Wie eine Nucor-Mühle von der Zustandsüberwachung profitiert

In den letzten Jahren wurde die integrierte Überwachungs- und Diagnoselösung von Azima DLI umfassend bei Nucor Steels Blechwalzwerk Hickman eingesetzt.

Die automatisierte Datenerfassung wurde eingeführt und in Verbindung mit etablierten traditionellen manuellen Zustandsüberwachungsprogrammen im Werk angewendet. Die von beiden Methoden gesammelten Daten werden über ein einziges Webportal interpretiert und angezeigt, und die Diagnose wird von Azima-Analysten aus der Ferne durchgeführt.

Dieser Artikel beschreibt die Begründung, Entwicklung, Anwendung und Vorteile einer solchen integrierten Lösung. Spezifische Fallstudien werden zusammen mit Diskussionen über Bereitstellungsprobleme und überwundene Hindernisse vorgestellt.

Übersicht über die Zustandsüberwachung

Die Zustandsüberwachung, allgemein als vorausschauende Wartung bezeichnet, ist ein bewährter Ansatz zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Produktivität in der Industrie.

Die zugrunde liegende Philosophie ist, dass Technologie verwendet werden kann, um den Zustand von Anlagen und Ausrüstung zu messen und zu bewerten und so intelligente Entscheidungen über Wartungsaktivitäten zu ermöglichen.

Auf diese Weise werden die Assets gewartet, die Aufmerksamkeit erfordern, während diejenigen, deren Leistung und Zustand als normal eingestuft werden, mit produktiven Aufgaben allein gelassen werden.

Die erste Anwendung der Zustandsüberwachung fand in den 1970er Jahren in der Versorgungsindustrie und der petrochemischen Industrie statt. Während dieser Zeit fanden enorme Anlagenerweiterungen und -konstruktionen statt, und die Anlagengröße stieg dramatisch an.

Anstatt von vielen kleinen Maschinen abhängig zu sein, waren Anlagenzuggröße und -kapazität derart, dass eine typische Raffinerie oder ein großes Kraftwerk absolut abhängig von sehr wenigen, sehr großen und sehr teuren Kapitalmaschinen wurde.

Der Verlust eines dieser Kapitalanlagen (hauptsächlich rotierende Maschinen) durch mechanisches Versagen könnte (und tat) zu erheblichen Einkommensverlusten und im Falle einiger größerer petrochemischer Anlagen zu tatsächlichen Marktstörungen führen.

Diese Realität führte zur Entwicklung von Fehlerschutzsystemen (Warn-/Auslösesysteme basierend auf Schwingungsanalysen) zum Schutz von rotierenden Kapitalmaschinen vor einem katastrophalen Ausfall.

Diese Fehlerschutzsysteme haben sich als sehr erfolgreich erwiesen, um Unfälle zu verhindern und Schäden durch Maschinenausfälle zu begrenzen. Diese Systeme wurden bald institutionalisiert und Standards (API usw.) wurden entwickelt und in den entsprechenden Branchen akzeptiert.

Aufgrund des Erfolgs von Fehlerschutzsystemen begannen viele Anlagenbetreiber zu vermuten, dass ähnliche Ansätze auf die unzähligen kleineren Maschinen in der Anlage angewendet werden könnten.

Auch wenn der Ausfall einer dieser kleineren Maschinen selbst keine Anlage zum Stillstand bringen konnte, machten die Gesamtkosten für Reparaturen an diesen Maschinen die Anwendung der Zustandsüberwachung in einer typischen Raffinerie oder Chemieanlage attraktiv.

Die hohen Kosten pro Maschine für die Anwendung eines Fehlerschutzsystems verhinderten jedoch, dass dies Realität wurde. Stattdessen reagierte die Technologie mit der Entwicklung tragbarer Messgeräte.

Angefangen mit einfachen Messgeräten, manuellen Protokollblättern und Trending, wurden Maschinenüberwachungsprogramme geboren. Ab den späten 1980er Jahren führte die Explosion der PC-/Computertechnologie zur Entwicklung computergestützter manueller Datenerfassungssysteme, die auf dem Markt für Anlagenwartung schnell Erfolg hatten.

In kürzester Zeit verbreitete sich der Einsatz von „Datensammler“-Systemen – programmierbaren Blackboxen mit genau definierten Messfunktionen – in vielen Branchen, einschließlich der Stahlindustrie.

In einer PC-basierten Software wurde eine „Route“ erstellt, die die zu vermessenden Maschinen und die spezifischen Messungen definierte, und auf den Datensammler heruntergeladen.

Das Personal würde in die Anlage gehen, um Daten mit dem Gerät zu sammeln und die Daten dann hochzuladen. Diese Daten würden dann analysiert und ein Bericht mit Empfehlungen zu geeigneten Wartungsarbeiten erstellt.

Durch die enormen Fortschritte in der Datenverarbeitungstechnik sind diese sogenannten „Walk-Around-Systeme“ so weit fortgeschritten, dass die Messtechnik keine Grenze mehr ist. An einem Tag können mit relativ geringen Qualifikationsanforderungen Megabytes an Maschinenzustandsdaten erfasst werden. Dieser Ansatz stellt bis heute den Status Quo dar.

