Zdjęcie: amc VIBRO
W zakładach przemysłowych od dawna stosuje się różne metody diagnozowania stanu maszyn i urządzeń i dziś nie tylko po to, żeby wykryć przyczynę uszkodzenia lub nieprawidłowej pracy, ale przewidzieć wcześniej takie zdarzenie. Diagnostyka predykcyjna mogła rozwinąć się wraz z dostępnością metod detekcji dźwięków i ultradźwięków.
Od dawna dźwięki generowane w trakcie pracy maszyn wykorzystywali obsługujący je pracownicy, którzy opierając się na zbieranym często przez lata doświadczeniu, potrafili ocenić i ich pracę i wykorzystać do diagnozy zbliżającej się usterki oraz tego jaki element jest za to odpowiedzialny. To metoda nie tylko zawodna, ale nie do zastosowania w szerszym zakresie. Przytacza się anegdotę związaną z Charlesem Proteusem Steinmetzem, urodzonym we Wrocławiu prusko-amerykańskim matematykiem i inżynierem elektrykiem, który został w 1922 r. poproszony o konsultację i rozwiązanie problemu z generatorem elektrycznym w fabryce Henry’ego Forda w River Rouge. Podobno po przybyciu na miejsce przez dwie doby słuchał, jak pracuje generator i zapisywał uwagi w notatniku. Drugiej nocy poprosił o drabinę, wspiął się na generator i zrobił kredą znak na jego boku. Następnie polecił wymienić w tym miejscu szesnaście uzwojeń z cewki polowej. Po tej zmianie generator działał już prawidłowo.
Dziś firmy przemysłowe wdrożyły monitorowanie stanu oparte na akustyce jako fundament predykcyjnej konserwacji. Poza monitorowaniem wibracji, temperatury wykorzystuje się także czujniki ultradźwiękowe (20 kHz–100 kHz) montowane na łożyskach, zaworach, odwadniaczach, rurach i urządzeniach elektrycznych, aby stale rejestrować emisje o wysokiej częstotliwości. Także wykorzystuje się ręczne detektory ultradźwiękowe do przeprowadzania inspekcji. Choćby wykorzystując oferowane przez firmę UE Systems kamery z obrazowaniem akustycznym. Na przykład model Si2-LD, która umożliwia poza wykrywaniem i ograniczanie wycieków w obiektach przemysłowych, identyfikację usterek mechanicznych, oraz takich jak problemy z łożyskami, ułatwiając konserwację zapobiegawczą w celu uniknięcia przestojów.
Dziś można także przetwarzać obrazy widma dźwięku zebrane przez czujniki w tym z wykorzystaniem modeli sztucznej inteligencji działających w chmurze/na brzegu sieci, co pozwala wykrywać anomalie np. typu niewspółosiowość, utrata smarowania, wżery w łożyskach, wycieki powietrza/pary, problemy z wyładowaniami koronowymi i łukowymi itp. Monitoring akustyczny i ultradźwiękowy wsparty przez sztuczną inteligencję pozwala na wykrywanie subtelnych zmian w widmie, które pojawiają się przed wystąpieniem drgań lub zmian temperatury, oferując rzeczywiście wyprzedzający wskaźnik pojawienia się usterek.
Rynek monitorowania
Przemysł docenia znaczenie monitorowania stanu maszyn. Świadczy o tym szybko rozwijająca się branża dostawców takich rozwiązań i usług na świecie. Jak wynika z raportu dotyczącego rynku monitorowania stanu maszyn opublikowanego w br. przez firmę analityczną Mordor Intelligence, rynek monitorowania stanu maszyn osiągnie w 2025 r. wartość 1,4 mld USD i jest na dobrej drodze do osiągnięcia 2,2 mld USD do 2030 r., co odpowiada średniemu rocznemu wzrostowi (CAGR) na poziomie aż 9,6%. Jak twierdzą autorzy, przejście od napraw reaktywnych do konserwacji predykcyjnej opartej na danych stanowi podstawę tej dynamiki, wspieranej dodatkowo przez rosnące wdrożenia bezprzewodowych czujników IIoT i platform diagnostycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, które skracają cykle decyzyjne. Producenci przemysłowi borykają się z ograniczonymi zasobami siły roboczej, co zwiększa zapotrzebowanie na zautomatyzowane systemy wykrywania usterek. Bezprzewodowe węzły czujników w połączeniu z analizą brzegową obniżają całkowity koszt posiadania i odblokowują zasięg do mniejszych, wcześniej niemonitorowanych zasobów. Wymogi dotyczące zrównoważonego rozwoju jeszcze bardziej zwiększają adopcję, ponieważ ciągły wgląd w wydajność energetyczną pomaga producentom spełniać zasady ujawniania emisji zgodnie z ESG. Podmioty skoncentrowane na sztucznej inteligencji konkurują o wartość dzięki zaawansowanej analityce i dostarczaniu usług typu SaaS. Jak podano, analiza emisji ultradźwięków ma rosnąć w tempie 11,8% rocznie do 2030 r. W 2024 r. systemy online i ciągłe stanowiły 48,1% wielkości rynku monitorowania stanu maszyn, natomiast jeśli chodzi o bezprzewodowe sieci czujników przemysłowego Internetu rzeczy (IIoT) to oczekuje się tu wzrostu średnio rocznie nawet na poziomie 12,4%. Analitycy Mordor Intelligence podkreślają, że bezprzewodowe czujniki IIoT obniżają całkowity koszt posiadania, a koszty instalacji nawet o 70%. Protokoły Bluetooth Low Energy i LoRaWAN zapewniają wieloletnią żywotność baterii, dzięki czemu pokrycie drugorzędnych zasobów staje się także ekonomicznie opłacalne. Enlight Collect IMx-1-EX firmy SKF zapewnia iskrobezpieczeństwo w strefach zagrożonych wybuchem, umożliwiając jednocześnie predykcyjne przepływy pracy. Z kolei Versatilis Experion EHM firmy Honeywell przesyła dane przez LoRaWAN w celu wizualizacji trendów i alarmów w rozległych obiektach.
