NucorMillが状態監視からどのように利益を得るか

過去数年にわたって、AzimaDLIの統合された監視および診断ソリューションはNucorSteelのHickmanSheetMillに広く適用されてきました。

自動データ収集が導入され、工場で確立された従来の手動状態監視プログラムと連携して適用されています。両方の方法で収集されたデータは、単一のWebポータルを介して解釈および表示され、診断はAzimaアナリストによってリモートで実行されます。

この記事では、このような統合ソリューションの正当性、開発、アプリケーション、および利点について説明します。具体的なケーススタディが、導入の問題と克服された障壁についての議論とともに提示されます。

状態監視の概要

一般に予知保全と呼ばれる状態監視は、業界の信頼性と生産性を向上させるための実証済みのアプローチです。

その根底にある哲学は、テクノロジーを使用してプラントの資産と設備の状態を測定および評価できるため、メンテナンス活動についてインテリジェントな意思決定を行えるようにすることです。

このように、注意が必要な資産にはメンテナンスが適用され、パフォーマンスと状態が正常であると判断された資産は、生産的な役割を実行するために放置されます。

状態監視の最初の適用は、1970年代の公益事業および石油化学産業でした。この期間中、途方もないプラントの拡張と建設が行われ、プラントの規模は劇的に増加しました。

多くの小型機械に依存する代わりに、プラントトレインのサイズと容量は、典型的な製油所または大規模な発電所が非常に少数の非常に大型で非常に高価な資本機械に完全に依存するようになるようなものでした。

これらの資本資産の1つ（主に回転機械）が機械的故障によって失われると、大きな収入が失われる可能性があり（実際にそうなりました）、一部の大規模な石油化学プラントの場合は、市場が実際に混乱する可能性があります。

この現実により、回転する資本機械を壊滅的な障害から保護するための障害保護システム（振動分析に基づく警告/トリップシステム）が開発されました。

これらの障害保護システムは、クラッシュを防ぎ、機械の故障による損傷を制限するのに非常に成功しました。これらのシステムはすぐに制度化され、標準（APIなど）が開発され、適切な業界全体で受け入れられました。

障害保護システムの成功により、多くのプラントオペレーターは、同様のアプローチがプラント内の無数の小型機械に適用できるのではないかと疑い始めました。

これらの小型機械の1つが故障しても、それ自体でプラントをシャットダウンすることはできませんでしたが、これらの機械の修理にかかる総費用により、状態監視のアプリケーションは、典型的な製油所や化学プラントで魅力的な見通しになりました。

ただし、障害保護システムを適用するためのマシンあたりのコストが高いため、これを実現することはできませんでした。代わりに、テクノロジーはポータブル測定器の開発に対応しました。

シンプルなメーター、手動ログシート、トレンドから始まり、機械監視プログラムが誕生しました。 1980年代後半から、PC /コンピューター技術の爆発的な普及により、コンピューター化された手動データ収集システムの開発が促進され、プラント保守市場で急速に成功を収めました。

非常に短い順序で、「データコレクター」システム（明確に定義された測定機能を備えたプログラム可能なブラックボックス）の使用が、鉄鋼業界を含む多くの業界に広がりました。

測定するマシンと実行する特定の測定値を定義する「ルート」は、PCベースのソフトウェアで作成され、データコレクターにダウンロードされました。

担当者は工場に出向き、デバイスでデータを収集してから、データをアップロードします。次に、このデータが分析され、適切なメンテナンスアクションを推奨するレポートが発行されました。

データ処理技術の飛躍的な進歩により、これらのいわゆる「ウォークアラウンドシステム」は、もはや測定技術では限界に達するまでに進歩しました。比較的低いスキル要件で、1日にメガバイトのマシン状態データを収集できます。このアプローチは、今日までの現状を表しています。

「コンテンション」ウォークアラウンドデータ収集と分析

現在のデータコレクターシステムは非常に強力であり、1980年代の初期のシステムに比べて奇跡的な改善を示しています。最新のデータコレクターは、主に回転機械の振動データを収集することを目的としています（ただし、通常、手動の観測やコメントなど、他のスカラーおよび非動的データを入力できます）。

