Vtelený internet vecí

Prediktívna údržba a veľké dáta

Uplatnenie tejto technológie v chladiacom reťazci je v nemeckom potravinárskom priemysle výhodou. Ako môžu senzory, cloud a smartphony v chladiarňach zabrániť prevádzkovým prestojom a plytvaniu zdrojmi?

Predstavme si nasledujúci prípad: Máme rôzne chladiarenské sklady vyrobené v Nemecku, v ktorých sa skladuje veľké množstvo rýb, mäsa, hydiny a zmrzliny, ako aj iných potravín, ktoré sa musia uchovávať čerstvé. Tieto potraviny sú uložené v obrovských chladiacich prvkoch a chladničkách. Ak systém zlyhá, hrozí, že mäso a iný tovar rýchlo zhnijú. Potom sú hospodárske škody obrovské a strata vtedy nezmyselne zabitých zvierat robí celú vec ešte desivejšou. Vidia to tak nielen presvedčení vegetariáni.

V súčasnosti sa spoločnosti zaoberajú takýmto scenárom pomocou špičkových technológií: predpovedná údržba, pojem, ktorý sa v poslednej dobe používa v stavebníctve, je módnym motívom hodiny.

Prediktívna údržba - čo to je?

Prediktívna údržba je termín používaný v priemysle 4.0 a vo voľnom preklade popisuje „prediktívnu údržbu“ strojov alebo budov. Metóda využíva údaje o meraní a výrobe zo strojov a systémov na odvodenie informácií o údržbe. Cieľom je proaktívna údržba a zníženie prestojov. V ideálnom prípade je možné predvídať poruchy strojov skôr, ako dôjde k účinkom alebo poruchám. Skutočnému výskytu poruchy je potrebné zabrániť pomocou opatrení včasnej alebo proaktívnej údržby.

Princíp prediktívnej údržby možno uplatniť aj na príklade našej chladiacej komory: Teplotne riadená miestnosť je vybavená nízkonákladovými snímačmi, ktoré sú necitlivé na chlad. Všetky truhlicové mrazničky, chladničky a chladiarne sú navzájom prepojené pomocou senzorov, ktoré sú pripojené k internetu vecí. Merajú sa okrem iného hodnoty: teplota, vlhkosť, intenzita vibrácií, intenzita hluku alebo sily prúdu. Cieľom riešenia IoT vyrobeného v Nemecku je minimalizovať technické poruchy a problémy a ak sa vyskytnú, okamžite ich rozpoznať a zaslať varovanie zodpovednému personálu údržby.

Prípadová štúdia o využití internetu vecí a senzorov

Problém:
Nastane nasledujúci prípad: Hrudník je vyprázdnený a obsah je doručený. Naplnenie obvykle trvá nejaký čas. Stratí sa úložný priestor a čas, to znamená peniaze.

Riešenie:
Senzory hmotnosti registrujú úbytok hmotnosti a automaticky hlásia problém prostredníctvom senzorov do cloudu a potom priamo do smartfónu logistického tímu: „Chudnutie v hrudníku 1 - doplňte prosím.“ Komunikácia funguje ľahko a pomocou existujúcich technológií, ako sú tablety a smartphony.

Týmto spôsobom sú úložné kapacity vždy presne vyčerpané a potenciál úspor je rozpoznaný a optimálne využitý.

Ďalšia aplikácia tejto technológie Made-in-Germany

Problém:
Rovnaký scenár, iný snímač: elektrická sieť a tým aj chladiaci reťazec v uvedenom chladiacom systéme často zlyhajú v prípade nepredvídaných výkyvov napätia.

Riešenie:
Tu by bolo možné podobné, ale mierne upravené riešenie: senzory vo všetkých mrazničkách neustále merajú, kedy sú ktoré mrazničky zapnuté. Získané údaje sa odošlú do cloudu. Z týchto hodnôt umelá inteligencia (KI/AI) počíta, koľko mrazničiek je možné zapnúť, kedy a v akom poradí, aby bolo možné udržať elektrickú sieť a tým aj chladiaci reťazec aj počas takzvaných špičiek. Znižujú sa nepríjemné a predovšetkým nákladné poruchy. Stav „bez poruchy“ v konečnom dôsledku znamená aj nižšie náklady na údržbu a žiadne ďalšie finančné výdavky v dôsledku zablokovania alebo preplnenia úložnej kapacity systému. Akékoľvek vzniknuté škody je navyše možné ihneď odhaliť a napraviť.

Prediktívna údržba a veľké dáta

Prediktívna údržba je kľúčovou súčasťou odvetvia 4.0 - mimochodom, termín, ktorý sa vracia k výskumnej únii federálnej vlády a rovnomennému projektu v jej high-tech stratégii. Je dôležité vedieť, že tento postup údržby sa líši od bežných prístupov, ako je reaktívna alebo preventívna údržba. Na zaistenie spoľahlivých predpovedí prediktívnej údržby je potrebné zhromaždiť, uložiť a analyzovať veľké množstvo údajov (veľké dáta). Vzhľadom na obrovské dátové toky sa používajú techniky a databázy z prostredia veľkých dát.

Ak si tieto scenáre premyslíte, môžete nájsť veľa príkladov aplikácií pre senzory, ktoré navrhujete inteligentne, t. J. Umožňujú komunikáciu, a môžete ich prepojiť pomocou cloudových a analytických nástrojov.