Comment surveiller en ligne les ponts roulants à l'aide de signaux de vibration et de processus afin d'éviter les arrêts imprévus ?

Une surveillance en ligne fiable des grues repose sur l'acquisition synchrone des données de vibrations, des informations de position et des signaux de commande directement sur la grue. Grâce à ibaPDA-PLC-Xplorer, il est possible d'accéder aux données provenant de plusieurs systèmes de commande et de les corréler avec les mesures de vibrations afin d'évaluer l'état de la voie de roulement avec une haute résolution spatiale. Le traitement est effectué en périphérie à l'aide d'ibaM-DAQ, installé directement sur la grue pour capturer les données des capteurs à haute fréquence. Cela permet une détection précoce des schémas d'usure et facilite la planification ciblée de la maintenance.

Comment garantir la fiabilité de la surveillance de l'état des rails de roulement des ponts roulants dans des conditions d'exploitation variables ?

Compte tenu de la variation des charges et des positions de la grue, il est essentiel de procéder à une analyse contextuelle des données de mesure. La méthode d'auto-adaptation d'ibaInCycle apprend automatiquement les différents états de fonctionnement et les enregistre comme conditions de référence pour l'état de la voie de roulement. Les écarts par rapport à ces modèles appris sont détectés en temps réel et signalés par des alarmes ou des rapports. Cela garantit une évaluation stable et fiable de l'état, même dans des conditions d'exploitation très dynamiques.

Comment localiser avec précision les dommages sur les voies de roulement des grues ?

En combinant des données vibratoires haute résolution avec des informations de position et de commande, l'état de la voie de roulement de la grue peut être analysé avec une grande précision spatiale. ibaPDA met en corrélation les données de processus avec les signaux vibratoires acquis de manière synchrone, ce qui permet d'identifier clairement les sections soumises à des contraintes ou usées. ibaInCycle évalue en outre les cycles de mouvement récurrents afin de mettre en évidence les écarts locaux. Cela permet de localiser avec précision les dommages sur l'ensemble du parcours.

Quel rôle joue l'analyse en périphérie dans la surveillance des grues ?

L'analyse en périphérie permet d'évaluer directement les données de vibration et de processus directement sur la grue, sans passer par les systèmes informatiques centraux. Avec ibaM-DAQ, les données des capteurs sont enregistrées localement et analysées en temps réel à l'aide d'ibaInCycle, ce qui permet de détecter immédiatement tout changement critique de l'état de la grue. Cela permet de déclencher des alarmes sur place et de mettre en œuvre des mesures de maintenance ciblées. Parallèlement, l'ensemble des données haute résolution reste disponible pour une analyse ultérieure dans ibaPDA.

Comment optimiser la maintenance préventive des ponts roulants à l'aide des données ?

La maintenance préventive basée sur les données repose sur la collecte et l'analyse en continu des données de vibrations et de processus tout au long du cycle de fonctionnement de la grue. Avec ibaInCycle, les cycles récurrents de déplacement et de charge peuvent être analysés, enregistrés dans ibaPDA et évalués au fil du temps à l'aide d'analyses de tendances. Les écarts par rapport aux conditions normales enregistrées sont automatiquement détectés grâce à la fonction d'auto-adaptation et présentés dans des rapports ou des tableaux de bord. Cela permet de planifier la maintenance de manière proactive avant que des pannes ne surviennent, ce qui augmente considérablement la disponibilité des équipements.

Améliorer la disponibilité des grues grâce à une surveillance en ligne intelligente

Application

Les ponts roulants sont des éléments clés dans de nombreuses installations de production et de logistique. Ils permettent le transport efficace, sûr et précis de charges lourdes et jouent un rôle essentiel dans le déroulement des opérations. Une défaillance inattendue d'un pont roulant, due par exemple à des dommages sur le chemin de roulement, peut avoir de graves conséquences et, dans le pire des cas, entraîner l'arrêt de toute une chaîne de production ou d'une opération de déchargement d'un navire.

