KR101177949B1 - 설비 부품의 감시 및 교체 관리 시스템 - Google Patents
설비 부품의 감시 및 교체 관리 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101177949B1 KR101177949B1 KR1020067007386A KR20067007386A KR101177949B1 KR 101177949 B1 KR101177949 B1 KR 101177949B1 KR 1020067007386 A KR1020067007386 A KR 1020067007386A KR 20067007386 A KR20067007386 A KR 20067007386A KR 101177949 B1 KR101177949 B1 KR 101177949B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- wear
- facility
- useful life
- operating conditions
- computer
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims description 35
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 108
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 84
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 74
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims description 33
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 31
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 23
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 22
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 21
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 9
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims description 4
- 230000011664 signaling Effects 0.000 claims 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 48
- 230000008569 process Effects 0.000 description 45
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 14
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 10
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 2
- 238000012774 diagnostic algorithm Methods 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 2
- 238000010223 real-time analysis Methods 0.000 description 2
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 2
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 2
- 206010011906 Death Diseases 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000004873 anchoring Methods 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000004374 forensic analysis Methods 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 238000010921 in-depth analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000000565 sealant Substances 0.000 description 1
- 239000003566 sealing material Substances 0.000 description 1
- 238000004381 surface treatment Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
- G05B19/4065—Monitoring tool breakage, life or condition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/04—Manufacturing
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
- F04D15/00—Control, e.g. regulation, of pumps, pumping installations or systems
- F04D15/0088—Testing machines
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04D—NON-POSITIVE-DISPLACEMENT PUMPS
- F04D7/00—Pumps adapted for handling specific fluids, e.g. by selection of specific materials for pumps or pump parts
- F04D7/02—Pumps adapted for handling specific fluids, e.g. by selection of specific materials for pumps or pump parts of centrifugal type
- F04D7/04—Pumps adapted for handling specific fluids, e.g. by selection of specific materials for pumps or pump parts of centrifugal type the fluids being viscous or non-homogenous
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
- G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
- G06F11/30—Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
- G06F15/02—Digital computers in general; Data processing equipment in general manually operated with input through keyboard and computation using a built-in program, e.g. pocket calculators
- G06F15/025—Digital computers in general; Data processing equipment in general manually operated with input through keyboard and computation using a built-in program, e.g. pocket calculators adapted to a specific application
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/34—Director, elements to supervisory
- G05B2219/34477—Fault prediction, analyzing signal trends
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/37—Measurements
- G05B2219/37253—Fail estimation as function of lapsed time of use
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/37—Measurements
- G05B2219/37254—Estimate wear of subsystem of machine with measures from other subsystems
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Control Or Security For Electrophotography (AREA)
Abstract
각각 제한된 유효 수명이 있는 다수의 부품을 포함하는 설비에 대한 교체 부품 관리를 위한 시스템은 프로세서가 있는 컴퓨터를 포함한다. 시스템은 설비에 대한 다수의 사용 케이스를 포함하는 듀티 프로필을 정의하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 포함하며, 각각의 사용 케이스는 다수의 부품 중 둘 이상과 각각의 사용 케이스의 실행 중에 관련된 부품이 겪는 것으로 가정되는 특정된 작동 조건에 관련된다. 또한 듀티 프로필에 관련된 각각의 부품에 대한 이론 유효 수명을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈이 있으며, 이론 유효 수명은 특정된 작동 조건 하의 부품 유효 수명 데이터에 기초한다. 또다른 컴퓨터 프로그램 모듈은 실제 작동 조건과 사용 케이스의 작동 중에 겪는 것으로 가정되는 작동 조건의 비교에 기초하여 하나 이상의 작동을 겪은 부품에 대한 조정된 이론 유효 수명을 계산한다.
설비, 부품 교체
Description
본 발명은 설비의 수명 주기를 감시하고 관리하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 더 상세하게는, 본 발명은 예방 정비 주기와 부품의 교체 필요여부를 예측하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
기계 설비는 기계 부품 마모의 감지, 고장 예측, 및 문제 발견을 위해 주기적인 진단 정비를 필요로 한다. 선박 기계, 크레인, 자동 변속기, 터보샤프트(turboshaft) 엔진, 제지 설비, 압연기, 항공기 엔진, 헬리콥터 변속기, 및 고속 처리 기계와 같은 현대의 기계 설비에 있어서, 베어링, 기어 및 기타 장치의 고장은 큰 생산성 손실, 심각하고 고비용이 소요되는 부수적인 손상, 및 잠재적으로 생명에 위협이 되는 상태로 종종 이어진다. 응력(stress)을 받는 기어/베어링 조립품 및 기타 부품들이, 시간이 지남에 따라, 부서진 베어링 전동체(bearing rolling element), 기어치(gear teeth) 패임, 및 베어링의 마찰면 손상과 같은 마모 및 손상을 겪음으로 인해 설비의 고장이 발생한다.
