 사항입니다.

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일반적으로 접근하기 어렵거나 위험한 지역과 관련된 덥고, 더럽고, 반복적인 데이터 수집 작업을 일상적으로 수행할 의향이 있거나 직원을 보유할 수 있습니다.

사내이든 외주이든 적절한 인력 자원을 유지하는 것이 장기적으로 달성하기 어려운 이유를 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 상태 모니터링 기술이 발전하던 시기(1970년대 후반에서 1990년대 초반)에는 규모에 관계없이 대부분의 공장에서 상태 모니터링 프로그램에 사용할 수 있는 자원이 한두 개(때로는 더 많이) 있었습니다.

이러한 공급은 공장 내 프로그램과 외부 계약/컨설턴트 소스 모두에 숙련된 인력을 공급하는 효과적인 "팜 클럽" 시스템으로 이어졌습니다. 공장 인력 배치, 인력 및 직위 교체, 퇴직 등의 변화로 인해 이러한 인력의 가용성이 제한되고 줄어들고 해당 근로자의 비용이 상승하는 상황이 발생했습니다.

적절한 경험과 기술을 갖춘 인적 자원의 가용성이 감소하면서 분석가에게 데이터를 제공하는 방법을 모색하게 되었습니다. 이러한 방식으로 필요한 기술을 갖춘 사람은 그렇지 않은 경우보다 훨씬 더 많은 산업 부동산을 보유할 수 있습니다.

제거 모니터링의 부상

1970년대 후반 이후로 플랜트 및 프로세스 제어 및 통신을 위한 자동화 채택이 복잡성과 시장 수용 면에서 크게 증가했습니다. 모든 책상과 모든 제어실에 있는 컴퓨터는 이제 표준이 되었습니다. 공장과 공장에는 일반적으로 관리 및 프로세스 제어/자동화 모두를 위한 매우 정교하고 광범위한 IT 네트워크가 있습니다.

다양한 산업 분야의 첫 번째 접근 방식은 기계 상태 관련 데이터를 기존 MMI(Man-Machine Interface)/HMI(Human-Machine Interface) 시스템으로 전송하는 것이었습니다.

특히, 기존 기계 보호(경고 및 트립) 시스템을 제어실 HMI/MMI 인터페이스에 연결하여 작업자가 진동, 온도 및 기타 기계 상태 매개변수를 볼 수 있도록 했습니다.

일반적으로 이는 정보 및 가능한 기계 문제 표시 측면에서 가치가 있지만 추세, 분석 및 데이터 해석 기능 측면에서 부족한 크기 전용 스칼라 값입니다.

따라서 공장 직원은 주어진 기계가 더 많이 진동하거나 베어링 온도가 상승하고 있다는 정보를 수신했습니다. 이로 인해 이러한 변화가 발생한 이유와 이러한 변화에 공장이 어떻게 반응해야 하는지에 대한 의문이 생겼습니다.

기술의 발전, 인터넷, 제한된 인력으로 기계를 보다 효율적으로 모니터링해야 하는 필요성으로 인해 원격 모니터링 시스템이 확장되었습니다.

기계 데이터를 사내에서만(제어실 등으로) 전달하는 대신 기술과 인터넷을 통해 언제 어디서나 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 새로운 방법은 현장 장착 감지 장치 및 기기, 일종의 집계 장치, 고급 소프트웨어, 데이터 전송을 위한 공장 및 외부 네트워크에 대한 액세스를 사용합니다.

이러한 시스템의 이점은 명백합니다.

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데이터 수집/분석 인력이 없어도 기계를 더 자주 모니터링하고 부하, 속도 및 작동 조건으로 인한 기계 상태의 동적 변화를 관찰할 수 있습니다.

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원격 상담을 위해 데이터를 오프사이트로 이동하는 기능.

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데이터를 보고 있는 여러 위치에서 여러 리소스를 가질 수 있는 기능.

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기존 수동 프로그램에서 일반적으로 모니터링되는 것 이외의 매개변수를 모니터링하는 기능.

