Trådløs teknologi og integrasjon mot Green Monitor

Kombinasjonen av Neuron sensorer fra El-Watch og Green Monitor gjør oss i stand til å tilby gode og raske løsninger som dekker behov der vi tidligere har tenkt at digitalisering var helt urealistisk.

GKN Aerospace Norway på Kongsberg er en stor leverandør til flyindustrien. Sammen med Sandvik Teeness, Sintef og El-Watch deltar de i forskningsprosjektet Digitalt Forsterket Operatør (DFO) som handler om å utvikle digitale løsninger som skal gjøre operatører i industrien i stand til å ta gode avgjørelser raskere og bedre.

Av: Anders Strenge Næss, prosjektingeniør, GKN

DFO er fortsatt bare et forskningsprosjekt, men vi tror at teknologi fra El-Watch er noe bedrifter som GKN kan ha stor nytte av fremover som et godt supplement på lik linje med annen teknologi som utnyttes for å nå fremtidige visjoner i retning industriell digitalisering og Industri 4.0.

Lett å undervurdere potensialet

Potensialet som ligger i hver enkelt sensor er noe vi har blitt mer og mer bevisste på når vi har testet trådløs teknologi fra El-Watch. Enkle sensorer kan brukes til mer enn å varsle når temperaturen eller vibrasjonen blir for høy. Blant annet er det relativt konstante variasjoner i data når maskin er i drift. Dette kan vi i neste omgang utnytte til å gi oss driftsstatus, maskintilgjengelighet og timetellere da det er relativt enkelt å konvertere input-data til det formatet vi ønsker i Green Monitor.

El-Watch sine sensorer leveres med et eget dashboard (neuronsensors.app) for visning av data, men det er enkelt å integrere mot andre systemer. GKN sender data fra Neuron sensors inn i Green Monitor som er et system for vedlikehold- og maskinovervåking. Green Monitor er utviklet av Kongsberg Terotech i tett samarbeid med GKN og andre industriaktører på Kongsberg.

Nedenfor har vi et godt eksempel fra GAN (GKN Aerospace Norway) på en eldre fresemaskin vi har som for øvrig også er manuell, men spindelen stopper automatisk etter at maskinen er ferdig i kutt. Vi vet derfor at maskinen er inaktiv når vibrasjon på spindelen er tilnærmet null mg (milli G-force). Utstyret som ble montert er en temperatursensor for å måle omgivelsestemperatur, en sensor for å måle overflatetemperatur på maskin og en vibrasjonssensor på spindelen.

Figur 1: Maskin-dashboard i Green Monitor. Det meste av datagrunnlaget er fra El-Watch sine sensorer. Blant annet bruker vi en vibrasjonssensor til å indikere driftstid på maskinene.

I tillegg til å bruke temperatur og vibrasjonssensorer til å overvåke tilstand på maskin og spindel, kan vi altså benytte de samme sensorene til mye mer:

  • Overvåke driftsstatus (om maskin er aktiv/inaktiv)
  • Operatørvarsling (SMS-, Apple Watch-/dashbordvarsling når maskinen stopper)
  • Maskintilgjengelighet
  • Maskinutnyttelse og OEE (overall equipment effectiveness)
  • Automatisk vedlikeholdsstyring via elektronisk timeteller

Trådløs teknologi er kostnadsbesparende

Det hadde lenge vært et sterkt ønske fra operatører om varsling på væskenivå i noen store dumpetanker i kjelleren. Her var det vurdert en løsning for overvåking av nivå med ordinære ultralydsensorer tidligere, men pristilbudet på denne jobben var så høyt at dette ble avslått. Ca 87.000 kr for ferdig oppkoblet løsning med PLS og elektrisk styreskap. Til sammenligning koster to trådløse trykksensorer fra El-Watch 5000 kr. I tillegg må man ha en gateway til 2500 kr, men denne kan håndtere datatrafikk fra flere hundre sensorer.

El-Watch har imidlertid både trådløs differeransetrykksensor og ultralydsensor under utvikling. Førstnevnte vil være klar for testing i løpet av våren 2020.

Figur 2: Neuron pressure installert. Ingen strømforsyning, ingen kabler, ingen styreskap med PLS.

Det finnes mange forskjellige metoder å måle nivå i væsker på, men mulighetene begrenser seg noe hvis vi kun skal bruke en batteridrevet sensor med lav driftsspenning. I sortimentet til El-Watch finner vi noen trådløse trykksensorer som kan monteres på utløpsrøret i bunn av tankene. Måling av nivå med utgangspunkt i hydrostatisk trykk er ingen ukjent metode. Trykket øker naturligvis jo mere væske som bygger seg opp over målepunktet.

Vi så imidlertid fort at variasjoner i atmosfæretrykket også må tas hensyn til, dette løste vi ved å sette opp en trykksensor til mot luft (atmosfære), slik at vi får to trykkmålinger og mulighet til å bruke differansetrykket som utgangspunkt for videre kalkulering av nivå og mengde på tankene. Her kommer mulighetene for direkte databehandling i Green Monitor til sin rett: måleenheten fra sensoren som er trykk i mbar regnes om i kalkulerte data-tags, slik at vi får verdi i cm og liter som output fra Green Monitor. Videre lagde vi dashbord med instrumenter som aktivt viser nivå og mengde på tankene, og konfigurerer kriterier for varslinger både i dashbord og for SMS.

Figur 3: Dashboard med aktiv visning av nivå i sanntid.