„Konflikte“ begehbare Datensammlung und -analyse

Aktuelle Datenerfassungssysteme sind sehr leistungsfähig und stellen nahezu wundersame Verbesserungen gegenüber den anfänglichen Systemen der 1980er Jahre dar. Moderne Datensammler sind in erster Linie dazu gedacht, Vibrationsdaten von rotierenden Maschinen zu sammeln (obwohl andere skalare und nicht dynamische Daten, einschließlich manueller Beobachtungen und Kommentare, normalerweise eingegeben werden können).

Die beiliegende Software ermöglicht die Präsentation der gesammelten Daten zur Analyse. Diese Software unterstützt in der Regel die Einbindung anderer externer Daten wie Infrarotthermografie und Schmierstoffanalyse.

In einer typischen EAF/Mini-Mill-Umgebung liegt die tatsächliche Ausführung und Verantwortung für ein solches Walk-Around-Vibrationsprogramm entweder im eigenen Haus oder bei externen Vertragsressourcen.

Eine typische AF/Mini-Mühle mit zugehöriger Kaltwalzanlage kann über 500 bis 600 einzelne Maschinen verfügen, die über Datenerfassungs-/Walk-Around-Methoden überwacht/überwacht werden, wobei jeden Monat zwischen 5.000 und 10.000 Einzelmessungen durchgeführt werden.

Dies entspricht unter typischen Bedingungen allein etwa einer bis zwei Mannwochen Messaufwand. Die Datenanalyse nimmt normalerweise eine weitere Mannwoche in Anspruch.

Die heutigen manuellen Datensammlersysteme haben einen nahezu Zenit der Effizienz erreicht. Zu Beginn (Ende der 1980er Jahre) schränkte die Verarbeitungstechnologie in Mikroprozessoren und Speicher deren Leistung ein und abhängig von den durchzuführenden Messungen wartete der technische Analytiker oft darauf, dass der Datensammler eine bestimmte Aufgabe erledigte.

Als solche war seine Effizienz begrenzt. Die heutige Verarbeitungstechnologie ist so weit fortgeschritten, dass die erforderlichen Abtastzeiten und die grundlegende Mathematik der Datendigitalisierung das Zeitlimit und nicht die Leistung von Hard- und Software sind.

Es ist nicht zu erwarten, dass aufgrund von Änderungen der Messtechnik signifikante Zeitgewinne in Bezug auf die Datenerfassungszeit erwartet werden.

Bei einem manuellen Datenerfassungsprogramm ist es eine beachtliche Leistung, einen Auslastungsfaktor (Zeitaufwand für das tatsächliche Messen im Gegensatz zum Reisen von Punkt zu Punkt, Hoch- und Herunterladen von Daten usw.) von 60 bis 70 Prozent zu erreichen.

Es ist nicht ungewöhnlich, dass der Datenerfassungsteil einer Zustandsüberwachung 70 % oder mehr der wiederkehrenden Betriebs-/Arbeitskosten in Anspruch nimmt.

Die Datensammlung ist natürlich nur ein Teil des Prozesses zur Ausführung eines erfolgreichen Zustandsüberwachungsprogramms. Datenanalyse, Screening-Prozesse und Berichterstattung sind unerlässlich, um Kostensenkungen und Verbesserungen der Betriebszeit zu erzielen.

In den meisten Fällen sind die Verfügbarkeit und die Fähigkeiten von Personal mit der entsprechenden Erfahrung und Ausbildung die bestimmenden Faktoren für den Erfolg eines Zustandsüberwachungsprogramms. Das Sammeln von Daten ist nicht schwer; Die angemessene Nutzung der Daten ist viel schwieriger konsistent zu erreichen.

Trotz sehr leistungsfähiger Messtechnik hängt der Erfolg der Zustandsüberwachung in einer bestimmten Anlage immer noch von der Fähigkeit ab, Daten von den Maschinen der Anlage zu sammeln und richtig zu interpretieren.

Manuelle Datenerfassungsprozesse sind selbst bei effizienter Datenerfassung und qualifizierter Analyse immer noch Momentaufnahmen und spiegeln möglicherweise nicht die tatsächlichen Betriebsbedingungen wider, denen die Anlagenausrüstung ausgesetzt ist. Dies liegt daran, dass die Daten von Tag zu Tag mehr variieren, als durch eine monatliche Erhebungsroute aufgedeckt wird.

In der Vergangenheit war die Stahlindustrie bereit, die Zustandsüberwachung als Mittel zur Verbesserung der Werksproduktivität einzuführen, und in Werken gibt es viele erfolgreiche Programme.

Ob im Auftrag oder in Eigenregie, es gibt die gleichen Fragen, die für die erfolgreiche Implementierung eines Zustandsüberwachungsprogramms gelten. Das schwierigste Problem besteht darin, die entsprechenden Fähigkeiten und Erfahrungen in der Rolle der Zustandsüberwachung zu behalten.

Um erfolgreich zu sein, muss eine Person:

• Seien Sie mit rotierenden Maschinen und Maschinenkomponenten sehr vertraut – die Person muss Kupplungen, Lager und Getriebe, Maschinendynamik (zumindest auf einer grundlegenden Ebene) und die Faktoren verstehen, die den Maschinenverschleiß beeinflussen.