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효율성, 처리량 등의 측면에서 기계 성능을 평가하고 해당 데이터를 기계 상태와 연결하는 기능입니다.

Nucor Hickman의 상태 모니터링 역사

Nucor Hickman은 10년 이상 상태 모니터링 프로그램을 시행해 왔습니다. 이 프로그램은 전통적인 수동 설문조사 방법론과 기법을 기반으로 했으며 외부 계약 리소스에서 제공되었습니다.

특정 문제의 문제 해결 및 분석을 위해 자주 콜아웃하면서 공장 전체의 장비에 대한 데이터를 월 단위로 수집했습니다. 데이터 수집 후 분석이 수행되었고 권장 사항이 포함된 서면 보고서가 해당 공장 직원에게 배포되었습니다.

공장의 모든 시스템(환경, 열간 공장, 캐스터 및 용융 공장)이 포함되었습니다. 1998년에 Nucor Hickman은 산세척 라인, 아연 도금 라인, RT 밀 및 어닐링 기능을 갖춘 냉간 압연 시설을 추가했습니다.

전통적인 모니터링 프로그램은 공장의 이 부분을 포함하도록 확장되었습니다(거의 두 배). 냉간 압연기를 프로그램에 통합한 후 590대의 기계가 월간 감시를 받았습니다. 일반적인 설문 조사는 수동 방법으로 완료하는 데 2-3주 인력이 필요했습니다.

초기 형태의 원격 데이터 수집 및 분석 방법을 사용할 수 있게 되면서 원격 모니터링이 실용적이고 유익할 수 있는 기회가 늘어났습니다. 첫 번째 경우에는 전통적으로 유지보수 문제였던 캐스터 몰드 수냉식 펌프가 작동 조건의 변화로 인해 잠재적인 애플리케이션이 되었습니다.

당시 Nucor Hickman의 몰드 워터 펌프 설치는 유도 모터 드라이버에 직접 연결된 700마력 대향 흡입 원심 펌프 3개로 구성되었습니다. 일반적인 작업에서는 2개의 펌프가 사용 중이었고 1개는 인라인 예비로 유지되었습니다.

작동 요구 사항에 따라 금형 물의 흐름이 증가해야 했으며 3개의 펌프가 모두 가동되었습니다. 이는 펌프 진동 수준에 부정적인 영향을 미치고 펌프 신뢰성에 대한 신뢰도를 감소시켰습니다.

남은 여유 용량이 없었기 때문에(대기 펌프는 현재 계속 사용 중임) 펌프 고장의 영향이 상당했습니다. Nucor Hickman은 초기 원격 인터넷 기반 모니터링 기술 중 일부를 펌프에 적용하기로 결정했습니다.

예상되는 이점은 실시간에 가까운 문제 감지와 펌프의 진동 동작에 대한 더 나은 이해였습니다. 또한 각 모터의 시스템에 전류 센서가 추가되어 각 펌프의 펌프 및 모터 진동과 병렬로 시스템 부하를 모니터링할 수 있습니다.

시스템은 각 펌프의 베어링 온도, 진동 크기, 토출 압력, 전류 크기 및 주파수 내용/시간 영역 진동 데이터를 보고합니다. 이 데이터는 펌프의 동작을 모니터링하는 책임이 있는 계약자 분석 직원과 공장 직원이 사용할 수 있었습니다.

또한 웹을 통해 데이터를 사용할 수 있으므로 인터넷 연결만 있으면 어디에서나 액세스할 수 있습니다. 여러 사용자가 여러 위치에서 동시에 시스템에 액세스할 수 있습니다.

인터넷 기반 모니터링 시스템은 훨씬 더 자주 다른 운영 조건에서 수집되는 데이터와 함께 설치되었습니다. 온라인 원격 시스템을 시운전한 지 며칠 만에 펌프의 진동 동작이 한 달에 한 번 데이터에 표시된 것보다 훨씬 더 광범위하게 변한다는 것이 분명했습니다.

