通过无线测量、智能手机、智能眼镜和云计算实现磨机维修可视化，将彻底改变维修预测并降低成本。
增强现实可能成为纸浆和造纸厂维修部门的新现实。这意味着现场可视化和解决刚开始的维护问题，从芯片输送机到包装线的任何地方。
使用这种听起来很有未来感的技术，维修技术人员可以通过智能手机或“智能眼镜”引导到需要维修检查的机械部件、阀门或过程测量的确切位置。特定部件的维护历史记录将显示在屏幕或玻璃镜片上，并可以启动来自无线传感器的原位诊断测试、热图像或振动分析。如果云计算分析发现了故障，则可以访问更详细的设备特定信息、维修手册或供应商帮助中心。
这一切都是免提完成的，无需回到控制室或维修车间。真正的好处是，重要的通信很容易，实时信息很容易在通常嘈杂的工厂环境中获取，因为听力保护是强制性的，不需要信息终端。因此，可以快速准确地进行修复。最终，维修可以在故障发生之前进行预测和计划，这将对工厂的可靠性和生产正常运行时间产生重大影响。
目前，维美德正在开发这些智能维护应用程序，并在芬兰的一个矿场和一个发电厂进行测试。目的是为包括纸浆和造纸厂在内的所有工业工厂实施这些维护工具。它们支持维美德的战略，通过使用智能产品、工具和服务，使维护活动更有效，成本更低。
来自无线传感器信号的诊断智能来自云计算网络，在云计算网络中，机器、控制阀或电子发射器的测量数据被转换为有洞察力的信息，以便维修技术人员可以立即进行合理的维修。作为这种云计算能力的一个例子，Lotus Formula 1赛车队正在使用微软基于云的软件来监控和分析来自赛车中200多个无线传感器的信号。目标是做出快速和确定的调整并赢得比赛。在纸浆和造纸厂，维护部门希望在降低维护成本的同时增加流程正常运行时间。赢得比赛和维护-两个重要的目标。
这些发展背后有合理合理的理由。维护一个复杂和广泛的磨是一项艰巨的，耗时和昂贵的任务。然而，对于盈利能力来说，确保作业以最高效率运行、最小化中断和无代价故障是至关重要的。最重要的是，必须确保工人的安全。为了实现设备的高可用性，在设备开发的早期发现故障、计划维护并在生产受到影响之前进行维修至关重要。这种信息访问需要容易和直观地操作，以便维护任务和决策快速、果断和具有成本效益。
问题是，在一个工厂的数百米范围内，有数千个活跃的维修点。其中包括高效、安全操作过程所需的阀门和现场设备，以及需要定期检查的机械维修点，以确保它们不会显示出即将发生的故障模式。新的可移植用户界面将硬连线系统(通常由几百个监控点组成)扩展到数千个可访问点。传感器可以在定期维护期间放置，也可以在稍后重新安置。
智能手机中的红外摄像头会对热点发出警告，这些热点可能会在故障发生前提示故障的发生。
这些应用程序充分利用了许多使能技术和标准，包括磁导航技术、低功耗无线机械状态传感器、低功耗无线蓝牙通信或其他无线协议，以及通过Wi-Fi连接到互联网的云计算访问。为了在具有DCS、现场总线接口和各种现场设备的现有工厂网络中实现数据收集和集中应用，需要一个通用的通用接口。
目前的移动维护应用程序正在使用OPC UA开发一个标准协议。它可以由具有自己的OPC UA服务器的子系统构建，并且可以将信息聚合到更高的级别。OPC UA本身可以安装在不同的操作系统上，如Windows和Linux，甚至是安卓。这种设计提供了一种安全的方式与来自不同网络拓扑的传感器和设备提供的信息进行交互。
函数的概念很简单。维护人员的界面将显示由计算机化维护管理系统(CMMS)确定的每日任务列表。然后，用户界面引导工人穿过复杂的工厂，到达要检查的设备。这种新的导航技术是基于读取建筑物结构特有的磁信号。工厂内部的磁信号可以精确定位一个可用的监测点，因此不必再四处寻找和浪费时间。它也有利于新雇用的技术人员和第三方维护承包商，他们可能不熟悉工厂的复杂布局。
手机或智能玻璃界面显示来自便携式测量设备的数据，该测量设备临时安装在泵、电机、轴承或其他部件的外壳上。这种可移植性是一种在工厂内扩展维护监视能力的低成本方式。通过对该部件的当前状态和维护历史进行云分析，可以判断是否需要服务。
智能手机界面引导维护技术人员通过复杂的工厂布局，直到需要服务的位置。上面的屏幕显示了一个视觉透视图和一个映射视图。
低能机械状态传感是新型移动维修应用的基石。这些微型微机电(MEMS)传感器可以分析材料中与振动相关的应力突然重新分布所产生的瞬态弹性波。通常，状态监控点包括振动和温度测量。这种能力可以扩展到包括声学(用于泄漏检测)、发光、湿度、压力以及磁和陀螺仪波动的小型化测量。由于这些传感器功耗低，电池寿命可达4年，如果电池电量不足，也不用担心，因为会创建“更换电池”的消息。
从原始传感器信号中获得的情报来自云计算网络，其中执行信号光谱和其他状态监测技术，如包络分析。这种分析将原始信号转化为可操作的智能信息。
维美德还致力于将热成像集成到应用程序中。这将使维修人员对机械问题有额外的了解，而这些问题可能只在设备的可见视图中隐藏。
这种低成本和可扩展的维护监控和诊断应用程序有望扩展工厂维护部门的分析和服务任务能力，包括许多以前由于高成本而不可用的工艺设备点。它还通过快速指导工人到维护任务点，并对部件的状况进行智能评估，简化了定期维护路线的管理。
这种多维应用程序将使最终用户和维护经理能够将实时数据和设备状态与历史数据集成在一起，以最有效的方式预测维护需求并计划维护活动，以优化工厂正常运行时间并将成本降至最低。
更多信息请联系:Mika Karailamika.karaila@valmet.com