안전성을 확보하고 예기치 않은 중단을 방지하기 위해서, 중요한 부품들은 일반적으로 단순히 사용 기간에 따라 보수적으로 고정된 시간 간격마다 교체된다. 그러나 부하 강도, 이동 거리(displacement distance), 부하가 걸린 기간, 및 이동 속도와 같은 마모 인자는 설비의 마모 및 손상에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 마모 인자가 상당한 기간 동안 평균 이상으로 발생할 때, 설비는 조기에 고장이 날 수 있다. 반면에, 마모(wear) 인자가 상당한 기간 동안 최소화될 경우, 단순히 원인이 되는 부품을 사용 기간에 따라 교체할 경우 운영 비용이 증가할 수 있다. 이는 쓸모있는 부품 수명이 낭비되고, 더 빈번한 정비로 인해 비용이 증가하며, 정비를 위해 더 빈번하게 작동을 중지시킴으로 인해 생산성이 감소하기 때문이다.
더 정확하게 예방 정비 주기를 예측하고 부품 교체 필요성을 결정할 시스템에 대한 기술이 필요하다. 또한 더 정확하게 예방 정비 주기와 부품 교체 필요성을 예측할 방법에 관한 기술이 필요하다.
본 발명의 요약
일 실시예에서, 본 발명은 각각 한정된 유효 수명을 갖는 다수의 부품을 포함하는 설비에 대한 교체가능한 부품을 관리하기 위한 시스템이다. 상기 시스템은 하나 이상의 프로세서를 포함하는 컴퓨터; 설비의 다수의 사용 케이스(usage case)를 포함하는 듀티 프로필(duty profile)을 정의하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈(각각의 사용 케이스는 둘 이상의 복수의 부품 및 특정된 작동 조건에 관련되며, 상기 특정된 작동 조건은 사용 케이스를 각각 실시하는 중에 관련된 부품에 적용되는 것으로 가정됨); 및 듀티 프로필에 관련된 각각의 부품에 대한 이론 유효 수명을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 포함하며, 상기 이론 유효 수명은 특정된 작동 조건하에서 발생한다고 가정되는 부품의 마모/응력/변형 파라미터에 기초한다. 시스템은 사용 케이스에 대응하는 설비 작동의 발생을 결정하고 감시하며 작동 중에 겪는 실제 작동 조건을 측정하기 위한 센서; 복수의 부품에 대한 실제 작동 조건의 측정결과(measurements)를 저장하기 위한 메모리; 및 부품이 1회 이상 작동된 후 그 부품에 대해 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 포함하며, 상기 계산은, 실제 작동 조건의 측정결과에 응답하여 각각의 작동에 대해 하나 이상의 계산된 마모/응력/변형 파라미터를 계산하여 상기 부품에 대해 상기 계산된 파라미터들을 누적(accumulate)하는 단계; 및 실제의 작동 조건으로부터 계산되고 누적된 마모/응력/변형 파라미터과, 이론 유효 수명 결정에 있어서 특정된 작동 조건 하에 발생한다고 가정되는 누적된 마모/응력/변형 파라미터의 비교에 기초하여, 상기 조정된 이론 유효 수명이 상기 하나 이상의 작동에서 소진된 정도를 결정하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 교체가능한 부품이 있는 원격 설비의 정비를 관리하기 위한 방법이다. 상기 방법은, 상기 원격 설비에 하나 이상의 교체가능한 부품 각각에 대한 작동 조건을 감지하는 다수의 센서를 제공하는 단계; 데이터베이스에서 상기 다수의 센서에 의해 감지된 작동 조건 데이터를 수신하는 단계; 감지된 데이터의 적어도 일부를 원격 설비에 대한 하나 이상의 설계 듀티 프로필 파라미터와 비교하는 단계; 및 상기 비교하는 단계에 응답하여, 교체가 권장되는 하나 이상의 교체가능한 부품에 있어서 제안된 장래의 교체 일자를 확인하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 본 발명은 각각 제한된 유효 수명이 있는 다수의 부품을 포함하는 설비에 대한 부품 교체 관리를 위한 시스템에서 사용되기 위한 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능한 기록매체이다. 프로그램은 본 발명을 구체화하는 시스템에 대해 상기 설명된 바와 같은 소프트웨어 구성 요소를 포함한다.