• Seien Sie zumindest mit esoterischen Konzepten wie Spektralanalyse, Frequenzanalyse, Phase, Modulation usw. vertraut (oder können und wollen darin trainiert werden) und haben Sie ein ausreichendes Verständnis einiger grundlegender Konzepte, die normalerweise nicht zum Vokabular von . gehören eine Person mit den erforderlichen mechanischen Fähigkeiten.

• Seien Sie in der Computertechnologie kompetent, zumindest auf dem Niveau eines fortgeschrittenen Anwendungsbenutzers – alle aktuellen Zustandsüberwachungstechnologien beinhalten in sehr hohem Maße Computernutzung.

• Seien Sie ein erfahrener Kommunikator. Die Begründung einer gegebenen Empfehlung klar zu erklären ist eine wichtige und oft übersehene Voraussetzung für ein erfolgreiches Zustandsüberwachungsprogramm.

• Seien Sie bereit (oder haben Sie Personal, das bereit ist), routinemäßig heiße, schmutzige und sich wiederholende Datenerfassungsarbeiten durchzuführen, die normalerweise schwer zugängliche oder gefährliche Bereiche umfassen.

Es ist nicht schwer zu verstehen, warum es auf lange Sicht schwierig ist, die entsprechenden Personalressourcen, ob intern oder extern, aufrechtzuerhalten. In den Entwicklungsjahren der Zustandsüberwachungstechnologie (Ende der 1970er bis Anfang der 1990er Jahre) verfügten die meisten Werke, unabhängig von ihrer Größe, über ein oder zwei (manchmal viel mehr) Ressourcen für Zustandsüberwachungsprogramme.

Diese Bereitstellung führte zu einem effektiven „Farmclub“-System, das erfahrenes Personal sowohl für die werksinternen Programme als auch für externe Vertrags-/Beraterquellen bereitstellte. Veränderungen in der Betriebsbesetzung, Personal- und Positionswechsel sowie Pensionierungen haben zu einer Situation geführt, in der die Verfügbarkeit dieses Personals begrenzt ist und schrumpft und die Kosten für diese Arbeiter steigen.

Der Rückgang der Verfügbarkeit von Humanressourcen mit den entsprechenden Erfahrungen und Fähigkeiten hat dazu geführt, dass nach Wegen gesucht wurde, die Daten dem Analysten zur Verfügung zu stellen. Auf diese Weise kann eine Person mit den erforderlichen Fähigkeiten weit mehr Gewerbeflächen abdecken, als dies sonst möglich wäre.

Die Zunahme der Entfernungsüberwachung

Seit Ende der 1970er Jahre hat die Automatisierung für die Anlagen- und Prozesssteuerung und -kommunikation sowohl in Bezug auf Komplexität als auch Marktakzeptanz erheblich zugenommen. Computer auf jedem Schreibtisch und in jedem Kontrollraum sind heute die Norm. Mühlen und Werke verfügen in der Regel über sehr ausgeklügelte und umfangreiche IT-Netzwerke sowohl für die Verwaltung als auch für die Prozesssteuerung/-automatisierung.

Erste Ansätze in vielen verschiedenen Industrien betrafen die Übertragung von maschinenzustandsbezogenen Daten an bestehende Mensch-Maschine-Schnittstellen (MMI)/Mensch-Maschinen-Schnittstellen (HMI)-Systeme.

Insbesondere wurden vorhandene Maschinenschutzsysteme (Warnung und Auslösung) in die HMI/MMI-Schnittstellen des Kontrollraums eingebunden, damit die Bediener Vibrationen, Temperatur und andere Maschinenzustandsparameter anzeigen können.

Typischerweise handelte es sich dabei nur um skalare Werte, die zwar wertvoll in Bezug auf Informationen und Hinweise auf mögliche Maschinenprobleme waren, aber in Bezug auf Trend-, Analyse- und Dateninterpretationsfähigkeiten fehlten.

Das Werkspersonal erhielt so die Information, dass eine bestimmte Maschine stärker vibrierte oder eine Lagertemperatur stieg usw. Dies ließ die Frage offen, warum diese Veränderungen auftraten und wie die Anlage auf diese Veränderungen reagieren sollte.

Fortschritte in der Technologie, das Internet und die Notwendigkeit, Maschinen mit begrenztem Personal effizienter zu überwachen, haben die Entwicklung erweiterter Fernüberwachungssysteme vorangetrieben.

Anstatt Maschinendaten nur intern (in die Leitwarte usw.) zu liefern, ermöglichen Technologie und Internet den Zugriff auf Informationen von überall und jederzeit. Diese neue Methode verwendet feldmontierte Sensorgeräte und -instrumente, eine Art von Aggregationsgeräten, fortschrittliche Software und Zugang zu Werks- und externen Netzwerken für die Datenübertragung.

Die Vorteile eines solchen Systems liegen auf der Hand:

• Häufigere Überwachung von Maschinen ohne Anwesenheit von Datenerfassungs-/Analysepersonal sowie die Möglichkeit, dynamische Änderungen des Maschinenzustands aufgrund von Last, Geschwindigkeit und Betriebsbedingungen zu beobachten.