그 이유는 월별 데이터(몇 년의 가치가 있음에도 불구하고)가 이를 알아차리기에 충분하지 않았기 때문입니다. 자동화 시스템에 의해 활성화된 빈번한 수집은 다양한 작동 모드에서 3:1의 변화를 분명히 보여주었습니다. 또한 부하 전류 데이터(기존의 월 1회 데이터에서는 사용할 수 없음)는 일반적으로 펌프가 거의 용량에 도달하지 않았으며 곡선에서 잘 작동하고 있음을 나타냅니다.

결과적으로 펌프 시스템 및 작동에 대한 엔지니어링 연구가 위임되었습니다. 이 연구는 크기 오류, 제어 전략 및 배관 구성이 원하는 작동 조건에 대해 올바르지 않다고 결론지었습니다. 원하는 증가된 유량을 제공하기 위해 펌프의 크기를 조정하고 기타 변경 사항을 적용했습니다.

이는 3개의 펌프를 모두 가동할 필요 없이 예비 용량을 제공하고 냉각 및 금형 수명 개선에 크게 기여했습니다. 원격 모니터링 시스템에서 제공하는 데이터가 없었다면 이러한 문제가 드러났을 가능성은 거의 없습니다.

열간 공장의 백하우스 ID 팬과 유틸리티 공기 압축기에 원격 모니터링 기술의 추가 적용이 설치되었습니다. 열간 압연기 공기 압축기는 2극 유도 모터에 의해 직접 구동되는 3단계 원심 기계입니다.

압축기와 모터는 월간 감시를 받았고 드라이브 모터의 베어링 고장이 자주 발생했습니다. 한 달에 한 번 데이터는 베어링 고장을 자주 포착했지만 추세가 불규칙했고 명확한 근본 원인이 감지되지 않았습니다.

원격 모니터링 기술이 적용되었을 때 몰드 워터 펌프와 마찬가지로 진동 수준이 월간 수동 데이터에서 분명했던 것보다 훨씬 더 다양하다는 것이 분명해졌습니다.

또한 변화가 주변 온도를 밀접하게 추적하는 패턴을 가지고 있음이 분명했습니다. 베어링 온도도 모니터링 중이었기 때문에 주변 온도가 올라가면 진동 수준이 급격히 증가하는 것이 분명했습니다.

원격 모니터링 시스템이 제공하는 주파수 성분을 분석한 결과 진동 증가의 원인은 모터 로터의 불균형에 있음이 분명했습니다.

베어링 마모 패턴에 대한 추가 검토는 모터의 레이디얼 콘래드형 볼 베어링에 극도의 스러스트 하중이 가해지는 것으로 나타났습니다. 이로부터 고온에서 모터 로터가 축 방향으로 팽창하고 이러한 팽창을 허용하기 위한 모터 베어링 끼워맞춤의 간격이 충분하지 않아 로터 휨(따라서 불균형)과 모터 베어링의 축방향 과부하가 발생한다는 것이 분명해졌습니다. 피>

이 발견의 결과로 압축기 구동 모터가 대체 설계로 교체되었습니다. 원격 모니터링 시스템에서 보고한 바와 같이 진동 수준은 낮게 유지되었으며 안정성이 크게 향상되었습니다.

Hickman의 냉간 압연기에서 RT 압연기 스탠드 드라이브에는 4개의 5,000 HP 동기식 모터가 장착되었습니다. 모터는 저널 베어링 기계였으며 신뢰할 수 없었습니다.

충격과 그에 따른 베어링 고장은 폴 피스 전기 고장과 함께 2004년에 모터의 근접 프로브와 밀 기어박스의 가속도계를 기반으로 한 경고 및 트립 시스템의 설치로 이어졌습니다.

이 시스템은 경고 및 트립 기능을 제공했을 뿐만 아니라 샤프트 궤도를 포함한 거의 실시간 진동 데이터를 공장 외부의 분석 담당자에게 제공했습니다. 원격 분석 직원은 수백 마일 떨어진 곳에서 거의 실시간으로 데이터를 보고 제분소 스탠드 문제에 대해 설교단 운영자와 직접 상담할 수 있습니다.

이러한 성공과 다른 성공의 결과로 원격 기계 모니터링이 기존 방식으로는 제공되지 않는 개선 사항과 기능을 제공한다는 것이 분명해졌습니다.