또한 본 발명의 다른 실시예는 클라이언트 인터페이스와, 시스템에 연결된 임의의 천공 설비(drilling equipment)가 온라인 또는 오프라인으로 연결되도록 설계된 자동화된 웹 기반 서비스를 제공한다. 예컨대 회사의 본부(headquarter)와 같은 장소로부터 멀리 떨어진 온사이트 오퍼레이터 또는 직원은 방대한 양의 데이터 사이에 저장된 정보와 지식을 사용할 수 있다. 이러한 개념의 일부는 기존의 설비 계측 신호를 획득하고 중앙화된 데이터베이스 내에 리다이렉트(redirect)하는 것이다. 또한 이론적인 모델, 진단 알고리즘, 통계, 작업 부하 누적 등과 같은 설비에 관한 공통의 지식을 적용함으로써, 서비스 제공자는 설비를 운영하는 회사에 부가가치 데이터를 돌려줄 수 있다. 시스템은 한 특정 기계 또는 여러 회사들에 의해 운영되는 설비에 두루 적용되는 향상된 진단 알고리즘으로부터의 최근 통계를 전달할 수 있다. 시스템은 맞춤화된 정비의 예측 및 계획을 보조하는 것 뿐만 아니라 성능이 향상될 가능성이 있는 영역을 정확하게 지적하는 것을 도울 수 있다.
설비 조건 분석에 대한 주요 접근 방법에는 두 가지가 있다. 하나는 향상된 공학적 및 수학적 모델링에 기초한 것이며, 이는 측정된 작동 데이터와 이론 데이터를 비교하기 위한 기준을 제공한다. 두번째는 설비의 작동 및 마모에 대한 알려진 신뢰성 있는 모델 또는 이론상의 지식이 없는 경우로서 더 일반적인 접근 방법이다. 이 경우, 다수의 설비 장치로부터 수집된 다량의 데이터의 경향과 패턴에 대한 경험적인 분석에 의해, 시간이 흐름에 따라 설비 조건의 더 나은 해석을 제공할 수 있다.
어떤 방법이 사용되든지 간에, 향상된 조건 모델은, 하중이 적용된 설비를 사용하는 경우, 즉 시간 또는 작동의 반복에 의해서 뿐만 아니라 설비 수명에 영향을 주는 부하 또는 기타 조건에 기초하여 측정된 사용의 계산을 가능하게 할 것이다. 큰 하중이 적용되어 1000시간을 작동하는 것과 하중 없이 1000시간을 작동하는 것에는 명백히 큰 차이가 있다. 몇몇 부분은 어떤 작동 조건, 예컨대 더 높은 속도의 조건에서 더 빨리 마모되며, 다른 부분은 다른 조건, 예컨대 더 큰 하중의 조건에서 더 빨리 마모된다. 임의의 기계의 부품 각각에 대한 "마모-맵(wear-map)"을 정의할 수 있다. 상기 마모-맵을 작동 데이터와 조합하여 마모 부분에 대한 잔여 수명 수치가 측정될 수 있다. 이는 신뢰성 중심 정비(Reliability Centered Maintenance; 이하 RCM) 접근 방법의 기반을 형성할 것이며, 여기에서 현재의 조건과 잔여 수명 데이터로부터 서비스 및 조사 간격과 예비 부품 필요량을 동력학적으로 측정할 수 있다.
본 발명의 또다른 실시예에 따른 일반적인 시스템은 다음의 주요 구성요소를 포함한다:
● (센서를 포함한) 계측
○ 이는 설비에 대한 기존의 계측 및/또는 새로운 계측일 수 있다.
● 온사이트 컴퓨터 - 감시를 받는 설비 상에 또는 근처에 위치하고 설비에 연결된 물리적 데이터 수집 장치,
● 다수의 온사이트 컴퓨터로부터 데이터를 수신하고 온사이트 컴퓨터 내의 소프트웨어를 업그레이드 하는 기능이 있는 서버
● 통신망, 예컨대 인터넷
RCM 서비스는 두가지 방식으로 이루어질 수 있다:(1) 로컬 감시 - 온사이트 또는 사업자망 내에서 이루어진다. (2) 성능 감시 - 서비스 제공자에 의해 운영되는 하나의 또는 일군의 서버에 의해 제공된다. 로컬 감시 방식은 미처리 데이터(raw data)와 간단한 통계를 제공하기 위한 것이다. 성능 감시 방식은 더 높은 수준의 정보, 더 심도있게 분석된 데이터를 제공하며, 서비스 제공자의 누적된 지식 및 기계 성능이 미처리 데이터에 적용된다.