• Die Möglichkeit, Daten zur Fernabfrage an einen anderen Standort zu verschieben.

• Die Möglichkeit, mehrere Ressourcen an mehreren Standorten zu verwenden, um Daten zu betrachten.

• Die Möglichkeit, andere Parameter zu überwachen, als normalerweise in einem herkömmlichen manuellen Programm überwacht würden.

• Die Fähigkeit, die Maschinenleistung in Bezug auf Effizienz, Durchsatz usw. zu bewerten und diese Daten mit dem Maschinenzustand in Beziehung zu setzen.

Die Geschichte der Zustandsüberwachung bei Nucor Hickman

Nucor Hickman hat seit mehr als 10 Jahren ein Zustandsüberwachungsprogramm im Einsatz. Das Programm basierte auf traditionellen manuellen Erhebungsmethoden und -techniken und wurde von externen Vertragsressourcen bereitgestellt.

Monatlich wurden Daten zu Geräten im gesamten Werk gesammelt, mit häufigen Anrufen zur Fehlerbehebung und Analyse spezifischer Probleme. Nach der Datenerhebung wurde eine Analyse durchgeführt und schriftliche Berichte mit Empfehlungen wurden an das entsprechende Mühlenpersonal verteilt.

Alle Systeme im Werk (Umwelt, Warmwalzwerk, Gießerei und Schmelzerei) wurden einbezogen. 1998 fügte Nucor Hickman eine Kaltwalzanlage mit einer Beizlinie, einer Verzinkungslinie, einer RT-Walze und einer Glühkapazität hinzu.

Das traditionelle Überwachungsprogramm wurde um diesen Teil der Mühle erweitert (fast verdoppelt). Nach der Integration der Kaltwalzanlage in das Programm standen monatlich 590 Maschinen unter Überwachung. Eine typische Umfrage erforderte zwei bis drei Mannwochen, um mit manuellen Methoden abgeschlossen zu werden.

Als frühe Formen der Datenfernerhebung und -analysemethoden zur Verfügung standen, stiegen die Möglichkeiten, bei denen die Fernüberwachung praktisch und nützlich sein könnte. Im ersten Fall wurden Wasserkühlungspumpen für Gießformen, die traditionell ein Wartungsproblem darstellten, aufgrund geänderter Betriebsbedingungen zu einer möglichen Anwendung.

Die Formwasserpumpeninstallation bei Nucor Hickman bestand zu diesem Zeitpunkt aus drei 700 PS starken Zentrifugalpumpen mit Gegensaugung, die direkt mit Induktionsmotorantrieben gekoppelt waren. Im typischen Betrieb waren zwei Pumpen in Betrieb und eine als Inline-Ersatzteil gewartet.

Die Betriebsanforderungen machten einen erhöhten Formwasserfluss erforderlich, und alle drei Pumpen wurden in Betrieb genommen. Dies wirkte sich negativ auf die Vibrationspegel der Pumpe aus und verringerte das Vertrauen in die Pumpenzuverlässigkeit.

Es gab keine Restkapazität mehr (die Standby-Pumpe war jetzt im Dauerbetrieb), was die Auswirkungen eines Pumpenausfalls erheblich machte. Nucor Hickman entschied sich, einige der frühen internetbasierten Fernüberwachungstechnologien auf die Pumpen anzuwenden.

Erwartete Vorteile waren eine zeitnahere Problemerkennung und ein besseres Verständnis des Schwingungsverhaltens der Pumpen. Darüber hinaus wurde den Systemen an jedem Motor ein Stromsensor hinzugefügt, der eine Überwachung der Systemlast parallel zu den Pumpen- und Motorvibrationen an jeder der Pumpen ermöglicht.

Das System würde Lagertemperaturen, Vibrationsstärken, Förderdrücke, Stromstärken und Frequenzinhalt/Zeitbereichs-Vibrationsdaten von jeder Pumpe melden. Diese Daten standen dem Analysepersonal des Auftragnehmers, das für die Überwachung des Pumpenverhaltens verantwortlich war, sowie dem Anlagenpersonal zur Verfügung.

Darüber hinaus waren die Daten über das Web verfügbar, sodass sie von überall mit einer Internetverbindung zugänglich waren. Mehrere Benutzer können gleichzeitig von mehreren Standorten aus auf das System zugreifen.

Das internetbasierte Überwachungssystem wurde installiert, wobei die Daten viel häufiger und unter anderen Betriebsbedingungen erhoben wurden. Bereits wenige Tage nach Inbetriebnahme des Online-Remote-Systems wurde deutlich, dass das Schwingungsverhalten der Pumpen viel stärker variierte, als es die monatlichen Daten vermuten ließen.

Dies liegt daran, dass monatliche Daten – selbst mehrere Jahre – einfach nicht ausreichten, um dies zu bemerken. Die durch das automatisierte System ermöglichte häufige Sammlung zeigte deutliche 3:1-Variationen über verschiedene Betriebsmodi. Darüber hinaus zeigten Laststromdaten (die von den herkömmlichen einmal/Monatsdaten nicht verfügbar waren) an, dass die Pumpen normalerweise nicht annähernd voll belastet waren und weit außerhalb der Kurve arbeiteten.