그러나 이 초기 시스템에는 한계가 있었습니다. 스캐너/사이트 서버와의 직렬 RS-485 통신에 의존했습니다. 시스템이 확장됨에 따라 샘플링 속도가 느려지고 최신 데이터를 적시에 사용할 수 없었습니다.

또한 응용 프로그램의 구성 가능성과 유연성을 제한하는 독점 센서를 사용했습니다. RT 공장의 시스템은 강력하지만 비용이 많이 들고 VPN 기술을 사용하기 때문에 한 번에 한 명의 사용자로 제한되었습니다.

2004년 말과 2005년 초에 Nucor Hickman은 공장에서 무선 기술 배포를 시작했습니다. 정당성은 선적 및 재고 응용 프로그램, 열간 압연기의 크레인 및 시스템, 그리고 기타 운영 요구 사항을 충족하는 것이었습니다.

동시에 동일한 무선 프로토콜을 사용하여 개선된 원격 모니터링 기술이 시장에 출시되었습니다. Azima DLI에서 개발한 이 새로운 원격 모니터링 기술은 COTS(commercial-off-the-shelf) 센서, 표준 네트워킹 프로토콜을 사용했으며 소프트웨어 및 응용 프로그램 측면에서 훨씬 더 유연했습니다.

무선 기술의 수렴, 공장에서의 적용, 개선된 기술의 가용성은 모두 Nucor Hickman의 원격 장비 모니터링 확장을 주도했습니다.

무선 구현 및 배포가 공장 내의 다른 애플리케이션에 의해 정당화되었다는 점은 흥미롭습니다. 기계 모니터링 데이터가 네트워크에 미치는 영향은 최소화되었으며 Nucor Hickman의 광범위한 배포에도 불구하고 네트워크 트래픽의 작은 부분을 나타냅니다.

Nucor Hickman:미국에서 가장 큰 원격 모니터링 배포

이 기사가 게시된 시점에서 Nucor Hickman Sheet Mill은 미국에서 가장 큰 동적 신호 원격 모니터링 배포 사이트였습니다.

Azima 원격 모니터링 기술은 모든 밀 냉각탑, 모든 백하우스 ID 팬, 모든 백하우스 역방향 공기 팬, 캐스터 몰드 워터 펌프, 캐스터 스프레이 워터 펌프, 모든 스케일 제거 펌프, 루프 피드 플럭스 시스템 흡인 팬 및 밀 공기 압축기에 사용됩니다.

원격 모니터링 시스템 설치는 압연기 비상 발전기 세트에서 진행 중이며 가까운 장래에 냉간 압연기의 형상 인장 롤에 대해 계획되어 있습니다. 약 280개의 센서가 원격으로 모니터링됩니다.

공장 직원은 데이터, 경보 이력, 경보 및 경고, 보고서 및 보고/기계 이력에 대한 전체 액세스 권한이 있습니다. 경고는 이메일 및/또는 휴대폰 SMS 문자 메시지로 전송됩니다.

현재 Nucor Hickman에 적용된 시스템은 802.11b 무선 기술 또는 표준 이더넷(직렬 RS-485 통신이 필요한 이전 시스템과 다름)을 통해 공장 네트워크를 통해 통신합니다.

단일 소규모 사이트 서버(표준 PC)가 공장에 위치하여 데이터 게이트웨이 및 버퍼링 장치 역할을 합니다. 공장 외부의 연결이 끊어지면 사이트 서버는 연결이 복원될 때까지 데이터를 버퍼링하는 데이터 저장 장치 역할을 합니다.

주요 기능 중 하나는 모니터링 응용 프로그램이 대상 클라이언트 PC에 소프트웨어를 필요로 하지 않는다는 것입니다. 인터넷 액세스와 시스템 로그인만 있으면 됩니다.

시스템은 대상 기계에 장착된 센서와 센서의 데이터를 디지털화하고 집계하는 센서 허브로 구성됩니다. Collected data is transmitted securely to the plant network via either 802.11b wireless or Ethernet. (Note that, although not currently employed at Nucor Hickman, the system also supports data transmission via a cellular interface, independent of the plant network.)

