Применение систем онлайн-мониторинга в промышленной сфере 

I. Основные сценарии применения и значение

1. Мониторинг состояния оборудования и раннее предупреждение об отказах (основное применение)
   Стабильная работа промышленного оборудования (например, металлообрабатывающих станков, электродвигателей, вентиляторов, компрессоров, роботов на производственных линиях) является основой производства. Системы онлайн-мониторинга собирают в реальном времени данные о работе оборудования с помощью установленных датчиков (вибрации, температура, давление, ток и т.д.), анализируют его безопасное состояние с использованием алгоритмов и своевременно выявляют потенциальные неисправности.

• Детали применения:
  • Мониторинг вибраций: Датчики вибраций фиксируют аномальные частоты вибраций подшипников и шестерен оборудования, определяя наличие износа или ослабления крепления (например, неуравновешенность импеллера вентилятора вызывает характерные формы вибраций).
  • Мониторинг температуры: Контроль температуры обмоток и подшипников электродвигателей в реальном времени с предупреждением при превышении пороговых значений (например, перегрузка электродвигателя приводит к резкому подъёму температуры).
  • Анализ масла: Некоторые продвинутые системы используют онлайн-датчики для контроля степени загрязнения и влажности масла, оценивая уровень износа внутренних компонентов оборудования (например, превышение содержания примесей в гидравлическом масле может свидетельствовать о износе насоса).
• Значение: Предотвращение внезапных остановок (потери от остановки производства могут достигать от нескольких тысяч до десятков тысяч юан в час), увеличение срока службы оборудования и снижение затрат на ремонт (переход от «ремонта после поломки» к «прогностическому обслуживанию»).

2. Мониторинг параметров производственного процесса и контроль качества
   В условиях непрерывного производства (например, в химической, металлургической промышленности и пищевом производстве) стабильность параметров (температура, давление, расход, концентрация и т.д.) напрямую определяет качество продукции. Системы онлайн-мониторинга могут отслеживать ключевые параметры в реальном времени, гарантируя соответствие производства стандартам.

• Типовые приложения в отраслях:
  • Химическая промышленность: Контроль температуры, давления и концентрации материалов в реакторах с предупреждением при отклонении от заданных значений (например, повышенная температура полимеризации может привести к аномальному молекулярному весу продукта) и автоматической корректировкой через связанное управляющее устройство (например, регулировка мощности нагрева).
  • Автомобилестроение: В процессе сварки контролируются ток, напряжение и время сварки для предотвращения неполноценного соединения; в процессе окрашивания — толщина покрытия и температура отверждения, обеспечивая качество покраски.
  • Пищевая и фармацевтическая промышленность: Контроль температуры стерилизации, pH ферментации, влажности и температуры в чистых зонах для соответствия стандартам безопасности пищи или GMP (например, недостаточная температура стерилизации молочных продуктов может привести к превышению допустимого уровня микробов).
• Значение: Снижение количества брака (статистика показывает, что потери от некачества могут уменьшаться на 10–30%), предотвращение массовых дефектов и соответствие отраслевым требованиям.

3. Мониторинг энергопотребления и оптимизация энергоэффективности
   Промышленность является крупнейшим потребителем энергии. Системы онлайн-мониторинга собирают данные о потреблении воды, электроэнергии, газа, тепла и т.д. в реальном времени, анализируют закономерности потребления и выявляют возможности экономии энергии.

• Способы применения:
  • Детализированный мониторинг энергопотребления: Разделение потребления по цехам, оборудованию и операциям для выявления «энергогрозных участков» (например, долговременная нагрузка электродвигателя на производственной линии ниже 50% указывает на перерасход энергии).
  • Оптимизация нагрузки: Регулировка энергопотребления в соответствии с производственным планом (например, автоматическое снижение нагрузки компрессоров и кондиционеров в нерабочие часы).
  • Предупреждение аномалий: Обнаружение резкого роста электропотребления (например, перегрузка насоса из-за утечки труб) для своевременного устранения неисправности.
• Значение: В среднем снижение энергопотребления предприятия на 5–15% и соответствие требованиям регулирования энергопотребления в рамках национальной политики «двойной углеродной нейтральности».