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Pour les opérateurs, il est donc essentiel d'identifier les sources de défaillance potentielles à un stade précoce et de planifier les activités de maintenance de manière proactive afin d'éviter les interruptions et de maximiser la disponibilité des grues. Les systèmes de surveillance intelligents, tels que le système iba d'acquisition et d'analyse des données, aident les équipes de maintenance, qui travaillent souvent dans des délais très courts, en détectant rapidement les problèmes émergents et en permettant des actions de maintenance préventive.

Données vibratoires pour la surveillance de la surface de la piste

Pour créer une représentation précise des opérations de grutage, les systèmes de surveillance doivent prendre en compte un large éventail de sources de données et les corréler efficacement.

"Avec ibaPDA-PLC-Xplorer, nous pouvons accéder directement aux signaux provenant de différents contrôleurs. En les combinant avec des mesures de vibrations, nous pouvons calculer des valeurs d'accélération et les relier à l'action exécutée et à la position exacte de la grue", explique Jan Clas, chef de produit chez iba AG. "Cela nous permet de surveiller le chemin de roulement de la grue avec une précision de l'ordre du mètre et de localiser exactement les points d'usure ou d'endommagement.

Les opérateurs peuvent ainsi planifier les tâches de maintenance avec plus de précision, les exécuter plus efficacement et réduire considérablement les temps d'arrêt non planifiés. L'acquisition et le traitement de données à haute résolution directement à la périphérie, c'est-à-dire à l'endroit même où les données sont générées, constituent une condition essentielle à cet égard. "Notre périphérique ibaM-DAQ accompagne la grue et nous permet de connecter des capteurs de vibrations directement sur le site. Ces signaux sont évalués en temps réel, en même temps que les signaux synchronisés du système de contrôle", ajoute Clas.

Pour ce faire, nous utilisons ibaInCycle, un outil logiciel qui permet de surveiller et d'analyser en ligne et en temps réel les opérations récurrentes. "En fin de compte, notre système ne se contente pas de détecter une anomalie quelque part sur la voie, il indique précisément à l'équipe de maintenance la section qui doit être inspectée", souligne M. Clas.

Apprentissage de différents états de fonctionnement grâce à l'adaptation automatique

Étant donné que les paramètres clés de la grue - tels que la charge utile ou la position du chariot - influencent les valeurs mesurées, le système de surveillance doit être en mesure de distinguer les différents états de fonctionnement afin d'alerter et de diagnostiquer avec précision. Le système iba utilise une méthode d'auto-adaptation qui constitue la base d'une détection avancée des défauts.

"Avec l'auto-adaptation, le système apprend la signature vibratoire de base pour les différentes conditions du processus. Les données sont saisies sous forme de valeurs clés statistiques synchronisées dans le temps", explique M. Clas. Les résultats sont visualisés dans des tableaux de bord ou des rapports destinés au personnel de maintenance. Si les niveaux de vibration surveillés ou les mesures de courant s'écartent de la ligne de base apprise, le système déclenche automatiquement une alerte.

"Un écart par rapport au modèle de vibration appris est souvent un indicateur de dommage ou d'usure de la piste. L'auto-adaptation dans ibaInCycle est donc une solution de surveillance très fiable, même dans des conditions d'exploitation changeantes", explique M. Clas.

Pour les équipes de maintenance, cela signifie qu'elles reçoivent en permanence des informations actualisées sur l'état de la piste du pont roulant et qu'elles sont guidées spécifiquement vers les zones qui nécessitent une inspection ou une réparation pendant les temps d'arrêt programmés.

Online Analysis With ibaDaVIS — Le tableau de bord permet de visualiser le comportement opérationnel de la grue au fil du temps. En outre, il fournit une vue détaillée de l'état de la piste de la grue sur toute sa longueur.

Conclusion

En utilisant des systèmes de surveillance intelligents, les opérateurs peuvent détecter les dommages et l'usure des chemins de roulement des grues sur la base des données existantes et réagir rapidement. Cela permet de réduire les interruptions et les temps d'arrêt imprévus tout en optimisant les activités de maintenance. Cette approche préventive est d'autant plus précieuse que le personnel de maintenance manque souvent de temps pour effectuer des inspections manuelles régulières des chemins de roulement.