Figure 1. How the Azima DLI Remote Monitoring System Works at Nucor Hickman

Data is sent via the plant network to the local site server and then out over the Internet to Azima DLI’s remote servers. Plant personnel, analysts or other authorized parties can then access the system via a secure Web portal.

Access and privileges are controlled by double password, and depending on privileges, a user can have rights to view data, edit system settings, analyze data and/or issue reports. All data, alerts and alert histories, and reports generated by analysts are maintained on the Web portal.

Histories of reports generated can be sorted and searched by plant area, date, machine, fault type and other criteria.

While the number of remotely monitored machines continues to expand at Nucor Hickman, many less critical machines remain under manual surveillance by operators on rounds once a month.

These machines include those in the balance of plant (hydraulic pumps, roll stand cooling pumps, furnace cooling pumps, and so forth). This monthly data is fed into the Azima DLI system and displayed via the same secure Web interface as the remotely collected data.

This means that a mill-wide view of equipment health – from all monitored machines, regardless of collection method – is visible via a single platform.

Azima analysts are responsible for monitoring and analyzing all posted to the Web interface.

What’s Involved in Getting Remote Monitoring Started

One of the most attractive features of the remote monitoring system at Hickman is that it is comprised primarily of low-cost, commercially available components (for example, COTS sensors) combined with advanced software and specialized sensor hubs. Careful planning and forethought is needed to ensure a successful remote monitoring deployment. Some of the lessons learned include:

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Careful thought should be given as to which machines are to be monitored and in what manner. In the case of Hickman, although the condition monitoring contractor had overall responsibility for the implementation and operation of the system, and for disseminating the analysis and results there from, each individual mill area had to decide what was to be monitored and how. Reporting relationships, access and other issues were all discussed and defined well ahead of the installation of monitoring equipment. There was a clear list of which equipment would benefit from automated remote monitoring and which could be sufficiently monitored by conventional methods.

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Number of points per machine to be monitored is an important consideration. Simply mimicking what would have been done in a manual monitoring program (multiple points and measurements per bearing) is usually unnecessary and adds cost while delivering small incremental value.

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If wireless transmission is to be employed, determine the best protocol for the site:802.11b/g, ZigBee, or 900 megahertz. In the case of Hickman, 802.11b was the preferred choice and that has been universally true in other applications as well. It offers the widest selection of available devices, and can cover a wide area with just a few access points. The 802.11b protocol has proven to be very reliable and is immune to RF interference, even in the melt shop area.

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Involve IT early. Agreement needs to be reached on security, protocols, etc. well before the installation of a remote monitoring system. What are the mill’s security expectations and policies? Within the plant, is traditional Local Area Network (LAN) acceptable, or is a Virtual Local Area Network (VLAN) necessary? IT support during deployment is crucial to successful and efficient startup. Connectivity must be verified, etc.

How Remote Monitoring Benefits Nucor Hickman

The initial deployment of the current generation of remote machinery monitoring technology commenced in July 2005. The installation and commissioning of Azima’s remote monitoring system is continuing to expand.

The hybrid approach of monitoring critical machines in parallel with traditional manual walk-around monitoring of balance-of-plant equipment, all reported via a common Web-based portal, has provided solid value to Nucor Hickman personnel. Several case studies demonstrating this value are briefly detailed below.

Case Study 1:Failure Caught Without Site Visit or Increased Costs
In the spring of 2006, a 1,500 HP baghouse fan induction motor failed due to a sudden stator short failure. All of the baghouse fans were equipped with remote monitoring hubs and were under surveillance.

The motor was replaced with a rebuilt spare. Immediately on restart of the fan, much higher vibration levels were noted by the remote monitoring analyst (who was not on site). Mill environmental department personnel, who were responsible for the baghouse and its equipment, were notified of the increased vibration.

Further examination of the data identified the problem as an outer race defect on the inboard (drive end) bearing of the motor. Mill personnel requested an evaluation as to the likelihood of the motor continuing in service until the next maintenance outage.