Als Ergebnis wurde eine Ingenieurstudie der Pumpensysteme und des Betriebs in Auftrag gegeben. Die Studie kam zu dem Schluss, dass Dimensionierungsfehler, Regelstrategien und Rohrleitungskonfigurationen für die gewünschten Betriebsbedingungen falsch waren. Die Pumpen wurden in der Größe angepasst und andere Änderungen vorgenommen, um den gewünschten erhöhten Durchfluss zu erzielen.

Dadurch wurden Kapazitätsreserven geschaffen, ohne dass alle drei Pumpen laufen mussten, und trug wesentlich zu einer verbesserten Kühlung und Lebensdauer der Form bei. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass diese Probleme ohne die vom Fernüberwachungssystem bereitgestellten Daten ans Licht gekommen wären.

Weitere Anwendungen der Fernüberwachungstechnologie wurden an Baghouse-ID-Ventilatoren und Druckluftkompressoren in der Warmwalzanlage installiert. Die Heißmühlen-Luftkompressoren sind dreistufige Kreiselmaschinen, die direkt von zweipoligen Induktionsmotoren angetrieben werden.

Die Kompressoren und Motoren wurden monatlich überwacht und unterlagen häufigen Lagerausfällen der Antriebsmotoren. Einmal im Monat erfasste Daten zeigten häufig Lagerausfälle, aber die Trends waren unberechenbar und es wurde keine klare Ursache gefunden.

Beim Einsatz der Fernüberwachungstechnik stellte sich heraus, dass – wie bei den Formwasserpumpen – die Vibrationspegel viel stärker schwankten, als aus den monatlichen manuellen Daten ersichtlich war.

Es war auch klar, dass die Variationen ein Muster aufwiesen, das die Umgebungstemperaturen genau verfolgte. Da auch die Lagertemperaturen überwacht wurden, war klar, dass bei steigender Umgebungstemperatur die Vibrationspegel dramatisch zunahmen.

Die Analyse des vom Fernüberwachungssystem gelieferten Frequenzinhalts zeigte eindeutig, dass die Ursache für die Zunahme der Vibration eine Unwucht in den Motorrotoren war.

Eine weitere Überprüfung der Lagerverschleißmuster ergab, dass die radialen Conrad-Kugellager des Motors einer extremen Axiallast ausgesetzt waren. Daraus wurde ersichtlich, dass sich der Motorrotor bei hohen Temperaturen axial ausdehnt und die Motorlagerpassungen nicht genügend Spiel hatten, um diese Ausdehnung zu berücksichtigen, was zu einer Verbiegung des Rotors (daher die Unwucht) und einer axialen Überlastung der Motorlager führte.

Als Ergebnis dieser Entdeckung wurden die Kompressorantriebsmotoren durch eine alternative Konstruktion ersetzt. Die vom Fernüberwachungssystem gemeldeten Vibrationspegel blieben niedrig und die Zuverlässigkeit wurde dramatisch verbessert.

In der Kaltwalzanlage bei Hickman wurden die RT-Gerüstantriebe mit vier 5.000 PS starken Synchronmotoren ausgestattet. Die Motoren waren Gleitlagermaschinen und nicht zuverlässig.

Schubkräfte und daraus resultierende Lagerausfälle führten zusammen mit elektrischen Ausfällen des Polschuhs zur Installation eines Warn- und Auslösesystems basierend auf Näherungssonden an den Motoren und Beschleunigungsmessern an den Mühlengetrieben.

Dieses System lieferte nicht nur Warn- und Auslösefunktionen, sondern lieferte dem Analysepersonal außerhalb des Werks auch nahezu in Echtzeit Schwingungsdaten, einschließlich Wellenumlaufbahnen. Das Personal für die Fernanalyse könnte Hunderte von Kilometern entfernt sein, Daten nahezu in Echtzeit anzeigen und sich bei Problemen mit den Walzgerüsten direkt mit den Kanzelbedienern beraten.

Als Ergebnis dieser und anderer Erfolge war klar, dass die Fernüberwachung von Maschinen Verbesserungen und Möglichkeiten bietet, die mit herkömmlichen Mitteln nicht bereitgestellt werden können.

Dieses frühe System hatte jedoch Einschränkungen. Es stützte sich auf die serielle RS-485-Kommunikation mit einem Scanner/Site-Server. Mit der Erweiterung des Systems wurden die Abtastraten langsamer und die neuesten Daten standen nicht rechtzeitig zur Verfügung.

Es verwendete auch proprietäre Sensoren, die die Konfigurierbarkeit und Flexibilität der Anwendung einschränkten. Das System auf der RT-Mühle war zwar leistungsstark, aber teuer und aufgrund der Verwendung der VPN-Technologie auf einen Benutzer gleichzeitig beschränkt.

Ab Ende 2004 und Anfang 2005 führte Nucor Hickman die drahtlose Technologie im Werk ein. Die Begründung waren Versand- und Lageranwendungen, Kräne und Systeme im Warmwalzwerk und die Erfüllung anderer betrieblicher Anforderungen.