La surveillance des vibrations prend en charge cette tâche, réduit la charge de travail et, en fin de compte, garantit une meilleure disponibilité à long terme de cette infrastructure logistique essentielle. Ce qui est crucial, c'est un système qui s'adapte dynamiquement aux conditions changeantes du processus - et le système iba est l'outil idéal pour cela.

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Notre système ne se contente pas de détecter une anomalie quelque part sur la voie, il indique précisément à l'équipe de maintenance le tronçon qui doit être inspecté

Jan Clas
Chef de produit, iba AG

Fonctions utilisées

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Questions fréquemment posées (FAQ)

Comment surveiller en ligne les ponts roulants à l'aide de signaux de vibration et de processus afin d'éviter les arrêts imprévus ?: Une surveillance en ligne fiable des grues repose sur l'acquisition synchrone des données de vibrations, des informations de position et des signaux de commande directement sur la grue. Grâce à ibaPDA-PLC-Xplorer, il est possible d'accéder aux données provenant de plusieurs systèmes de commande et de les corréler avec les mesures de vibrations afin d'évaluer l'état de la voie de roulement avec une haute résolution spatiale. Le traitement est effectué en périphérie à l'aide d'ibaM-DAQ, installé directement sur la grue pour capturer les données des capteurs à haute fréquence. Cela permet une détection précoce des schémas d'usure et facilite la planification ciblée de la maintenance.
Comment garantir la fiabilité de la surveillance de l'état des rails de roulement des ponts roulants dans des conditions d'exploitation variables ?: Compte tenu de la variation des charges et des positions de la grue, il est essentiel de procéder à une analyse contextuelle des données de mesure. La méthode d'auto-adaptation d'ibaInCycle apprend automatiquement les différents états de fonctionnement et les enregistre comme conditions de référence pour l'état de la voie de roulement. Les écarts par rapport à ces modèles appris sont détectés en temps réel et signalés par des alarmes ou des rapports. Cela garantit une évaluation stable et fiable de l'état, même dans des conditions d'exploitation très dynamiques.
Comment localiser avec précision les dommages sur les voies de roulement des grues ?: En combinant des données vibratoires haute résolution avec des informations de position et de commande, l'état de la voie de roulement de la grue peut être analysé avec une grande précision spatiale. ibaPDA met en corrélation les données de processus avec les signaux vibratoires acquis de manière synchrone, ce qui permet d'identifier clairement les sections soumises à des contraintes ou usées. ibaInCycle évalue en outre les cycles de mouvement récurrents afin de mettre en évidence les écarts locaux. Cela permet de localiser avec précision les dommages sur l'ensemble du parcours.
Quel rôle joue l'analyse en périphérie dans la surveillance des grues ?: L'analyse en périphérie permet d'évaluer directement les données de vibration et de processus directement sur la grue, sans passer par les systèmes informatiques centraux. Avec ibaM-DAQ, les données des capteurs sont enregistrées localement et analysées en temps réel à l'aide d'ibaInCycle, ce qui permet de détecter immédiatement tout changement critique de l'état de la grue. Cela permet de déclencher des alarmes sur place et de mettre en œuvre des mesures de maintenance ciblées. Parallèlement, l'ensemble des données haute résolution reste disponible pour une analyse ultérieure dans ibaPDA.
Comment optimiser la maintenance préventive des ponts roulants à l'aide des données ?: La maintenance préventive basée sur les données repose sur la collecte et l'analyse en continu des données de vibrations et de processus tout au long du cycle de fonctionnement de la grue. Avec ibaInCycle, les cycles récurrents de déplacement et de charge peuvent être analysés, enregistrés dans ibaPDA et évalués au fil du temps à l'aide d'analyses de tendances. Les écarts par rapport aux conditions normales enregistrées sont automatiquement détectés grâce à la fonction d'auto-adaptation et présentés dans des rapports ou des tableaux de bord. Cela permet de planifier la maintenance de manière proactive avant que des pannes ne surviennent, ce qui augmente considérablement la disponibilité des équipements.