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21 Sep zweite War Maschine wur

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Erste Warnschwelle verletzt 20 September um 18:14

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Warum Zustandsüberwachung?


Warum Zustandsüberwachung ? Erhöhen Sie die Maschinenverfügbarkeit durch optimale Ausnutzung der Bauteil Laufzeiten, und optimieren Sie so die Meantime Between Maintenance (MTBM). Diese Darstellung beruht auf der Vermutung, daß Bauteile während eines Zeitraums “X” verläßlich arbeiten und anschließend verschleißen. Traditionelle Denkweisen behaupten, daß es umfangreiche Fehlerprotokolle ermöglichen, die Lebenszeit eines Bauteils vorherzusagen, um so rechtzeitig vor dem Versagen entsprechende präventive Instandhaltungsmaßnahmen einleiten zu können. Dieses Denkmodell hat allerdings nur Gültigkeit für stark verschleißende Bauteile, wie beispielsweise Kolbentragringe. Das Verschleißverhalten ist an denjenigen Bauteilen besonders ausgeprägt, die mit dem Fördermedium in Kontakt kommen. Laufzeitbedingte Ausfälle wer-

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Laufzeitabhängige Fehlerwahrscheinlichkeit

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Laufzeitunabhängige Fehlerwahrscheinlichkeit

Fehlermuster: Die Kurve “A” ist die klassische “Badewannenkurve” (siehe Kurve “B”) ohne die Phase des “Frühversagens”. Das Fehlermuster “C” beschreibt einen langsamen Anstieg der Fehlerwahrscheinlichkeit ohne eindeutiges, erschleißbedingtes Lebensende. “D” zeigt eine sehr geringe Gefahr des Frühversagens mit einer gleichbleibenden Fehlerwahrscheinlichkeit bis zum Lebensende. “E” beschreibt die Möglichkeit des spontanen Versagens von der ersten Betriebsstunde an! Das Muster “F” beginnt mit der hohen Wahrscheinlichkeit des Frühversagens mit anschließender, permanenter Gefahr des spontanen Ausfalls.

Fehlerwahrscheinlichkeit

Frühversagen

Lebenszeit

Verschleißphase Laufzeit

Traditionelle Beschreibung von Fehlern: Die “Badewannen”-Kurve beschreibt den Lebenszyklus von Bauteilen. Der Beginn ist von potentiellem Frühversagen geprägt, gefolgt von einer langen Phase der Verläßlichkeit. Das Lebensende beginnt in der Verschleißphase des Bauteils Quelle: RCM II by John Moubray, Industrial Press Inc, 1992

den oftmals mit Materialermüdung, Korrosion, Abnutzung oder Verdampfung in Verbindung gebracht. Die Phase des “Frühversagens” zu Beginn des BauteilLebenszyklus wird häufig durch Montage- oder Inbetriebnahme-Fehler hervorgerufen. Die sogenannte “Dritte Generation” der Fehleruntersuchungen (nach “Fahren bis zum Bruch” und “Präventive Instandhaltung”) hat ergeben, daß nicht nur zwei, sondern sechs Fehlermuster im Betreiberalltag auftauchen. Die wichtigste Ableitung aus diesen Erkenntnissen ist, daß eine Vielzahl von präventiven Maßnahmen - auch wenn sie exakt und planmäßig ausgeführt werden - häufig unnötig oder sogar kontraproduktiv sind. Die linksstehenden Kurven zeigen, daß die Mehrheit aller Bauteile keinerlei Zusammenhang aufweist zwischen Fehlerwahrscheinlichkeit und Laufzeit. Wer für einen verläßlichen Maschinenbetrieb verantwortlich ist, muß sich mit kontinuierlicher Zustandsüberwachung auseinandersetzen.