付属のソフトウェアを使用すると、収集したデータを分析用に表示できます。このソフトウェアは通常、赤外線サーモグラフィや潤滑油分析などの他の外部データの組み込みをサポートしています。

典型的なEAF /ミニミル環境では、このようなウォークアラウンド振動プログラムの実際の実行と責任は、社内または外部の契約リソースにあります。

コールドミルが関連付けられた一般的なAF /ミニミルでは、データコレクター/ウォークアラウンド方式による監視/監視下にある500〜600台の個別のマシンがあり、毎月5,000〜10,000件の個別の測定が行われます。

これは、通常の条件下では、測定作業だけで約1〜2人週に相当します。データ分析には通常、さらに1週間の工数がかかります。

今日の手動データコレクターシステムは、効率がほぼ頂点に達しています。初期（1980年代後半）には、マイクロプロセッサとメモリの処理技術によってパフォーマンスが制限され、行われる測定に応じて、技術者アナリストはデータコレクタが特定のタスクを実行するのを待つことがよくありました。

そのため、彼の効率は限られていました。今日の処理技術は、ハードウェアやソフトウェアのパフォーマンスではなく、必要なサンプル時間とデータデジタル化の基本的な数学が制限時間になるまでに進歩しました。

測定技術の変化により、データ収集時間の大幅な向上を期待することは合理的ではありません。

手動のデータ収集プログラムでは、負荷率（ポイントからポイントへの移動、データのアップロードとダウンロードなどではなく、実際に測定を行うために費やされる時間）を60〜70％達成することは重要な成果です。

状態監視のデータ収集部分が、繰り返し発生する運用/人件費の70％以上を消費することは珍しくありません。

もちろん、データ収集は、状態監視プログラムを成功させるプロセスの一部にすぎません。データ分析、スクリーニングプロセス、およびレポートは、コスト削減と稼働時間の改善を達成するために不可欠です。

ほとんどの場合、適切な経験とトレーニングを備えた要員の可用性とスキルが、状態監視プログラムの成功を左右する要因です。データの収集は難しくありません。データを適切に使用することは、一貫して達成するのがはるかに困難です。

非常に有能な測定技術にもかかわらず、特定のプラントでの状態監視の成功は、プラントの機械からデータを収集して正しく解釈する能力に依然依存しています。

手動のデータ収集プロセスは、効率的なデータ収集と熟練した分析が存在する場合でも、本質的にスナップショットであり、プラント設備が経験する実際の動作条件を反映していない場合があります。これは、毎月の収集ルートで明らかになるよりも、データに日々の変動が多いためです。

歴史的に、鉄鋼業界は工場の生産性を向上させる手段として状態監視を採用することをいとわず、多くの成功したプログラムが工場に存在しています。

契約したか社内で実行したかにかかわらず、状態監視プログラムの実装を成功させるための同じ問題が存在します。最も難しい問題は、状態監視の役割における適切なスキルと経験の保持です。

成功するためには、個人は次のことをしなければなりません：

• 回転する機械と機械部品に精通していること–個人は、カップリング、ベアリングとギア、機械のダイナミクス（少なくともある程度の基本レベル）、および機械の摩耗に影響を与える要因を理解する必要があります。

• スペクトル分析、周波数分析、位相、変調などのより難解な概念に少なくとも精通している（または訓練を受けることができ、進んでいる）こと、および通常はの語彙の一部ではないいくつかの基本的な概念を十分に理解していること必要な機械的スキルを持つ個人。

• 少なくとも高度なアプリケーションユーザーのレベルまで、コンピューターテクノロジーに精通していること。現在の状態監視テクノロジーはすべて、コンピューターの使用に非常に大きな影響を及ぼします。

• 熟練したコミュニケーターになりましょう。特定の推奨事項の背後にある理由を明確に説明することは、状態監視プログラムを成功させるための重要であり、見過ごされがちな要件です。