Modele usług związanych z detekcją dźwięku
Wymienia się zwłaszcza takie jak modele biznesowe typu subskrypcja monitoringu – usługi (MaaS), które obejmują wdrożenie sprzętu, analitykę w chmurze i całodobowe wsparcie. Czujniki są wdrażane przez specjalistów. Związane z tym modele sztucznej inteligencji są stale udoskonalane na podstawie globalnych pul gromadzonych danych.
Taką kolejną i popularną dziś usługą jest tzw. sensor jako usługa (Sensor-as-a-Service czyli S-aaS). Firmy wynajmują czujniki ultradźwiękowe i bramki, a płacą za monitorowane zasoby lub za zdarzenia alarmowe. Usługa jest praktycznie wszędzie dostępna dzięki szybkiemu postępowi cyfryzacji. Klient zyskuje usługę polegającą na ocenie i wykorzystaniu zarejestrowanych danych z inteligentnych czujników. Informacyjne uzyskane na podstawie zebranych danych umożliwiają usługodawcom na przykład świadczenie określonych usług w odpowiednim czasie i miejscu, a tym samym jest to bardzo ekonomiczne rozwiązanie. Wymagania to odpowiednie (inteligentne) czujniki z możliwością komunikacji oraz bezpieczny i ekonomiczny transport wygenerowanych danych do Internetu lub chmury. Także specyficzna dla danej aplikacji ocena i prezentacja zebranych danych w chmurze oraz automatyczne inicjowanie lub wykonywanie określonych usług na podstawie ustalonych informacji.
Ponieważ coraz więcej urządzeń i sprzętu jest już wyposażanych w czujniki do zbierania danych, to warto wykorzystać potencjał w nich zawarty do usprawnienia operacji. Zamiast inwestować we własne czujniki i infrastrukturę danych, firmy mogą uzyskać dostęp do danych z czujników za pośrednictwem usługi świadczonej przez stronę trzecią. Dzięki temu mogą wykorzystać dane z czujników bez konieczności dużych inwestycji początkowych. Model biznesowy S-aaS staje się coraz bardziej popularny, ponieważ coraz więcej firm stara się wykorzystać moc IIoT i danych z czujników a jest to wygodne i opłacalne rozwiązanie.
Inną usługą są zintegrowane programy do niezawodności, w ramach których zewnętrzne zespoły ds. niezawodności instalują sieci czujników akustycznych, szkolą się w zakresie przepływów pracy CMMS/EAM i współzarządzają planowaniem konserwacji.
Usługi detekcji dźwięków i ultradźwięków w praktyce
Jak mówi Grzegorz Pieniążek, Key Account Manager w AMC VIBRO, jedną z największych zalet wykorzystania detekcji ultradźwiękowej w przemyśle jest możliwość wczesnego i precyzyjnego wykrywania problemów, takich jak wycieki sprężonego powietrza i gazu, zużycie łożysk czy wyładowania elektryczne – często na długo przed tym, zanim zostaną one zauważone przy użyciu tradycyjnych metod diagnostycznych. Z praktycznego punktu widzenia technologia ta pozwala na prowadzenie pomiarów w czasie rzeczywistym, bez konieczności przerywania procesów produkcyjnych, co czyni ją uniwersalnym rozwiązaniem, znajdującym zastosowanie niemal w każdej branży. Połączenie szerokiego zakresu zastosowań z wysoką czułością sprawia, że detekcja ultradźwiękowa jest chętnie wykorzystywana przez specjalistów ds. utrzymania ruchu. Umożliwia podejmowanie decyzji na podstawie rzeczywistego stanu technicznego urządzeń, a nie poprzez sztywne harmonogramy serwisowe, co przekłada się na bardziej efektywne procesy produkcyjne oraz długoterminowe oszczędności.