Gleichzeitig kam eine verbesserte Fernüberwachungstechnologie auf den Markt, die dieselben drahtlosen Protokolle verwendet. Diese von Azima DLI entwickelte neue Fernüberwachungstechnologie verwendet handelsübliche (COTS) Sensoren, Standard-Netzwerkprotokolle und war in Bezug auf Software und Anwendung viel flexibler.

Die Konvergenz der drahtlosen Technologie, ihre Anwendung in der Fabrik und die Verfügbarkeit verbesserter Technologien haben die Erweiterung der Fernüberwachung von Nucor Hickmans Geräten vorangetrieben.

Es ist interessant festzustellen, dass die drahtlose Implementierung und Bereitstellung durch andere Anwendungen innerhalb des Werks gerechtfertigt war. Die Auswirkungen der Maschinenüberwachungsdaten auf das Netzwerk waren minimal und machen selbst mit der umfangreichen Bereitstellung bei Nucor Hickman nur einen winzigen Bruchteil des Netzwerkverkehrs aus.

Nucor Hickman:Größter Fernüberwachungseinsatz in den USA

Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Artikels war das Blechwalzwerk Nucor Hickman der Standort der größten dynamischen Signal-Fernüberwachung in den Vereinigten Staaten.

Die Azima-Fernüberwachungstechnologie wird bei allen Mühlenkühltürmen, allen Sackhaus-ID-Ventilatoren, allen Sackhaus-Umkehrluftventilatoren, Gießform-Wasserpumpen, Gießmaschinen-Spritzwasserpumpen, allen Entkalkungspumpen, Dachbeschickungsflusssystem-Aspirationsventilatoren und Mühlenluftkompressoren verwendet.

Die Installation eines Fernüberwachungssystems an den Notstromaggregaten des Werks ist im Gange und ist für die nahe Zukunft der Formspannrollen im Kaltwalzwerk geplant. Ungefähr 280 Sensoren werden fernüberwacht.

Das Mühlenpersonal hat vollen Zugriff auf Daten, Alarmverläufe, Alarme und Warnungen, Berichte und Bericht-/Maschinenverläufe. Warnungen werden per E-Mail und/oder Handy-SMS übermittelt.

Das derzeit bei Nucor Hickman eingesetzte System kommuniziert über das Werksnetzwerk entweder über die drahtlose 802.11b-Technologie oder über Standard-Ethernet (im Gegensatz zu früheren Systemen, die eine serielle RS-485-Kommunikation erforderten).

Ein einzelner kleiner Standortserver (Standard-PC) befindet sich in der Anlage als Datengateway und Puffergerät. Wenn die Konnektivität außerhalb des Werks verloren geht, fungiert der Site-Server als Datenspeichergerät, das Daten zwischenspeichert, bis die Konnektivität wiederhergestellt ist.

Eines der Hauptmerkmale ist, dass die Überwachungsanwendung keine Software auf dem Ziel-Client-PC erfordert – es sind lediglich ein Internetzugang und ein Login für das System erforderlich.

Das System besteht aus Sensoren, die an der Zielmaschine montiert sind, und einem Sensor-Hub, der die Daten der Sensoren digitalisiert und aggregiert. Collected data is transmitted securely to the plant network via either 802.11b wireless or Ethernet. (Note that, although not currently employed at Nucor Hickman, the system also supports data transmission via a cellular interface, independent of the plant network.)

Figure 1. How the Azima DLI Remote Monitoring System Works at Nucor Hickman

Data is sent via the plant network to the local site server and then out over the Internet to Azima DLI’s remote servers. Plant personnel, analysts or other authorized parties can then access the system via a secure Web portal.

Access and privileges are controlled by double password, and depending on privileges, a user can have rights to view data, edit system settings, analyze data and/or issue reports. All data, alerts and alert histories, and reports generated by analysts are maintained on the Web portal.

Histories of reports generated can be sorted and searched by plant area, date, machine, fault type and other criteria.

While the number of remotely monitored machines continues to expand at Nucor Hickman, many less critical machines remain under manual surveillance by operators on rounds once a month.

These machines include those in the balance of plant (hydraulic pumps, roll stand cooling pumps, furnace cooling pumps, and so forth). This monthly data is fed into the Azima DLI system and displayed via the same secure Web interface as the remotely collected data.

This means that a mill-wide view of equipment health – from all monitored machines, regardless of collection method – is visible via a single platform.

Azima analysts are responsible for monitoring and analyzing all posted to the Web interface.

What’s Involved in Getting Remote Monitoring Started

One of the most attractive features of the remote monitoring system at Hickman is that it is comprised primarily of low-cost, commercially available components (for example, COTS sensors) combined with advanced software and specialized sensor hubs. Careful planning and forethought is needed to ensure a successful remote monitoring deployment. Some of the lessons learned include:

• Careful thought should be given as to which machines are to be monitored and in what manner. In the case of Hickman, although the condition monitoring contractor had overall responsibility for the implementation and operation of the system, and for disseminating the analysis and results there from, each individual mill area had to decide what was to be monitored and how. Reporting relationships, access and other issues were all discussed and defined well ahead of the installation of monitoring equipment. There was a clear list of which equipment would benefit from automated remote monitoring and which could be sufficiently monitored by conventional methods.

