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萨姆森SAMSON创新的拓扑结构实现预测性维护

2018-10-23 14:06

萨姆森SAMSON创新的拓扑结构实现预测性维护

自ACHEMA 2018以来,萨姆森SAMSON AG一直在提供预测监测和诊断系统Precognize。通过Precognize,为萨姆森SAMSON的数字解决方案组合添加了用于预测性维护的软件工具,能够全面分析企业的大规模数据库,并检测和解决根深蒂固的错误和异常情况。

此外,借助这项技术,可以在拓扑和流程技术上用清晰的方式将数据模型中的工厂操作员和操作员的巨大领域知识映射到数据模型中。与常见预测性维护解决方案软件工具对比,萨姆森SAMSON的Precognize提供的是真正的预测性维护,分析数据找出偏差,将其与特定的现场设备联系起来。

实际的工作原理是:阀门的故障或故障无法可靠地预测,可以根据该阀的传感器记录数据检测到测量结果的变化,案例中称为异常的偏差正在堆积。软件解决方案将向系统操作员显示异常未经过滤的情况,知道某些东西不能正常工作,但仍然无法正确说明导致的原因,萨姆森的技术可以确切地确定故障在何处传感器级别。

使用SAM GUARD,在Precognize的基础上开发了一个软件工具,可以记录机器、工厂甚至整个工厂的拓扑结构。扫描系统大约两周,了解工厂操作员执行的流程以及操作方法,最后可以准确地说出哪个阀门和哪个传感器涉及哪个过程。可以称为数字地图,将此数字拓扑与算法结合使用,该算法可永久评估和分析现场设备的连续数据流。在实践中,可以隔离异常并使用数字模型来显示它们是否指向特定问题。该技术的核心竞争力是从数千个现场设备中预测性地识别将来需要检查、更换或修理的组件。

萨姆森SAMSON的该系统基于一种算法,该算法可以映射异常并将它们与特定的现场设备相关联。需要用历史数据集训练,在此基础上,创建所谓的正态集群。实际上,更详细地界定了正常操作的限制,使其能够快速可靠地识别新故障或故障。然后根据数字工厂模型分配异常,并使用HMI界面对其进行可视化。

系统可以独立于要监控的设备使用,可以使用它来监控传感器、阀门、泵或整个系统,其中包含数千种不同质量的现场设备。不同的工作组可以使用该工具的不同部分,例如HMI中的传感器团队只能提供传感器监视器,而阀门团队只能看到阀门监视器。

在未来,萨姆森SAMSON希望能够通过Precognize提供Presricptive Maintenance以及预测性维护,是进化的下一个阶段。因此,如果系统检测到异常,不能像现在只分配错误,而是直接启动相应的进程。


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