시스템은 서비스 및 관련된 설비에 대한 단일 구성을 제공하도록 설계된다. 전용 웹서비스에서, 서비스 관리자는 서비스의 모든 구성요소를 설정할 수 있다. 구성 프로세스는 다음을 포함한다:
- 감시할 설비 선택
- 데이터 획득을 위한 온사이트 컴퓨터 유형 선택
- 데이터 자동 기록기(data logger)에 대한 신호 및 파라미터를 선택 및 구성
- 데이터 자동 기록기에 대한 계산, 필터(filter) 및 기록 빈도를 선택 및 구성
- 통신 라우트 선택 및 구성
- 중앙 서버에 적용되는 누적 지식 선택
- 기업, 공장 및 사용자 계정 정의 및 설정
입력값에 기초하여, 중앙 서버 내의 관리 데이터베이스는 다음을 생성할 수 있다:
- 데이터 자동 기록기의 모든 부분을 자동으로 설정하기 위한 XML 구성 화일
- 로컬 감시를 자동으로 설정하기 위한 XML 구성 화일
- 로컬 감시 콘텐츠를 자동으로 설정하기 위한 XML 구성 화일
- 성능 감시에서 데이터베이스 테이블(table)의 자동 구성 및 설정
- 서버, 즉 로그스트림 처리기(logstream handler) 내의 데이터 수신기의 자동 구성
설비 또는 구성요소의 각각의 유형에 대해 정의된 경험적인 서비스 모델이 존재할수 있다. 이는 알고리즘, 상수, 2D 성능 제한을 포함하는 성능 제한, 및 오류 코드로 표현될 수 있다. 경험적인 습득의 통합을 용이하게 하기 위해, 서비스 제공자는 수집된 데이터를 정기적으로 탐색하며, 알려진 사건, 이벤트, 검사 및 교체와 이를 연관시킨다. 다양한 데이터 수집 기술이 사용될 수 있다.
또한 경험적인 습득을 용이하게 하기 위해, 생산 관리자는 탐색 권한을 수여받을 것이며, 동일한 뷰(view)와 동일한 분석 도구가 있는 모든 클라이언트에 대한 모든 설비를 수집할 수 있다. 관리자는 다음을 수행할 수 있다:
- 수명 초과 파라미터 조사
- 부하에 대한 파라미터 조사
- 기타 카테고리화된 파라미터에 대한 파라미터 조사
- 데이터로부터 다음에 대한 통계 구축
○ 경고
○ 작동
○ 정비
○ 기타 감시되고 누적된 데이터
- 사고, 이벤트 또는 사건(예컨대 파손 부분) 주변 상세사항 탐색
이에 기초하여, 관리자는 설비 유형에 대한 데이터 분석 프로세서에서 이행되는 새로운 알고리즘과 성능 한계를 개발할 수 있다.
다양한 실시예가 개시되지만, 그에 불구하고 본 발명의 다른 실시예들이 후술할 상세한 설명으로부터 기술 분야의 당업자에게 명백해질 것이며, 상세한 설명은 본 발명의 설명적인 실시예들을 보여주고 설명할 것이다. 추후에 확인될 바와 같이, 본 발명은 그 사상과 범위로부터 벗어나지 않고 다양하고 명백한 측면에서 응용될 수 있다. 따라서, 도면과 상세한 설명은 제한적인 것이 아닌 설명적인 것으로 간주되어야 한다.
도 1은 본 발명의 시스템의 일 실시예의 도식적인 블록도.
도 2는 유효 수명 분석 보고서 및 기타 정비 권고를 생성하기 위한 도 1의 시스템 사용에 관한 단계를 도시한 흐름도.
도 3은 도 1의 시스템이 정비 데이터를 처리하기 위해 사용되는 방법을 도시 한 흐름도.
도 4a는 주제 발명을 사용하는 컴퓨터 시스템 내의 인터넷 진입 포탈(internet entry portal)에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 4b는 주제 발명을 사용하는 컴퓨터 시스템용 인터렉티브 맵(interactive map)에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 4c는 기한 도과 또는 일정이 도과된 정비 모듈에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 4d는 주제 발명을 사용하는 컴퓨터 시스템 용도의 정비 및 부분 매뉴얼(manual) 모듈에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 4e는 작동 데이터 및 유효 수명을 표시하고 주제 발명을 사용하는 컴퓨터 시스템용 데이터 획득 모듈에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 4f는 주제 발명을 사용하는 컴퓨터 시스템용 잔여 부분 모듈에 대한 스크린 디스플레이를 표시한 도면.
도 5는 이론 듀티 프로필 및 가정된 작업 조건에 기초하여 단순화된 부품 유효 수명 분석을 개시한 도표.
도 6은 실제 듀티 프로필 및 실제 작업 조건에 기초하여 도 5와 같이 단순화된 부품 유효 수명 분석을 개시한 도표.
도 7은 실제 부품 사용과 이론 부품 사용 프로필의 비교를 도식적으로 디스플레이한 도면.
도 8은 제1 부품에 대한 부품 사용 프로필을 도식적으로 디스플레이한 도면.
도 9는 제2 부품에 대한 부품 사용 프로필을 도식적으로 디스플레이한 도면.