Beispielhafte Bauteile für die links dargestellten Ausfallmuster: Muster “A”: Kolbentragringe Muster “C”: Ventile Muster “D”: Kolbenstange-Verbindungen Muster “E”: Packungen Muster “F”: Lager


Wie beschrieben ist ein exaktes Timing der Schlüssel zum Erfolg bei der präventiven Instandhaltungsstrategie. Möglicherweise sind die Instandhaltungsintervalle zu kurz gewählt. Dies hat zur Folge, daß Bauteile - ohne völlige Ausnutzung ihrer Lebenszyklen - ausgetauscht werden. Folglich werden Betriebsstunden verschenkt, Maschinen unnötigerweise gestoppt, und die Phase des Frühversagens wird häufig durchlebt.

Instandhaltungsintervall zu kurz gewählt

Eine der Hausforderungen in der täglichen Arbeit von Betreibern und Maschinenführern ist es, die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen, ohne zusätzliche Ressourcen für Instandhaltungsmaßnahmen einzusetzen. Der effizienteste Weg diese Forderung zu erfüllen ist es, die Lebenszeit aller Bauteile maximal auszunutzen und somit die Meantime between Maintenance zu erhöhen.

Das zentrale Werkzeug für die Umsetzung dieser Strategie ist kontinuierliche Zustandsüberwachung. Moderne computergestützte Überwachungssysteme detektieren kleinste Veränderungen im Verhalten von Bauteilen und ermöglichen so maximale Laufzeiten und optimale Maschinverfügbarkeit ohne Sicherheitsrisiken einzugehen.

Fehlererkennung

Über PROGNOST Systems

Die meisten Fehler basieren auf mechanischen Defekten oder Änderungen im Produktionsprozess. Um zu erkennen, welche Fehlerursachen vorliegen, müssen lückenlose Informationen über den Maschinenzustand vorliegen. Diese Informationen helfen, endlose Diskussionen zwischen Maschinenführern und Prozeßverantwortlichen zu vermeiden, da die Ergebnisse von Langzeitüberwachungen in aller Regel eindeutig sind.

PROGNOST Systems GmbH ist international die erste Adresse für Unternehmen der Öl-, Gas- und chemischen Industrie, die auf einen sicheren, verlässlichen und wirtschaftlichen Betrieb von Kolbenmaschinen angewiesen sind. Die Systeme und Services der PROGNOST Systems GmbH basieren auf über 15 Jahren Erfahrung in der Erfassung, Auswertung und Interpretation von hochfrequenten Zustandsdaten von Kolbenmaschinen. Mit den erzeugten Daten und Informationen kann eine zustandsorientierte Instandhaltung (Condition Based Maintenance) realisiert werden.

Neben der Überwachung während des laufenden Betriebs einer Maschine ist der Zeitpunkt der Erstinbetriebnahme von besonderer Wichtigkeit. In den letzten Jahren hat sich zunehmend herauskristallisiert, daß die Phase des Frühversagens gerade bei Kolbenverdichtern stark ausgeprägt ist.

Ihre Vorteile + Maximale Nutzung der Bauteil-Standzeit + Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit + Tiefgehende Kenntnisse über den Maschinenzustand für eine effiziente Instandhaltungsstrategie + Verläßlicher und sicherer Maschinenbetrieb

Im intensiven Dialog mit unseren Kunden und Interessenten entwickeln wir marktorientierte Systeme und Dienstleistungen für ein erfolgreiches Asset Performance Management von Kolbenmaschinen. Unsere Anwender honorieren diese Arbeitsweise: PROGNOST Systems ist weltweiter Marktführer von Asset Performance Management-Systemen für Kolbenmaschinen. Wir werden diese Position weiter ausbauen und unseren Kunden weiterhin einen Vorsprung durch intelligente Systeme und Services ermöglichen. Mehr als 400 produktiv laufende Installationen bei über 80 renommierten Unternehmen machen PROGNOST® zum weltweit erfolgreichsten OnlineDiagnosesystem für Zustandsanalysen von Kolbenmaschinen.


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05/2009

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