• Number of points per machine to be monitored is an important consideration. Simply mimicking what would have been done in a manual monitoring program (multiple points and measurements per bearing) is usually unnecessary and adds cost while delivering small incremental value.

• If wireless transmission is to be employed, determine the best protocol for the site:802.11b/g, ZigBee, or 900 megahertz. In the case of Hickman, 802.11b was the preferred choice and that has been universally true in other applications as well. It offers the widest selection of available devices, and can cover a wide area with just a few access points. The 802.11b protocol has proven to be very reliable and is immune to RF interference, even in the melt shop area.

• Involve IT early. Agreement needs to be reached on security, protocols, etc. well before the installation of a remote monitoring system. What are the mill’s security expectations and policies? Within the plant, is traditional Local Area Network (LAN) acceptable, or is a Virtual Local Area Network (VLAN) necessary? IT support during deployment is crucial to successful and efficient startup. Connectivity must be verified, etc.

How Remote Monitoring Benefits Nucor Hickman

The initial deployment of the current generation of remote machinery monitoring technology commenced in July 2005. The installation and commissioning of Azima’s remote monitoring system is continuing to expand.

The hybrid approach of monitoring critical machines in parallel with traditional manual walk-around monitoring of balance-of-plant equipment, all reported via a common Web-based portal, has provided solid value to Nucor Hickman personnel. Several case studies demonstrating this value are briefly detailed below.

Case Study 1:Failure Caught Without Site Visit or Increased Costs
In the spring of 2006, a 1,500 HP baghouse fan induction motor failed due to a sudden stator short failure. All of the baghouse fans were equipped with remote monitoring hubs and were under surveillance.

The motor was replaced with a rebuilt spare. Immediately on restart of the fan, much higher vibration levels were noted by the remote monitoring analyst (who was not on site). Mill environmental department personnel, who were responsible for the baghouse and its equipment, were notified of the increased vibration.

Further examination of the data identified the problem as an outer race defect on the inboard (drive end) bearing of the motor. Mill personnel requested an evaluation as to the likelihood of the motor continuing in service until the next maintenance outage.

Analysis of the data and the rate of change indicated that it was likely that the unit would indeed continue to run. In an attempt to increase the likelihood of a successful outcome, attempts at relubrication of the motor bearing were undertaken. Unfortunately, the relubrication actually increased the vibration, and the rate of deterioration increased dramatically.

Mill personnel were advised of the change, and monitoring surveillance increased (frequency of data collection can be increased remotely via the Azima system’s interface).

The unit continued to deteriorate and, by the weekend, had reached a stage wherein continued operation was questionable. A recommendation was made to remove the unit from service at the first opportunity. After mutual viewing of the data and trends by plant personnel in conference with the remote analyst, plant personnel decided to remove the unit from service.

A spare fan was placed in service while the motor replacement was undertaken. The spare fan also was equipped with sensors that reported to the Azima system.

Prior to beginning disassembly of the failed fan, the spare was restarted and vibration and performance data was reviewed by the remote analyst, who confirmed that the spare fan was running well and could be expected to give reliable service while the failed fan was repaired. Only after the confirmation of the health of the spare was the failed fan removed from service.

It should be noted that at no time during this episode was the equipment analyst on site at the mill. Problem detection, confirmation of the problem and diagnostics (including the condition assessment of the spare fan) were all conducted remotely with no site visits and no costs incurred.

In the case of the confirmation of the condition of the spare fan, the contractor analyst was in an airport hundreds of miles away and was still able to serve the mill.

It is unlikely that this level of detection, service and continued operation could have been achieved with conventional once/month survey method. Using conventional methods, it is likely that several site visits would have been required with extra costs incurred.

Figure 2. Trend Graph Showing Vibration Increase

Case Study 2:Air Compressor Runs the Last Mile
A centrifugal induction motor-driven air compressor had suffered from poor reliability for some time. Beginning in the spring of 2006, it was equipped with remote monitoring technology. Immediately upon installation of the system, dramatic variations in motor vibration level with compressor load were noted.

Remotely acquired and analyzed vibration data indicated that bearing fits were in poor condition, and that the spacer gear coupling associated with this compressor was partially locked up. A recommendation was made to not yet remove the unit from service, but rather to continue to run and monitor it while preparations for a repair were made.

Data also was provided to the motor repair vendor. The motor repair vendor concurred that the vibration data indicated a problem but that it was likely confined to the coupling.

The recommendation was made by the motor repair vendor to disconnect the coupling, run the motor solo, and take manual measurements to confirm the coupling problem. The coupling was disconnected, the motor was run solo and manual vibration measurements were undertaken.

The motor was actually worse in the uncoupled condition, and before the vibration measurements could be completed, the motor failed catastrophically.

When the motor repair was completed and the unit returned to service, the remote monitoring system was recommissioned and was able to confirm that the motor and compressor were in good condition and suitable for continued service. This condition persisted for several months, with the unit running well and remote monitoring continuing.