도 10은 교체가 예정된 제3 부품에 대한 부품 사용 프로필을 도식적으로 디스플레이한 도면.
도 11은 본 발명의 시스템의 다른 실시예의 도식적인 블록도.
도 12는 도 11의 시스템의 온사이트 컴퓨터의 어떤 데이터 처리 구성요소를 도시한 데이터 흐름도.
도 13은 도 11의 시스템의 어떤 데이터 처리 구성요소를 도시한 다른 데이터 흐름도.
도 14는 도 11의 시스템의 온사이트 컴퓨터의 어떤 데이터 처리 구성요소를 도시하는 또다른 데이터 흐름도.
도 15는 데이터를 수집 및 분석하는 도 11의 시스템의 사용에 관련된 단계들을 도시한 흐름도.
도 16은 진흙 펌프(mud pump)에 대해 측정 및 기록된 일반적인 파라미터의 테이블 도면.
도 17은 계산된 파라미터의 계산과 진흙 펌프에 대한 계산된 일반적인 파라미터의 테이블 하위 영역에서 사용되는 몇몇 상수를 상위 영역에 도시한 도면.
도 18은 몇몇 주요 파라미터에 대한 한계값을 포함하는 테이블을 도시한 도면.
도 19는 진흙 펌프에 대해 이루어진 측정결과가 있는 테이블을 포함하는 스크린 프린트를 도시한 도면.
도 20은 시간에 따라 표시된 흐름이 있는 진흙 펌프로부터의 흐름을 도시한 도표를 포함하는 스크린 프린트를 도시한 도면.
도 21은 진흙 펌프에서 펌프의 회전 속도에 대한 방출 압력 분포를 도시한 도표를 포함하는 스크린 프린트.
도 22는 전형적인 성능 도표의 예를 도시하며, 진흙 펌프에 대해 펌프 사용의 분포를 도시한 도면.
도 23은 진흙 펌프의 작동 시간의 도표를 포함하는 스크린 프린트를 도시한 도면.
도 24는 매분마다의 보고서가 있는 진흙 펌프 사용 도표를 포함하는 스크린 프린트를 도시한 도면.
도 25는 01:00시에 시작하여 일정 시간 동안 펌프를 작동시키고 02:15시에 펌프의 고장이 발생했음을 나타내는 두가지 모터 A 및 B의 토크의 표시를 도시한 도면.
도 26은 2차원 성능 한계의 집합을 구체화한 테이블을 도시한 도면.
A. 설비 설계 및 부품 유효 수명
정교한 설비가 설계될 때, 설비는 주로 설비의 전체 항목에 대해 예정된 유효 수명으로 정의된다. 실제로, 설계에 있어서 다양한 부품의 유효 수명이 고려되어야 한다. 유효 수명이 상당히 중요한 부품의 경우, 유효 수명에 대한 실제 시험 데이터 및/또는 실제 유효 수명 데이터로부터 도출된 이론상의 예측 결과를 갖고 있는 제조자 또는 기타 출처로부터 나온 이용가능한 유효 수명 데이터가 일반적으로 존재한다. 전형적으로, 유효 수명은 하나 이상의 정의되고 가정된 작동 조건에 대해 특정된다. 작동 조건은 속도 또는 부하와 같은 레이트(rate)와, 상기 속도 또는 부하가 가해지는 지속 시간 및/또는 작업의 레이트를 유지하기 위한 거리의 관점에서 특정될 수 있으나, 예컨대 작동 온도, 습도, 부식물 또는 분진의 존재와 같이 유효 수명에 영향을 줄 수 있는 주변환경 요인과 같은 기타 작동 조건을 또한 포함할 수 있다. 따라서 가정된 작동 조건 하에서의 부품에 대한 이론 유효 수명은 시간(hour), 일(day) 또는 기타 긴 시간 간격의 관점으로 표현될 수 있다. 주로 부하, 속도 또는 유효 수명에 대한 기타 작동 조건의 영향을 보여주는 그래프 또는 그래프 집합이 설계 가이드로서 이용가능할 것이다(또는 기존의 데이터와, 이론상으로 또는 경험적으로 도출된 공식으로부터 개발될 수 있다). 몇몇 예에서, 부품에 대한 정확한 유효 수명 데이터를 수립하기 위해 시험이 수행될 필요가 있을 수 있다. 출처가 무엇이든지 간에, 설비 설계자는 주로 작동 조건 및 상기 조건의 지속 기간 또는 반복 횟수의 범위와, 처음의 설계에서 선택될 수도 있는 부품의 유효 수명과의 관계를 나타내는 신뢰성 있는 데이터를 갖는다.