• 通常、アクセスが困難な領域や危険な領域を含む、熱く、汚い、反復的なデータ収集作業を日常的に行うことをいとわない（または喜んでいる人員を配置する）。

社内であろうと外注であろうと、適切な人材を維持することが長期にわたって達成するのが難しい理由を理解するのは難しいことではありません。状態監視技術の開発年（1970年代後半から1990年代初頭）では、ほとんどのプラントには、サイズに関係なく、状態監視プログラムに専念する1つまたは2つ（場合によってはそれ以上）のリソースがありました。

この供給は、工場内プログラムと外部の契約/コンサルタントソースの両方に経験豊富な人材を供給する効果的な「ファームクラブ」システムにつながりました。工場の人員配置、人員とポジションのローテーション、および退職の変更により、そのような人員の利用可能性が制限されて縮小し、それらの労働者のコストが上昇している状況が発生しました。

適切な経験とスキルセットを備えた人材の利用可能性の低下は、データをアナリストに提供する方法の探求につながりました。このようにして、必要なスキルを持った人は、そうでない場合よりもはるかに多くの工業用不動産をカバーすることができます。

削除監視の台頭

1970年代後半以降、プラントとプロセスの制御と通信に自動化が採用されるようになり、複雑さと市場での受け入れの両方が大幅に向上しました。今では、すべての机とすべての制御室にあるコンピューターが標準となっています。工場や工場には通常、管理とプロセス制御/自動化の両方のための非常に洗練された広範なITネットワークがあります。

多くの多様な業界での最初のアプローチは、機械の状態に関連するデータを既存のMan-Machine Interface（MMI）/ Human-Machine Interface（HMI）システムに送信することでした。

特に、既存の機械保護（警告およびトリップ）システムは、制御室のHMI / MMIインターフェースに関連付けられていたため、オペレーターは振動、温度、およびその他の機械の状態パラメーターを確認できました。

通常、これらはマグニチュードのみのスカラー値であり、情報と考えられるマシンの問題の兆候の点では価値がありますが、傾向分析、分析、およびデータ解釈の機能の点では欠けていました。

したがって、プラントの担当者は、特定の機械がさらに振動している、またはベアリングの温度が上昇しているなどの情報を受け取りました。これにより、これらの変化が発生した理由と、プラントがこれらの変化にどのように反応するかという疑問が残りました。

テクノロジー、インターネットの進歩、および限られた人員で機械をより効率的に監視する必要性により、拡張されたリモート監視システムの開発が促進されました。

機械データを社内（制御室など）にのみ配信するのではなく、テクノロジーとインターネットにより、いつでもどこからでも情報にアクセスできます。この新しい方法では、現場に取り付けられたセンシングデバイスと機器、ある種の集約デバイス、高度なソフトウェア、およびデータ送信のためのプラントと外部ネットワークへのアクセスを使用します。

このようなシステムの利点は明らかです：

• データ収集/分析担当者が立ち会う必要のない、より頻繁な機械の監視、および負荷、速度、動作条件による機械の状態の動的な変化を観察する機能。

• リモートコンサルテーションのためにデータをオフサイトに移動する機能。

• データを見て、複数の場所に複数のリソースを持つ機能。

• 従来の手動プログラムで通常監視されるもの以外のパラメータを監視する機能。

• 効率やスループットなどの観点からマシンのパフォーマンスを評価し、そのデータをマシンの状態に関連付ける機能。

NucorHickmanでの状態監視の歴史

Nucor Hickmanは、10年以上にわたって状態監視プログラムを実施してきました。このプログラムは、従来の手動調査の方法論と手法に基づいており、外部の契約リソースによって提供されました。

データは、特定の問題のトラブルシューティングと分析のために頻繁に呼び出され、工場全体の機器について毎月収集されました。データ収集後、分析が実行され、推奨事項が記載されたレポートが適切な工場の担当者に配布されました。

工場内のすべてのシステム（環境、ホットミル、キャスター、メルトショップ）が含まれていました。 1998年、Nucor Hickmanは、酸洗いライン、亜鉛メッキライン、RTミル、およびアニーリング機能を備えたコールドミル設備を追加しました。

