远程巡检助力工厂智能化运维—— 桃江南方远程巡检的应用研究

针对水泥工厂传统巡检工作存在的时间成本高、巡检效率低、问题发现不及时、安全隐患大等问题,南京凯盛智能制造团队联合湖南桃江南方水泥有限公司开展了智能远程巡检的应用研究。

         针对水泥工厂传统巡检工作存在的时间成本高、巡检效率低、问题发现不及时、安全隐患大等问题,南京凯盛智能制造团队联合湖南桃江南方水泥有限公司开展了智能远程巡检的应用研究。

         2023年2月初,智能远程巡检系统在桃江南方工厂成功上线,实现了熟料槽式输送机、煤粉制备车间两个场景的“全覆盖”式远程巡检,经过1个月的实践优化,已取得了良好的应用效果。

        桃江南方熟料槽式输送机提升高度62.3米,倾斜角度37度,行程距离长,环境温度,粉尘浓度大,巡检难度高、巡检环境恶劣。煤粉制备车间设备种类多,基本上涵盖了水泥厂所有设备类型,可以满足同类设备实验性研究,具有很好的可复制性;同时,煤粉制备车间属于易燃易爆车间,巡检工作存在较大的安全隐患。这两个车间在水泥厂内具有很强的代表性,因此,确定将这两个车间作为本次远程巡检应用研究的试点。

        根据巡检管理要求,现场巡检多为每班或每日巡检一次,巡检频次高,每天巡检耗时长。基于现场巡检需求,根据巡检人员的巡检任务,采用针对性的监测手段替代巡检人员“眼看、耳听”,按照现场巡检人员的巡检路径,设置对应的远程巡检流程,实现现场巡检工作的全面线上化。

        在方案设计上,对应于常规巡检“望、闻、问、切”手段,采用高清摄像头代替人眼,采用电耳或拾音器代替人耳,采用温振传感器代替人手。软件系统集成视频监控、DCS数据、现场数据采集等多维度数据,将现场设备运行情况实时、准确地传回到巡检平台,巡检人员在电脑屏幕前即可全面了解需要巡检设备的运行数据及现场运行视频,并执行巡检工作,可有效提高巡检效率,降低巡检人员的安全风险和劳动强度。

图1 岗位人员进行远程巡检 

         与传统的巡检方式相比,使用远程巡检系统,巡检人员在电脑前即可执行巡检,提高了巡检频次、覆盖率;系统能自动发起工单、自动形成巡检记录,巡检效率、准确性、及时性明显提升。南京凯盛开发的智能远程巡检系统主要有以下几方面的特点:

        1)巡检范围广,主机辅机全覆盖。将熟料槽式输送机、煤粉制备车间所有的日常现场巡检设备全部覆盖,将线下巡检内容及巡检方式实现线上化,最大程度替代人工现场巡检内容,对工厂巡检工作的数智化转型进行了有益探索。

        2)巡检流程化,一台设备都不落。按巡检工人日常巡检路径,设置巡检流程,巡检人员必须完成一个设备巡检后,才能按规定流程进入下一台设备巡检,车间内所有设备巡检完成后才能提交本次巡检结果,有效防止漏检或不检情况发生。

图2 远程巡检系统-流程化巡检 

        3)巡检线上化,故障诊断智能化。巡检人员通过线上巡检的方式,即可掌握设备状态,大幅减少现场巡检频次及工作量,减少安全风险。智能生产运维系统(IMOM)对现场采集的数据进行过滤分析,通过阈值预警、趋势预警等对设备的异常情况进行智能诊断并预警,当设备出现异常时,可提前预知,及时提醒维护,避免故障扩大。 

图3 远程巡检系统-实时状态及历史数据查询 

        远程巡检系统投运后,巡检人员由原来一天一次或两天一次去现场巡检,改变为每天在电脑屏幕前快速完成巡检工作。同时,巡检人员去现场巡检的周期可以改变为一周一检或更长时间  

        桃江南方的巡检工人在使用远程巡检系统后给予了认可与赞扬,他们表示:“在电脑上按规定流程进行巡检,和我们日常现场巡检方法是一样的,各设备的运行数据可以随时看,比我们在现场巡检时更全面直观,节省了我们巡检路上的大量时间,在完成巡检时不需要去手填记录,减少了我们很多工作,降低了安全风险,这种新型巡检真的很实用。”

        南京凯盛远程巡检系统在桃江南方熟料槽式输送机和煤粉制备车间试点应用,离不开桃江南方领导和员工的大力支持,从论证方案可行性,到提供试点场景、共同参与调试,无不体现出桃江南方对新技术的支持和探索。远程巡检系统在全厂各工序复制推广后,能逐步实现工厂远程巡检的全覆盖,将更好地帮助企业提升管理效能、实现降本增效,提升企业综合竞争力。

                                                                                                                                                                                                                         (来源:智能制造事业部)

                                                                                                                                                 

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