하나의 또는 소수의 방식으로 작동하는 단일 부품이 고려대상의 전부일 때에는 유효 수명 문제는 특별히 어려운 문제가 아니다. 그러나 다양한 작동을 수행하는 복잡한 시스템에서, 유효 수명을 결정하기는 더 어렵다. 설비 설계자에게 알려진 하나의 기술은 듀티 프로필을 정의하는 것이다. 듀티 프로필은 설비가 수행할 특정 동작들을 정의하고 어느 것이 각각의 동작에 관여하는 주요 부품들인지와, 상 기 주요 부품들이 상기 작동에서 어떻게 사용될 것인지를 결정한다. 듀티 프로필은 한대의 설비의 전체 유효 수명 예상치(또는 설계 목표치)에 대해 기술될 수 있다. 예컨대, 아래 사항은 해양석유 생산 플랫폼(offshore oil platform)에서 사용되는 정박 시스템(mooring system) 에 대한 듀티 프로필을 정의할 수 있다.
| 사례 번호 | 작동 |
| 1 | 10미터톤의 닻이 더해진 체인을 해저로부터 4000피트(ft) 상승 |
| 2 | 작업선 상에 닻이 있는 체인을 4000피트 풀어냄 |
| 3 | 작업선 상에 닻이 있는 체인을 4000피트 당김 |
| 4 | 작업선 상에 닻이 있는 와이어 로프(wire rope)를 8000피트 풀어냄 |
| 5 | 작업선 상에 닻이 있는 체인을 8000피트 당김 |
| 6 | 체인 상에 닻을 설치(300피트 + 100피트) |
| 7 | 와이어 로프 상에 닻을 설치(500피트 + 100피트) |
| 8 | 체인 상의 200피트 리그(rig) 이동 |
| 9 | 와이어 로프 상의 400피트 리그 이동 |
작업 주기는 매년 6번의 리그(rig) 이동과 매년 12번의 리그 왕복(excursion)의 조건 된 25년의 전체 설계 수명에 대해 정의될 수 있다.
그밖에, 듀티 프로필은 설비가 어떤 기능을 수행하는지와, 임의의 주어진 시간 간격에서 설비가 상기 시간 간격의 어떤 비율 동안 각각의 작업을 수행하거나 수행하지 않을 것인지에 대한 관점에서 설명될 수 있다. 예컨대 크레인의 경우 다음의 듀티 프로필이 사용될 수 있다.
| 크레인 기능 | % 사용 |
| 호이스트(hoist) 상승 | 7.5 |
| 호이스트 하강 | 7.5 |
| 붐 선회(boom swing) - 가속 | 3 |
| 붐 선회 - 작동 | 9 |
| 붐 선회 - 감속 | 3 |
| 메인 폴(main fall) 호이스트 상승 | 7 |
| 메인 폴 호이스트 하강 | 3 |
| 보조 폴 호이스트 상승 | 18 |
| 보조 폴 호이스트 하강 | 7 |
| 도르래 폴 호이스트 상승 | 7.5 |
| 도르래 폴 호이스트 하강 | 7.5 |
| 정지 | 20 |
따라서 제1 듀티 프로필의 예로 돌아가면, 상기 정의된 듀티 프로필을 통해 정박 시스템 설계자는 각 경우에 어느 주요 부품(윈치(winch), 모터, 기어 시스템, 샤프트(shaft), 베어링, 와이어 로프 등)이 관련되는지와, 각각의 사용 케이스에 있어서 주요 부품 각각에 대해 어떤 작동 조건이 필요한지를 결정할 수 있다. 대부분의 부품은 하나 이상의 사례에 관련될 것이며 다양한 사례에 있어서 다양한 작동 조건에서 작동될 수 있다. 이는, 가정된 듀티 프로필과 전체 설계 수명에 대해 각각의 부품에 대한 듀티 프로필 요구사항 계산을 가능하게 한다. 따라서 설계자는 부품이 적어도 전체 설계 수명에 대해 가정된 작업 주기 동안 사용될 수 있도록 하는 유효 수명 특성을 갖는 부품을 선택할 수 있다. 몇몇 경우에, 사용 가능한 부품은 전체 설계 수명과 정확하게는 들어맞지 않을 수 있으며, 가정된 듀티 프로필 하에서 전체 설계 수명을 초과하는 유효 수명을 갖도록 정해진 부품이 선택될 수 있다. 다른 경우에, 부품이 교체 없이 전체 설계 수명을 충족시켜야 할 경우, 부품은 사용가능하지 않거나 가격이 아주 비쌀 수 있다. 이러한 경우, 가정된 듀티 프로필(가정된 작업 조건을 포함) 하에서의 부품 유효 수명이 계산될 수 있으며, 전체 유효 수명 동안 간헐적인 상기 부품의 교체가 계획될 수 있다.