従来の監視プログラムは、工場のこの部分を含むように拡張されました（ほぼ2倍になりました）。コールドミルがプログラムに統合された後、590台の機械が毎月監視されていました。通常の調査では、手動による方法で完了するのに2〜3人週かかりました。

リモートデータ収集および分析方法の初期の形式が利用可能になると、リモート監視が実用的で有益である可能性がある機会が増えました。最初のケースでは、従来はメンテナンスの問題であったキャスターモールド水冷ポンプが、動作条件の変化により潜在的なアプリケーションになりました。

その時点でのNucorHickmanのモールドウォーターポンプの設置は、誘導モータードライバーに直接結合された3つの700馬力の対向吸引遠心ポンプで構成されていました。通常の操作では、2台のポンプが稼働しており、1台はインラインスペアのように維持されていました。

運用上の要件により、金型の水の流れを増やす必要があり、3台のポンプすべてが稼働しました。これは、ポンプの振動レベルとポンプの信頼性に対する信頼性の低下という点で悪影響を及ぼしました。

予備の容量が残っていなかったため（スタンバイポンプは現在継続的に稼働しています）、ポンプの故障による影響が大きくなっています。 Nucor Hickmanは、初期のリモートのインターネットベースの監視技術のいくつかをポンプに適用することを決定しました。

期待される利点は、よりリアルタイムに近い問題の検出と、ポンプの振動挙動のより良い理解でした。さらに、電流センサーが各モーターのシステムに追加されました。これにより、各ポンプのポンプおよびモーターの振動と並行してシステムの負荷を監視できます。

システムは、各ポンプからのベアリング温度、振動の大きさ、吐出圧力、電流の大きさ、および周波数成分/時間領域の振動データを報告します。このデータは、ポンプの動作の監視を担当する請負業者の分析担当者と、プラントの担当者が利用できました。

さらに、データはWeb経由で利用できるため、インターネット接続があればどこからでもアクセスできます。複数のユーザーが複数の場所から同時にシステムにアクセスできます。

インターネットベースの監視システムがインストールされ、データははるかに頻繁に、さまざまな運用条件下で収集されました。オンラインリモートシステムを試運転してから数日以内に、ポンプの振動挙動が月に1回のデータで示されているよりもはるかに大きく変化することは明らかでした。

これは、月次データ（数年分のデータでさえ）がそれに気付くには単に不十分だったためです。自動化されたシステムによって可能になった頻繁な収集は、さまざまな操作モードで3：1の変動を明確に示しました。さらに、負荷電流データ（従来の月に1回のデータからは入手できませんでした）は、ポンプが通常、ほぼ容量まで負荷がかかっておらず、曲線から大きく外れて動作していることを示していました。

その結果、ポンプシステムと操作の工学的研究が委託されました。この調査では、サイジングエラー、制御戦略、および配管構成が、目的の動作条件に対して正しくないと結論付けました。ポンプのサイズを変更し、その他の変更を加えて、必要な流量を増やしました。

これにより、3つのポンプすべてを稼働させる必要なしに予備の容量が提供され、冷却と金型の寿命の向上に大きく貢献しました。リモート監視システムから提供されたデータがなければ、これらの問題が明らかになる可能性はほとんどありません。

遠隔監視技術のさらなるアプリケーションは、バグハウスIDファンとホットミルのユーティリティエアコンプレッサーにインストールされました。ホットミル空気圧縮機は、2極誘導モーターによって直接駆動される3段遠心機です。

コンプレッサーとモーターは毎月監視されており、駆動モーターで頻繁にベアリングの故障が発生していました。月に1回のデータでベアリングの故障が頻繁に発生していましたが、傾向は不安定で、明確な根本原因は検出されませんでした。

遠隔監視技術を適用すると、金型給水ポンプと同様に、振動レベルが月次の手動データから明らかであったよりもはるかに大きく変動していることが明らかになりました。

また、変動が周囲温度を厳密に追跡するパターンを持っていることも明らかでした。ベアリングの温度も監視されていたため、周囲温度が上がると振動レベルが劇的に上昇することは明らかでした。