W tym kontekście ultradźwięki pełnią funkcję nie tylko narzędzia diagnostycznego, lecz również kluczowego elementu wspierającego redukcję kosztów operacyjnych i zapewnienie stabilności procesów. Jego zdaniem outsourcing pomiarów ultradźwiękowych w przemyśle jest dobrym i opłacalnym rozwiązaniem, zwłaszcza w przypadku firm, które nie dysponują własnym sprzętem ani przeszkolonym personelem. Zewnętrzni usługodawcy, tacy jak AMC VIBRO oferują doświadczenie, dostęp do nowoczesnych urządzeń pomiarowych oraz wiedzę na temat interpretacji wyników, co przekłada się na większą skuteczność diagnostyki i skraca czas potrzebny na wykrycie problemów. Warto przypomnieć, że w ofercie AMC VIBRO znajdują się przenośne rozwiązania pomiarowe od niemieckiego producenta SONOTEC, takie jak miernik ultradźwiękowy SONAPHONE i kamera akustyczna SONASCREEN 2. Urządzenia te ułatwiają standardowe i efektywne inspekcje dzięki intuicyjnym, dotykowym interfejsom oraz cyfrowej dokumentacji, wspierając skuteczne zbieranie danych, podejmowanie decyzji opartych na stanie technicznym urządzeń oraz optymalizację działań utrzymania ruchu, co bezpośrednio przekłada się na oszczędności i stabilność procesów produkcyjnych.
Podsumowując, można przytoczyć publikowane w różnych źródłach dane, z których wynika, że dzięki wykorzystaniu detekcji, np. ultradźwięków, można uzyskać nawet 30-40% redukcji strat energii dzięki wczesnemu wykrywaniu choćby wycieków sprężonego powietrza i pary wodnej. Odnotowywać o połowę mniej nieplanowanych przestojów dzięki wczesnym alarmom o możliwości wystąpienia awarii. Podaje się także o obserwowanej w praktyce dłuższej o 20% żywotność łożysk dzięki zoptymalizowanym interwałom smarowania. Jeśli chodzi o zainstalowane już czujniki, to zwraca się uwagę na bezproblemową ich integrację z cyfrowymi bliźniakami i systemami EAM dla kompleksowego zarządzania zasobami. Oczywiście z punktu widzenia służb UR w zakładach produkcyjnych, jeśli chodzi o metody wykorzystujące detekcję ultradźwięków podkreśla się, że umożliwiają one precyzyjną lokalizację wycieków lub uszkodzeń łożysk nawet w miejscach z dużym poziomem hałasu. Liczy się nieinwazyjne rozmieszczenie, bo czujniki są montowane zewnętrznie – bez konieczności wyłączania i bezpośredniego kontaktu przy ich obsłudze – co umożliwia ciągły, całodobowy monitoring. Także jedna platforma technologiczna obsługuje inspekcje mechaniczne: łożyska, smarowanie, wycieki powietrza/pary i elektryczne (łuki elektryczne, wyładowania koronowe). Monitorowanie oparte na detekcji dźwięku i ultradźwiękach ewoluowało od ręcznych kontroli punktowych do złożonych ekosystemów niezawodnościowych całego zakładu, opartych na sztucznej inteligencji. Można powiedzieć, że dziś w zakładzie pracuje całodobowe laboratorium diagnostyczne wychwytujące możliwe problemy na długo, zanim przerodzą się one w kryzysy.
Przyszłością jest wykorzystanie sztucznej inteligencji i tu pojawiają się usługodawcy, którzy będą mogli zaoferować wyspecjalizowane (odpowiednio wytrenowane) modele AI. Pozwoli to na bardzo szybką klasyfikację usterek i to z dużą dokładnością. Rozwijane są sieci czujników z obsługą technologii 5G do monitorowania zdalnych zasobów z praktycznie pomijalnym opóźnieniem przy transferze danych. Nowością są czujniki multimodalne łączące detekcję ultradźwięków, wibracji, obrazowanie termiczne i analizę prądu. Coraz popularniejsze są takie rozwiązania jak autonomiczne systemy smarowania (np. OnTrak SmartLube od UE Systems) aktywowane bezpośrednio przez ultradźwiękowe sprzężenie zwrotne itp.
Autor: Bohdan Szafrański
GM_2025_4_49_51_Dzwieki