Analysis of the data and the rate of change indicated that it was likely that the unit would indeed continue to run. In an attempt to increase the likelihood of a successful outcome, attempts at relubrication of the motor bearing were undertaken. Unfortunately, the relubrication actually increased the vibration, and the rate of deterioration increased dramatically.

Mill personnel were advised of the change, and monitoring surveillance increased (frequency of data collection can be increased remotely via the Azima system’s interface).

The unit continued to deteriorate and, by the weekend, had reached a stage wherein continued operation was questionable. A recommendation was made to remove the unit from service at the first opportunity. After mutual viewing of the data and trends by plant personnel in conference with the remote analyst, plant personnel decided to remove the unit from service.

A spare fan was placed in service while the motor replacement was undertaken. The spare fan also was equipped with sensors that reported to the Azima system.

Prior to beginning disassembly of the failed fan, the spare was restarted and vibration and performance data was reviewed by the remote analyst, who confirmed that the spare fan was running well and could be expected to give reliable service while the failed fan was repaired. Only after the confirmation of the health of the spare was the failed fan removed from service.

It should be noted that at no time during this episode was the equipment analyst on site at the mill. Problem detection, confirmation of the problem and diagnostics (including the condition assessment of the spare fan) were all conducted remotely with no site visits and no costs incurred.

In the case of the confirmation of the condition of the spare fan, the contractor analyst was in an airport hundreds of miles away and was still able to serve the mill.

It is unlikely that this level of detection, service and continued operation could have been achieved with conventional once/month survey method. Using conventional methods, it is likely that several site visits would have been required with extra costs incurred.

Figure 2. Trend Graph Showing Vibration Increase

Case Study 2:Air Compressor Runs the Last Mile
A centrifugal induction motor-driven air compressor had suffered from poor reliability for some time. Beginning in the spring of 2006, it was equipped with remote monitoring technology. Immediately upon installation of the system, dramatic variations in motor vibration level with compressor load were noted.

Remotely acquired and analyzed vibration data indicated that bearing fits were in poor condition, and that the spacer gear coupling associated with this compressor was partially locked up. A recommendation was made to not yet remove the unit from service, but rather to continue to run and monitor it while preparations for a repair were made.

Data also was provided to the motor repair vendor. The motor repair vendor concurred that the vibration data indicated a problem but that it was likely confined to the coupling.

The recommendation was made by the motor repair vendor to disconnect the coupling, run the motor solo, and take manual measurements to confirm the coupling problem. The coupling was disconnected, the motor was run solo and manual vibration measurements were undertaken.

The motor was actually worse in the uncoupled condition, and before the vibration measurements could be completed, the motor failed catastrophically.

When the motor repair was completed and the unit returned to service, the remote monitoring system was recommissioned and was able to confirm that the motor and compressor were in good condition and suitable for continued service. This condition persisted for several months, with the unit running well and remote monitoring continuing.

Unfortunately, following a mill outage, the compressor motor vibration exhibited a small but unmistakable increase in overall vibration on the motor. The melt shop personnel were notified and the recommendation was made to continue to run the compressor.

Monitoring frequency was increased and alert thresholds adjusted to compensate for the changes. No site visits were required and the increased monitoring and adjustments were accomplished remotely via the system’s interface.

A few weeks later, the adjusted alert levels were exceeded, and automated alerts were issued. No other changes were made.

Within a few more weeks, the steady trend upward in motor vibration continued. Plant personnel were continuously advised as to the deteriorating condition of the unit, as was the motor repair vendor. Finally, the deterioration reached a level where the remote analyst recommended removing the unit from service at the convenient opportunity.

The motor repair vendor sent personnel to the site to take manual vibration measurements on the motor. The manual measurements confirmed the problem and the unit was removed from service and sent out for repair.

A coupling issue and deterioration of the inboard motor bearing was confirmed. Again, no site visits by analysis personnel were required and the plant was able to “run the unit the last mile” without incurring catastrophic failure or mill outages.