リモートモニタリングシステムによって提供される周波数成分の分析は、振動の増加の原因がモーターローターの不均衡であったことを明確に示しました。

ベアリングの摩耗パターンをさらに検討すると、モーターのラジアルコンラッドタイプのボールベアリングに極端なスラスト荷重がかかっていることがわかりました。このことから、高温でモーターローターが軸方向に膨張し、この膨張を可能にするためにモーターベアリングのはめあいに十分なクリアランスがなく、ローターの曲がり（したがって不均衡）とモーターベアリングの軸方向の過負荷が発生することが明らかになりました。

この発見の結果、コンプレッサー駆動モーターは別の設計に置き換えられました。リモートモニタリングシステムによって報告された振動レベルは低いままであり、信頼性は劇的に向上しました。

ヒックマンのコールドミルでは、RTミルスタンドドライブに4つの5,000HP同期モーターが装備されていました。モーターはジャーナルベアリングマシンであり、信頼性がありませんでした。

スラストとそれに伴うベアリングの故障、およびポールピースの電気的故障により、2004年には、モーターの近接プローブとミルギアボックスの加速度計に基づく警告およびトリップシステムが設置されました。

このシステムは、警告およびトリップ機能を提供するだけでなく、工場外の分析担当者にシャフト軌道を含むほぼリアルタイムの振動データも提供しました。遠隔分析担当者は数百マイル離れた場所にいて、ほぼリアルタイムのデータを表示し、説教壇のオペレーターとミルスタンドの問題について直接相談することができます。

これらおよびその他の成功の結果として、リモート機械監視が従来の手段では提供されなかった改善と機能を提供することは明らかでした。

ただし、この初期のシステムには制限がありました。スキャナー/サイトサーバーとのシリアルRS-485通信に依存していました。システムが拡張されると、サンプリングレートが低下し、最新のデータがタイムリーに利用できなくなりました。

また、独自のセンサーを使用したため、アプリケーションの構成可能性と柔軟性が制限されていました。 RTミルのシステムは強力ですが、高価であり、VPNテクノロジーを使用しているため、一度に1人のユーザーに制限されていました。

2004年の終わりから2005年の初めにかけて、NucorHickmanは工場でのワイヤレステクノロジーの展開に着手しました。正当化されたのは、輸送と在庫のアプリケーション、ホットミルのクレーンとシステム、およびその他の運用要件を満たすことでした。

同時に、同じワイヤレスプロトコルを使用して、改良されたリモート監視テクノロジが市場に登場していました。 Azima DLIによって開発されたこの新しいリモート監視テクノロジーは、市販の（COTS）センサー、標準のネットワークプロトコルを使用し、ソフトウェアとアプリケーションの点ではるかに柔軟性がありました。

ワイヤレステクノロジーの収束、工場でのそのアプリケーション、および改善されたテクノロジーの可用性はすべて、NucorHickmanのリモート機器監視の拡大を推進しました。

ワイヤレスの実装と展開が工場内の他のアプリケーションによって正当化されたことに注目するのは興味深いことです。機械監視データがネットワークに与える影響は最小限に抑えられており、Nucor Hickmanで大規模に展開されたとしても、ネットワークトラフィックのごく一部を占めています。

Nucor Hickman：米国で最大のリモートモニタリング展開

この記事の公開時点で、Nucor Hickman Sheet Millは、米国で最大の動的信号リモート監視展開のサイトでした。

Azimaリモート監視テクノロジーは、すべてのミル冷却タワー、すべてのバグハウスIDファン、すべてのバグハウスリバースエアファン、キャスターモールドウォーターポンプ、キャスタースプレーウォーターポンプ、すべてのスケール除去ポンプ、ルーフフィードフラックスシステム吸引ファン、およびミルエアコンプレッサーで使用されています。

遠隔監視システムの設置は、ミルの非常用発電機セットで進行中であり、コールドミルの近い将来の形状のテンションロールで計画されています。約280個のセンサーがリモートで監視されています。

