Blog

Nutrien sản xuất và phân phối hơn 25 triệu tấn các sản phẩm của đạm, lân, kali cho các khách hàng nông nghiệp, công nghiệp và thức ăn gia súc trên toàn thế giới. Kết hợp với mạng lưới hệ thống bán lẻ, họ có thể phục vụ cho hơn 500.000 khách hàng và đáp ứng đủ cho nhu cầu đang phát triển của thế giới.

TỔNG QUAN

Nutrien đang trên hành trình cải tiến liên tục qui trình hoạt động và một phần quan trọng của hành trình đó là số hóa và tự động hóa hoạt động kinh doanh của họ. Độ tin cậy bắt đầu từ các quy trình và tư duy phù hợp, sau đó áp dụng các công cụ và công nghệ để đạt được những kết quả và giá trị đáng kinh ngạc.

THÁCH THỨC

Khai thác kali là một môi trường công nghiệp đầy thách thức và thời gian hoạt động của thiết bị rất quan trọng đối với hiệu suất hoạt động của các doanh nghiệp này. Giám sát rung động thiết bị quay là phương pháp tốt nhất để theo dõi tình trạng máy móc và đang được Nutrien sử dụng cho các hệ thống vận chuyển kali. Bên cạnh đó, giám sát rung động bằng thiết bị cầm tay truyền thống sẽ không liên tục, tốn nhiều công sức, khó tiếp cận và di chuyển, ngoài ra còn có khả năng bỏ sót dữ liệu hư hỏng thiết bị. Thời gian dừng máy do sự cố hư hỏng của hộp giảm tốc hoặc động cơ trên hệ thống băng tải ngầm thường từ 8-12 giờ, gây tổn thất lớn cho sản xuất và chưa kể đến chi phí sửa chữa hoặc thay thế.

Hình 1 – Băng tải vận chuyển kali và hộp giảm tốc

Theo Nutrien: “Trong hệ thống băng tải, đặc biệt là hộp giảm tốc, là một trong những thiết bị quan trọng, sự hư hỏng của nó sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình sản xuất. Với hệ thống RotationLF của Nanoprecise, chúng tôi có thể phát hiện sớm dấu hiệu hư hỏng vòng bi của hộp giảm tốc và từ đó có thể thực hiện các công việc bảo trì ngăn ngừa, tối thiểu thời gian dừng máy.”

GIẢI PHÁP

Hệ thống RotationLF của Nanoprecise đã được lắp đặt trên một băng tải quan trọng với các cảm biến trên hộp số và động cơ. Đây là một phần của việc nổ lực số hoá và triển khai hệ thống IoT.

Hình 2 – Lắp đặt cảm biến rung động không dây hãng Nanoprecise

Hệ thống này đã được triển khai trong môi trường khắc nghiệt với cảm biến được lắp đặt bằng các đế gắn từ. Một hệ thống kết nối không dây được thiết lập để tránh chi phí lắp đặt và dây dẫn theo khuyến cáo từ Nanoprecise.

Sau khi lắp đặt, các cảm biến không dây, hoạt động bằng pin, sẽ bắt đầu thu thập và gửi dữ liệu lên đám mây. Nanoprecise không chỉ phát hiện sự bất thường mà còn tiến hành sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để chẩn đoán các lỗi hư hỏng và chia ra các giai đoạn hư hỏng để có thể dự đoán tuổi thọ còn lại và gửi các thông báo thích hợp đến nhóm chịu trách nhiệm về thiết bị và vận hành.

Hình 3 – Ứng dụng AI trong phân tích rung động

KẾT QUẢ

Hệ thống RotationLF đã phát hiện và xác định chính xác hư hỏng vòng trong vòng bi (BPFI) trong hộp giảm tốc nhiều cấp. Đây là một hư hỏng ở giai đoạn sớm, vẫn ổn định trong vài tuần và cho phép bảo trì theo kế hoạch thay vì phải dừng máy khẩn cấp khi không có kế hoạch.

Theo phản hồi từ Nutrien, nhờ lập kế hoạch bảo trì giúp giảm đáng kể thời gian ngừng hoạt động của hệ thống băng tải từ 8-12 giờ xuống còn 4-6 giờ. Mỗi băng tải quan trọng cung cấp trung bình 2000 tấn nguyên liệu thô mỗi giờ với 35% thành phẩm và giá bán là 250 đô la/tấn thành phẩm. Điều này tương đương với tổn thất $175,000 mỗi giờ.

Nutrien đã kiểm tra độ tin cậy của các phép đo và chẩn đoán của Nanoprecise bằng cách thu thập nhiều dữ liệu rung động thường xuyên. Máy phân tích rung động cầm tay Emerson CSI đã được sử dụng và xác nhận các phép đo. Sau đó, nhà phân tích rung động đánh giá kết quả của thiết bị cầm tay và xác nhận lại chẩn đoán hư hỏng vòng trong BPFI của Nanoprecise.

Quá trình xác nhận này đã củng cố thêm việc giám sát, phân tích và thông báo của Nanoprecise có đủ tin cậy và cung cấp cảnh báo trước giúp cho việc lập kế hoạch bảo trì và sửa chữa dễ dàng hơn. Như vây, công nghệ cảm biến và bảo trì chủ động đã giúp tiết kiệm đáng kể thời gian dừng máy đột xuất.

Hình 4 – Double-check bằng thiết bị phân tích rung động cầm tay AMS 2140

Nguồn tham khảo: https://nanoprecise.io/