Figure 3. Vibration Trend on Compressor Drive Motor

Case Study 3:Remote Monitoring Enables System-Wide Process Optimization
A remote monitoring system can, as in the cases above, greatly expand on the capabilities of conventional rotating machinery vibration analysis. What many do not realize is that remote monitoring technology can also contribute in ways that are not possible with conventional manual monitoring.

The baghouse fans at NUCOR Hickman are vital to the plant. Maintenance of plant productivity, while still staying within permitted emission limits, is essential to plant profitability. Operating costs (in terms of power consumption) for several thousand horsepower of fan drives is significant.

The monitoring system, as applied to the baghouse fans at Hickman, incorporates vibration measurements along with load current measurements. Sampling rates are very rapid, and the baghouse fans at Hickman have an essentially unity power factor. The fan motors are not individually metered at the MCCs.

With the rapid sampling of the remote monitoring system, however, it became possible to get a reasonably accurate measure of fan load and operating cost.

Soon after commissioning the baghouse fan remote monitoring system, is was seen that variations in fan load and fan vibration were, not surprisingly, directly related to tap-to-tap cycles of the EAFs. All of the fans take suction from a common plenum, which is in turn fed by the furnace and canopy ducts.

Data collected by the remote monitoring system allowed observation of the dynamics of fan load as the melt shop underwent normal operation cycles. The ability to average and integrate the load data unexpectedly revealed that significant variation in fan HP load existed not only during furnace cycles but from one fan to another.

The data indicated a several-thousand-dollars-per-month variation in the operating cost of the fans. After data review, it became apparent that there was significant temperature (and thus density and mass flow) variation from one fan to the next.

The variation in load was confirmed by temperature measurements and infrared thermographic observation of the change in duct temperatures over time. Poor distribution in the plenum has been partially corrected by installing turning vanes in the plenum and adjusting damper control strategy.

Material improvements in fan efficiency have been realized as a result of these actions. The remote monitoring system allowed quantification of these issues and the ability to directly measure the effects of corrective action. This would not have been possible with conventional machinery monitoring techniques.

Summary

Nucor Hickman is embracing new remote monitoring technologies and integrating them with its existing manual data collection process. By determining the most effective monitoring method for each machine – based on level of criticality, history of problems, and so forth – Nucor has established a comprehensive monitoring program that delivers increased uptime, reduced safety risks, and lower maintenance costs.

By choosing the Azima DLI monitoring and diagnostics system, Nucor has installed a flexible system that supports the integration of data collected both by automated system and manual rounds.

All data is presented via a single, secure Web interface. This enables mill-wide alerts to potential problems and delivers critical data to remotely located Azima analysts for review, analysis and advice.

In addition to providing more comprehensive monitoring, Azima’s remote monitoring solution has reduced the demand on existing resources at Nucor Hickman and frees them up to focus on maintenance rather than data collection. The program has been successful to date at Hickman, with clear successes and benefits, and further expansion is expected.

감사합니다
As with most technological pursuits the real reason for success is people. We wish to offer sincerest thanks to the team at Nucor Hickman. The manager of the environmental department, Wayne Turney, and the department supervisor, Dan Bullock, have been particularly instrumental in the ongoing implementation. Dave DaVolt, Rod Wycoff, Claude Riggin, Justin Smith, Ashley Tippet, Tom Wright and Lou Incrocci in the hot mill, cold mill and melt shop have all contributed to the successful demonstration of these technologies. Likewise, success would have been impossible without the support, expert advice and consultation from the Nucor Hickman IT group. Rudy Moser, department manager, and Jim Walmsley, network support, were essential in making the implementation a success.

On the part of Azima DLI, Dr. Ed Futcher and his development team created the tools to make the systems possible, and Heather De Jesús and Dave Geswein, Azima engineering, deployed the system at the mill. Nelson A. Baxter, vice president of diagnostics for Azima, was invaluable in technical support and expertise. Elsa Anzalone, account manager for Azima, made the case for what has been achieved in this project, and her contributions have been invaluable.

For more information on these and other condition monitoring technologies, visit the Azima DLI Web site at www.azimadli.com.