工場の担当者は、データ、アラート履歴、アラームと警告、レポート、およびレポート/マシン履歴に完全にアクセスできます。アラートは、電子メールや携帯電話のSMSテキストメッセージで送信されます。

現在NucorHickmanに適用されているシステムは、802.11bワイヤレステクノロジーまたは標準イーサネットを介してプラントネットワークを介して通信します（シリアルRS-485通信を必要とした以前のシステムとは異なります）。

単一の小規模サイトサーバー（標準PC）がプラントに配置され、データゲートウェイおよびバッファリングデバイスとして機能します。工場外の接続が失われた場合、サイトサーバーは、接続が復元されるまでデータをバッファリングするデータストレージデバイスとして機能します。

重要な機能の1つは、監視アプリケーションがターゲットクライアントPCにソフトウェアを必要としないことです。必要なのは、インターネットアクセスとシステムへのログインだけです。

このシステムは、ターゲットマシンに取り付けられたセンサーと、センサーからのデータをデジタル化して集約するセンサーハブで構成されています。収集されたデータは、802.11bワイヤレスまたはイーサネットを介してプラントネットワークに安全に送信されます。 （現在Nucor Hickmanでは採用されていませんが、このシステムは、プラントネットワークとは関係なく、セルラーインターフェイスを介したデータ送信もサポートしていることに注意してください。）

図1.NucorHickmanでのAzimaDLIリモートモニタリングシステムの仕組み

データはプラントネットワークを介してローカルサイトサーバーに送信され、インターネットを介してAzimaDLIのリモートサーバーに送信されます。プラントの担当者、アナリスト、またはその他の許可された関係者は、安全なWebポータルを介してシステムにアクセスできます。

アクセスと特権は二重パスワードによって制御され、特権に応じて、ユーザーはデータの表示、システム設定の編集、データの分析、および/またはレポートの発行を行う権限を持つことができます。アナリストによって生成されたすべてのデータ、アラート、アラート履歴、およびレポートは、Webポータルで管理されます。

生成されたレポートの履歴は、プラントエリア、日付、マシン、障害タイプ、およびその他の基準で並べ替えて検索できます。

Nucor Hickmanでは、リモートで監視されるマシンの数が増え続けていますが、重要度の低いマシンの多くは、月に1回のラウンドでオペレーターによる手動監視下にあります。

これらの機械には、プラントのバランスのとれた機械（油圧ポンプ、ロールスタンド冷却ポンプ、炉冷却ポンプなど）が含まれます。この月次データはAzimaDLIシステムに送られ、リモートで収集されたデータと同じ安全なWebインターフェースを介して表示されます。

これは、収集方法に関係なく、監視対象のすべてのマシンからの機器の状態の工場全体のビューが単一のプラットフォームを介して表示されることを意味します。

Azimaのアナリストは、Webインターフェイスに投稿されたすべての情報を監視および分析する責任があります。

リモートモニタリングの開始に関連するもの

Hickmanのリモート監視システムの最も魅力的な機能の1つは、主に低コストの市販のコンポーネント（COTSセンサーなど）と高度なソフトウェアおよび専用のセンサーハブで構成されていることです。リモート監視の展開を成功させるには、慎重な計画と事前の考慮が必要です。学んだ教訓のいくつかは次のとおりです。

• どのマシンをどのように監視するかについては、慎重に検討する必要があります。ヒックマンの場合、状態監視請負業者がシステムの実装と運用、およびそこからの分析と結果の普及に全体的な責任を負っていましたが、個々の工場エリアは何をどのように監視するかを決定する必要がありました。報告関係、アクセス、およびその他の問題はすべて、監視装置の設置のかなり前に議論され、定義されました。自動化されたリモート監視の恩恵を受ける機器と、従来の方法で十分に監視できる機器の明確なリストがありました。

• 監視するマシンごとのポイント数は重要な考慮事項です。手動監視プログラム（ベアリングごとに複数のポイントと測定）で行われることを単純に模倣することは通常不要であり、小さな増分値を提供しながらコストを追加します。