그러나 설비에 대한 실제 작동 조건은 원래의 설계에 대해 가정된 듀티 프로필보다 더 혹은 덜 엄격할 수 있다. 설비의 소유자 또는 오퍼레이터에게 있어서, 이는 여러 의미를 가진다. 부품의 정비가 원래 계획된 것보다 더 빨리 혹은 더 늦게 필요할 수 있다. 설계 수명 동안 정비가 필요하지 않을 것으로 예상된 몇몇 부품은 듀티 프로필이 원래의 설계에 사용된 듀티 프로필보다 더 엄격한 경우에 정비가 필요할 것이다. 예정된 바에 따라 상기 정비를 수행하는 것이 설비의 계획된 생산 작업 도중에 긴급 정비 세션을 가지거나(이때 설비는 정지되어야 한다) 설비가 고장나는 것보다 훨씬 바람직하다. 후자는 설비 사용하지 못하는 것 이상의 손실을 유발하는 부상 또는 손상으로 연결될 수 있다.
이러한 상태에 대처하는 종래의 방법에는 단순히 설비 작동을 관찰하고 거의 고장나거나 또는 고장났음이 식별될 수 있을 때 관여하는 것이 포함된다. 이외에, 몇몇의 경우에 있어서, 예컨대 부품이 변형되거나 보통의 작동 동력보다 더 큰 힘을 필요로하거나 기타 특성들이 변화하기 때문에, 설비의 부품이 언제 고장에 근접하게 되는지를 감지하기 위해 센서가 사용될 수 있다. 상기 방법은 필요할 때까지 정비를 미루지만 설비가 고장나거나 거의 고장난 상태에서 작동되도록 하는 결과를 나을 수도 있으며, 따라서 즉각적이고 예정되지 않은 긴급 정지가 필요하다.
B. 본 발명의 개요
본 발명은 실제 사용시의 듀티 프로필이 전체 유효 수명의 원래 설계에 사용되는 듀티 프로필과 상당히 동떨어진 상태에서조차도 상기 예정되지 않은 개입을 줄이거나 피하고 예정된 기본 부품 교체를 수행하기 위한 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 데이터 획득 및 관리 시스템의 구성요소를 나타내는 도식적인 블록도이다. 상기 시스템은 설비의 하나 이상의 항목에 대한 부품 교체를 관리하기 위한 것이다. 도 1은 크레인(300)과 윈치 또는 계측 시스템(400)을 예로 도시하며, 다른 유형의 설비와 설비의 둘 이상의 항목이 시스템에 의해 관리될 수 있다.
후술할 논의를 통해 더욱 명확해질 바와 같이, 시스템은 설비에 의해 수행된 동작으로부터 데이터를 수집 및 감시한다. 더 상세하게는, 시스템은 전체 설비를 구성하는 개개의 부품에 의해 수행되는 동작으로부터의 데이터를 감시 및 수집한다. 시스템은 설비와 그 부품의 동작에 대한 "실시간" 접근을 제공할 수 있다. 시스템은 설비가 겪은 실제 동작 조건과, 설비의 설계자에 의해 고려된 원래의 이론상 듀티 프로필을 직접 비교할 수 있게 한다. 따라서 시스템은 실제와 이론 듀티 프로필 간의 차이점을 분석할 수 있고, 원래의 부품의 유효 수명 추정을 조정하는 정보를 얻을 수 있으며, 그리고 그에 따라 정비를 계획할 수 있다. 시스템은 동작 조건 데이터가 수집되는 시점에서 부품의 소진된 유효 수명의 정도를 확인하기 위해 분석 결과를 사용한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 시스템은 통신망(10)과, 출력장치(22)(프린터와 같은 장치) 및 정비 관리 단말기(30)를 가진 컴퓨터 시스템(40)을 포함한다. 시스템은 설비 오퍼레이터/소유자 단말기(50, 52)와 두개의 센서 데이터 링크{304(크레인(300)에 대한 것), 404(윈치 시스템(400)에 대한 것)}를 포함하며, 상기 각 링크는 크레인(300) 및 윈치(400) 내의 특정 부품과 그 동작 파라미터에 관련된, 대응하는 복수의 센서 입력(302, 402)(훨씬 많은 센서가 입력을 제공하는 설비 상에 위치할 수 있음에도, 단순화를 위해 크레인(300)과 윈치(400) 각각에 대해 3개의 입력만이 도시되어 있다)을 가진다.
컴퓨터(40)는 운영 시스템, 통신 관리 장치(110), 및 어플리케이션 소프트웨어(120)를 포함한다. 어플리케이션(120)은 동작 조건 데이터(210), 듀티 프로필(220), 매뉴얼/정비 정보(230), 및 주문 정보(240) 뿐만 아니라 시스템에서 사용될 수 있는 기타 데이터에 대한 파일을 포함하는 데이터베이스(200)에 접근한다.