4. Мониторинг окружающей среды и безопасности (защита промышленной безопасности)
   В промышленном производстве могут возникать опасности, такие как пыль, токсичные газы, открытый огонь и т.д. Системы онлайн-мониторинга выступают как «линия обороны» для безопасного производства.

• Ключевые сценарии:
  • Отрасль опасных химических веществ: Контроль концентрации токсичных газов (например, сероводород, хлор) и утечек горючих газов (например, метан) в помещениях с автоматическим запуском вентиляции и светозвуковым сигналом при превышении нормы.
  • Металлургия / горнодобывающая промышленность: Контроль концентрации пыли (например, превышение нормы в угольных шахтах может привести к взрывам) и искр при работе оборудования (например, возгорание конвейерного лента из-за трения).
  • Логистика и хранение: Контроль температуры и влажности в складах (например, повышенная температура в складах с химикатами может привести к испарению или самовозгоранию) и концентрации дыма.
• Значение: Предотвращение аварий (например, отравлений), защита жизни персонала и соответствие требованиям Закона о производственной безопасности.

5. Удаленное обслуживание и интеллектуальное управление (адаптация к масштабному производству)
   Для межрегиональных заводов (например, филиалы корпоративных предприятий) или крупного оборудования (например, ветряных и солнечных электростанций) системы онлайн-мониторинга поддерживают удаленный сбор данных и централизованное обслуживание.

• Типовые примеры:
  • Ветряная энергетика: Каждый ветряной двигатель оснащен датчиками вибраций, скорости вращения и ветра; данные передаются в облачную платформу, и эксплуатационная служба может удаленно оценивать состояние оборудования и отправлять бригады только при необходимости (снижение затрат на обслуживание более чем на 40% по сравнению с регулярными проверками на месте).
  • Интеллектуальные фабрики: Интеграция данных обо всех устройствах и линиях через промышленную интернет-платформу, позволяющая центру управления реально отслеживать общий ход производства и регулировать мощность в соответствии с заказами (например, приоритетное распределение ресурсов для срочных заказов).
• Значение: Преодоление географических ограничений, повышение эффективности обслуживания и реализация гибкого производственного планирования.

II. Основные технологические основы

• Сенсорный уровень: Различные датчики (вибрационные, температурные, инфракрасные, лазерные и т.д.), адаптированные к промышленным условиям (устойчивость к высоким температурам, пыли и коррозии).
• Уровень передачи: Промышленные шины (например, Modbus, Profinet) и беспроводные технологии (LoRa, 5G, WiFi) для стабильной передачи данных (особенно в условиях сложного электромагнитного поля на производственных площадках).
• Уровень анализа: Бортовой вычислитель (бычная обработка реальных данных на месте для снижения задержек) + облачные вычисления (анализ больших данных, прогнозирование тенденций) с использованием ИИ-алгоритмов (например, машинное обучение для распознавания признаков неисправностей).
• Прикладной уровень: Визуальные платформы (например, дашборды для отображения состояния оборудования и графиков энергопотребления), системы оповещения (СМС, уведомления в приложениях), интерфейсы для связи с управляющими системами (подключение к ПЛК для автоматической регулировки).

III. Будущие тенденции

• Интеграция с цифровым дублированием: Отображение реальных данных оборудования или производственных линий в виртуальных моделях для имитации влияния неисправностей или оптимизационных решений (например, тестирование регулировки параметров в виртуальном реакторе перед применением на практике).
• Улучшение всеобщего сенсорного контроля: Развертывание более миниатюрных и дешевых датчиков (например, беспроводных бесконтактных датчиков) для полного покрытия场景рий (например, контроль коррозии внутренних стен труб).
• Глубокое внедрение ИИ: Обучение моделей на исторических данных для не только предупреждения неисправностей, но и прогнозирования их развития (например, «подшипник выйдет из строя через 30 дней») с рекомендациями по ремонту.

Итог