IoT-сервис для криогенного производства

Тема: Истории успеха

Теги: #интернет_вещей, #промышленность, #облака

О компании-заказчике

Крупнейшая российская компания по производству технологий и оборудования разделения воздуха, по снабжению техническими газами и разработке комплексных решений по переработке попутного, природного газа и СПГ.

Ситуация

Компании требовался сервис удаленного мониторинга работы воздухоразделительной установки и сбора данных с определенным набором метрик для последующей разработки матмодели оптимизации процесса технического обслуживания ремонта оборудования и ряда сопряженных бизнес-процессов, среди которых: управление закупками, поставками, взаимоотношениями с поставщиками, финансовое и производственное планирование.

Сервис должен был обеспечить сбор, трансформацию и хранение данных для последующего ретроспективного анализа, а также для будущих решений:

  • для удаленного диагностического обслуживания (обеспечивает интеграцию телеметрических данных в режиме реального времени в математическую модель прогнозирования выхода из строя узлов и агрегатов воздухоразделительной установки);
  • для прогнозного обслуживания (позволяет прогнозировать время обслуживания насосов на удаленных насосных станциях, чтобы избежать незапланированных сбоев и остановок оборудования);
  • для поиска производственной функции (позволяет найти различные сочетания факторов производства для максимального объема выпуска);
  • для анализа влияния температуры, влажности, структуры атмосферного воздуха на производительность.

Принцип работы установки: атмосферный воздух проходит через ряд фильтров механической фильтрации, далее попадает в компрессор для сжатия и затем в ожижительную секцию для последующего разделения воздуха на компоненты.

Инфраструктура

В воздухоразделительной установке находятся газоаналитизаторы, расходомеры, узлы энергоучета (датчики, которые использовались в рамках данного проекта), шкаф АСУТП, в котором монтированы контроллер и полевая шина.

Параметры мониторинга

В рамках пилота были определены 44 параметра, которые компания хотела отслеживать, чтобы копить исторические данные. Это аргонная фракция, аргон, азот, кислород, воздух, поступающий в блок разделения, и информация с энергоузлов воздухоразделительной установки: активная, реактивная и суммарная электроэнергии.

Решение

Облачный сервис с использованием платформы Microsoft Azure.

Шлюз

На первом этапе проекта необходимо было выбрать шлюз, который станет «прослойкой» между облаком и коммутируемым оборудованием воздухоразделительной установки.

Решение было принято в пользу шлюза ThingsPro Gateway на основе устройства UC-8112, сертифицированного компанией Microsoft. Производитель – компания MOXA – широко известна среди специалистов АСУТП, поэтому выбор устройства не вызвал у заказчика сомнений.

С аппаратной точки зрения ThingsPro Gateway является встраиваемым компьютером промышленного исполнения, может работать в неблагоприятных условиях и имеет традиционные интерфейсы RS-422/485 для подключения к программируемому логическому контроллеру (ПЛК) и модулям ввода-вывода. Выход в Интернет осуществляется при помощи проводного Ethernet или через LTE.

Программное обеспечение шлюза имеет удобный веб-интерфейс, который позволяет быстро и наглядно настроить передачу данных в облако. Шлюз опрашивает контроллер и пакетирует данные, которые затем отправляет в платформу Azure, использующуюся в этом проекте.

В облаке была произведена настройка потокового обработчика IoT Hub , Stream analytics , SQL Database и Power BI.

Архитектура приложений Azure

  • IoT Hub принимает сообщения от шлюза ThingsPro Gateway.
  • Stream Analytics обращается к IoT Hub, берет оттуда сообщения и обрабатывает их.
  • Поток из Stream Analytics разветвляется: первая часть идет напрямую в Power BI в дешборды реального времени, вторая – в SQL Database, в котором создано около 160 таблиц. В SQL Database прописали хранимые процедуры по определенному расписанию и алгоритмам (агрегаты и трекеры инцидентов). Суть агрегатов заключатся в том, чтобы из секундных значений получать часовые, а дальше для последующей аналитики преобразовывать часовые значения в суточные, месячные, квартальные, полугодовые и годовые. В трекерах инцидентов заданы номинальные значения для каждого параметра, в диапазоне которых установка работает нормально, и аварийные значения: в случае поступления они фиксируются в отдельной таблице для последующего изучения технологом установки для понимания того, как развивался процесс за 10 минут до инцидента и после 10 минут.
  • SQL Database подключен к Power BI для ретроспективного анализа. Сделав дешборд в Power BI, можно автоматически перенести результаты в мобильную версию.

После настройки всей логики в SQL Database начались работы по настройке Power BI. Были созданы панели, которые отражают техпроцесс в режиме реального времени, и дополнительно графики по ключевым производственным параметрам, на которые наложены границы (диапазон номинальных границ и диапазон аварийных границ).

Кроме того, были настроены отчеты:

  • посменный по удельному расходу электроэнергии, поскольку производство очень энергоемкое и основная статья затрат – электроэнергия;
  • по производству готовой продукции с прогнозом на основе однофакторной модели с помощью встроенных средств Power BI;
  • по расходу электроэнергии в разрезе каждого агрегата воздухоразделительной установки (аналог АСТУЭ) и мгновенный учет элетроэнергии;
  • для анализа инцидентов во время технологического процесса для исследования переходного процесса.

Результат

IoT-сервис удаленного мониторинга работы воздухоразделительной установки и сбора данных успешно введен в эксплуатацию и запланирован к тиражированию на другие воздухоразделительные установки.

Почему IoT-решения?

  • Подобные сервисы особенно подойдут компаниям, которые планируют менять свой механизированный парк на полуавтоматы и автоматы. Благодаря контроллерам на оборудовании, есть возможность размещать данные в хранилище и реализовать часть функций MES.
  • Стоимость сервиса – операционный платеж. Есть возможность отказаться от подписки.
  • Нанять специалистов по аналитике намного проще, нежели специалистов по разработке узконаправленных систем.
  • В платформе есть дополнительные сервисы, которые можно свести воедино с помощью интеграционных механизмов, встроенных в платформу.
  • Открытость технической и справочной документации помогает взращивать компетенции внутри компании.
  • Не нужно беспокоиться о SLA – все в зоне ответственности провайдера услуг дата-центра.
Автор:
Автор:

Сергей Беляев

Директор проектов отдела управления стратегическими проектами Softline