• ワイヤレス伝送を採用する場合は、サイトに最適なプロトコル（802.11b / g、ZigBee、または900メガヘルツ）を決定してください。 Hickmanの場合、802.11bが推奨される選択肢であり、他のアプリケーションでも同様に当てはまります。利用可能なデバイスの幅広い選択肢を提供し、わずか数個のアクセスポイントで広範囲をカバーできます。 802.11bプロトコルは非常に信頼性が高く、メルトショップエリアでもRF干渉の影響を受けないことが証明されています。

• 早期にITを関与させます。リモート監視システムをインストールするかなり前に、セキュリティやプロトコルなどについて合意に達する必要があります。工場のセキュリティに対する期待とポリシーは何ですか？プラント内では、従来のローカルエリアネットワーク（LAN）が受け入れられますか、それとも仮想ローカルエリアネットワーク（VLAN）が必要ですか？展開中のITサポートは、スタートアップを成功させ効率的にするために不可欠です。接続を確認する必要があります。

リモートモニタリングがNucorHickmanにどのように役立つか

現世代のリモート機械監視技術の初期導入は2005年7月に開始されました。アジマのリモート監視システムの設置と試運転は、拡大を続けています。

重要な機械を監視するハイブリッドアプローチは、すべて共通のWebベースのポータルを介して報告される、プラントのバランス機器の従来の手動ウォークアラウンド監視と並行して、NucorHickmanの担当者に確かな価値を提供しました。この価値を実証するいくつかのケーススタディを以下に簡単に説明します。

ケーススタディ1：サイト訪問またはコストの増加なしに障害が発生した
2006年の春、突然の固定子の短絡故障により、1,500HPのバグハウスファン誘導モーターが故障しました。すべてのバグハウスファンにはリモート監視ハブが装備されており、監視下にありました。

モーターは再構築されたスペアと交換されました。ファンを再起動するとすぐに、リモート監視アナリスト（現場にいなかった）によってはるかに高い振動レベルが記録されました。バグハウスとその設備を担当した工場環境部門の担当者に、振動の増加が通知されました。

データをさらに調べると、この問題はモーターの船内（ドライブエンド）ベアリングの外輪の欠陥であることがわかりました。工場の担当者は、次のメンテナンス停止までモーターが稼働し続ける可能性についての評価を要求しました。

データと変化率の分析は、ユニットが実際に稼働し続ける可能性が高いことを示しました。成功する可能性を高めるために、モーターベアリングの再潤滑の試みが行われました。残念ながら、再潤滑によって実際に振動が増加し、劣化率が劇的に増加しました。

工場の担当者は変更について通知を受け、監視監視が強化されました（データ収集の頻度は、Azimaシステムのインターフェースを介してリモートで増やすことができます）。

ユニットは劣化を続け、週末までに、継続的な運用が疑わしい段階に達していました。最初の機会にユニットをサービスから削除することが推奨されました。リモートアナリストとの会議でプラント担当者がデータと傾向を相互に確認した後、プラント担当者はユニットをサービスから削除することを決定しました。

モーターの交換が行われている間、予備のファンが稼働していました。予備のファンには、Azimaシステムに報告するセンサーも装備されていました。

故障したファンの分解を開始する前に、スペアを再起動し、振動と性能のデータをリモートアナリストが確認しました。リモートアナリストは、スペアのファンが正常に動作しており、故障したファンの修理中に信頼できるサービスを提供できることを確認しました。スペアの状態が確認されて初めて、故障したファンがサービスから削除されました。

このエピソードの間、工場の現場に機器アナリストがいたことは一度もないことに注意する必要があります。問題の検出、問題の確認、および診断（予備のファンの状態評価を含む）はすべてリモートで行われ、現場を訪問したり、費用をかけたりすることはありませんでした。

予備のファンの状態を確認した場合、請負業者のアナリストは数百マイル離れた空港にいて、工場にサービスを提供することができました。

このレベルの検出、サービス、および継続的な運用が、従来の月1回の調査方法では達成できなかった可能性があります。従来の方法を使用すると、追加の費用が発生して、数回のサイト訪問が必要になる可能性があります。

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.

Summary

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.

Acknowledgements
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.