Unfortunately, following a mill outage, the compressor motor vibration exhibited a small but unmistakable increase in overall vibration on the motor. The melt shop personnel were notified and the recommendation was made to continue to run the compressor.

Monitoring frequency was increased and alert thresholds adjusted to compensate for the changes. No site visits were required and the increased monitoring and adjustments were accomplished remotely via the system’s interface.

A few weeks later, the adjusted alert levels were exceeded, and automated alerts were issued. No other changes were made.

Within a few more weeks, the steady trend upward in motor vibration continued. Plant personnel were continuously advised as to the deteriorating condition of the unit, as was the motor repair vendor. Finally, the deterioration reached a level where the remote analyst recommended removing the unit from service at the convenient opportunity.

The motor repair vendor sent personnel to the site to take manual vibration measurements on the motor. The manual measurements confirmed the problem and the unit was removed from service and sent out for repair.

A coupling issue and deterioration of the inboard motor bearing was confirmed. Again, no site visits by analysis personnel were required and the plant was able to “run the unit the last mile” without incurring catastrophic failure or mill outages.

Figure 3. Vibration Trend on Compressor Drive Motor

Case Study 3:Remote Monitoring Enables System-Wide Process Optimization
A remote monitoring system can, as in the cases above, greatly expand on the capabilities of conventional rotating machinery vibration analysis. What many do not realize is that remote monitoring technology can also contribute in ways that are not possible with conventional manual monitoring.

The baghouse fans at NUCOR Hickman are vital to the plant. Maintenance of plant productivity, while still staying within permitted emission limits, is essential to plant profitability. Operating costs (in terms of power consumption) for several thousand horsepower of fan drives is significant.

The monitoring system, as applied to the baghouse fans at Hickman, incorporates vibration measurements along with load current measurements. Sampling rates are very rapid, and the baghouse fans at Hickman have an essentially unity power factor. The fan motors are not individually metered at the MCCs.

With the rapid sampling of the remote monitoring system, however, it became possible to get a reasonably accurate measure of fan load and operating cost.

Soon after commissioning the baghouse fan remote monitoring system, is was seen that variations in fan load and fan vibration were, not surprisingly, directly related to tap-to-tap cycles of the EAFs. All of the fans take suction from a common plenum, which is in turn fed by the furnace and canopy ducts.

Data collected by the remote monitoring system allowed observation of the dynamics of fan load as the melt shop underwent normal operation cycles. The ability to average and integrate the load data unexpectedly revealed that significant variation in fan HP load existed not only during furnace cycles but from one fan to another.

The data indicated a several-thousand-dollars-per-month variation in the operating cost of the fans. After data review, it became apparent that there was significant temperature (and thus density and mass flow) variation from one fan to the next.

The variation in load was confirmed by temperature measurements and infrared thermographic observation of the change in duct temperatures over time. Poor distribution in the plenum has been partially corrected by installing turning vanes in the plenum and adjusting damper control strategy.

Material improvements in fan efficiency have been realized as a result of these actions. The remote monitoring system allowed quantification of these issues and the ability to directly measure the effects of corrective action. This would not have been possible with conventional machinery monitoring techniques.

Zusammenfassung

Nucor Hickman is embracing new remote monitoring technologies and integrating them with its existing manual data collection process. By determining the most effective monitoring method for each machine – based on level of criticality, history of problems, and so forth – Nucor has established a comprehensive monitoring program that delivers increased uptime, reduced safety risks, and lower maintenance costs.

By choosing the Azima DLI monitoring and diagnostics system, Nucor has installed a flexible system that supports the integration of data collected both by automated system and manual rounds.

All data is presented via a single, secure Web interface. This enables mill-wide alerts to potential problems and delivers critical data to remotely located Azima analysts for review, analysis and advice.

In addition to providing more comprehensive monitoring, Azima’s remote monitoring solution has reduced the demand on existing resources at Nucor Hickman and frees them up to focus on maintenance rather than data collection. The program has been successful to date at Hickman, with clear successes and benefits, and further expansion is expected.

Danksagungen
As with most technological pursuits the real reason for success is people. We wish to offer sincerest thanks to the team at Nucor Hickman. The manager of the environmental department, Wayne Turney, and the department supervisor, Dan Bullock, have been particularly instrumental in the ongoing implementation. Dave DaVolt, Rod Wycoff, Claude Riggin, Justin Smith, Ashley Tippet, Tom Wright and Lou Incrocci in the hot mill, cold mill and melt shop have all contributed to the successful demonstration of these technologies. Likewise, success would have been impossible without the support, expert advice and consultation from the Nucor Hickman IT group. Rudy Moser, department manager, and Jim Walmsley, network support, were essential in making the implementation a success.

On the part of Azima DLI, Dr. Ed Futcher and his development team created the tools to make the systems possible, and Heather De Jesús and Dave Geswein, Azima engineering, deployed the system at the mill. Nelson A. Baxter, vice president of diagnostics for Azima, was invaluable in technical support and expertise. Elsa Anzalone, account manager for Azima, made the case for what has been achieved in this project, and her contributions have been invaluable.

For more information on these and other condition monitoring technologies, visit the Azima DLI Web site at www.azimadli.com.