통신 관리 장치(110)는 통신 링크(12)를 통해 통신망(10)(인터넷 또는 사설망과 같은 공중 데이터망일 수 있다)과 통신한다. 컴퓨터(40)는 통신 링크(22 및 32)를 통해 각각 정비 관리 단말기(30) 및 출력 장치(20)와 상호접속된다. 브라우저를 사용하여 컴퓨터(40) 상에 지원되는 웹사이트에 접근할 수 있는 오퍼레이터/소유자 단말기(50, 52)는 통신 링크(24 및 26)를 통해 각각 통신망(10)과 상호접속된다. 설비 오퍼레이터/소유자 단말기(50, 52)는 오퍼레이터/소유자가 인터넷 포탈을 통해 시스템에 의해 생성된 "실시간" 설비 작동 및 정비 이력 파일에 접근할 수 있도록 한다. 오퍼레이터/소유자가 인터넷 포탈에서 접근할 수 있다는 이러한 특징은 본 명세서의 C 단락에서 더 설명된다.
선회 베어링(slewing bearing), 콘테이너링 베어링, 윈치, 붐(boom) 등과 같은 주요 부품의 작동 조건을 감시하기 위해 센서 입력(302)이 크레인(300) 상에 위치한다. 예컨대, 크레인(300)에 있어서, 센서 입력(302)은 방사형 붐의 이동거리 측정을 위한 선회각 센서, 붐의 경사 변위 및 붐 각도를 측정하기 위한 붐 각도 센서(즉, 경사계), 및 백렉(backleg) 구조 내의 변형을 측정하기 위한 부하 센서를 포함할 수 있다(크레인의 형태를 알 경우, 시스템은 부하 센서로부터 온 수치를 롤러 서클(roller circle) 또는 선회 베어링의 등가의 부하로 전환한다). 이와 유사하게, 드럼, 드럼 베어링, 레벨 와인더(levelwind) 등과 같은 주요 부품의 작동 조건을 감시하기 위해 센서 입력(402)이 윈치(400) 상에 위치한다.
센서 입력(302, 402)은 각각의 센서 데이터 링크(304, 404)에 작동 조건 데 이터를 전송한다. 센서 데이터 링크(304, 404)는 통신망(10)을 통해 컴퓨터(40) 내의 통신 관리 장치(110)를 경유하여 컴퓨터(40)에 작동 조건 데이터를 전송한다. 일 실시예에서, 센서 데이터 링크(304, 404)는 설비 상의 기존의 프로그램가능 로직 제어기(이하 PLC) 및 PLC 상의 보조 프로그래밍을 사용하여 센서 입력(302, 402)으로부터 데이터를 수집한다. 상기 데이터는 XML 또는 유사한 표준을 사용하도록 포맷이 지정되며, 이어서 통신망(10)을 통해 컴퓨터(40)에 데이터를 전송하기 위해, TCP/IP 또는 기타 데이터 전송 프로토콜을 사용하도록 프로그램되고 설정된 PC 또는 기타 프로세서로 전송되거나 공유된다. 따라서 설비(300, 400)는 컴퓨터(40)로부터 원격으로, 심지어 상당히 먼 거리로도 떨어져 위치할 수 있다. 어플리케이션(120)은 데이터베이스(200) 내의 작동 조건 데이터 파일(210) 내에 들어오는 작동 조건 데이터를 수신 및 저장한다. 그리고 나서 작동 조건 데이터는, 분석에 이용가능하게 되며, 도 2로 지시되는 후술할 논의에서 설명되는 바와 같이, 듀티 프로필(220)에 의해 정의된 부품 마모 모델과 비교될 수 있고 상기 마모 모델에서 이용될 수 있도록 하는 후속 처리 과정을 더 포함하는 분석에 사용될 수 있다.
도 2는 작동 조건 및 듀티 프로필에 관하여 어플리케이션(120)에 의해 실시되는 프로세스(1200)를 도시한 논리도이다. 프로세스가 실시될 수 있기 전에, 다양한 작동 조건 하에서 부품 유효 수명을 분석하기 위해 사용되는 임의의 보조 데이터 및 원래의 설계로부터의 관련 듀티 프로필(220)이 로딩되어야 한다. 상기 데이터는 어플리케이션(120)과 조화되며 어플리케이션(120)에 의해 사용된다. 도 2에 도시된 바와 같이, 프로세스(1200)는 개시/대기 상태(1202)에서 시작한다. 프 로세스(1200)가 시작되면, 신규 작동 조건 데이터가 존재하는지(즉, 신규 작동 조건 데이터가 센서 입력(302, 402)로부터 수신되었는지) 질의한다(1204). 신규 작동 조건 데이터가 존재하지 않는다면, 프로세스(1200)는 센서 상태 점검이 필요한지 결정한다(1206). 상기 점검은 신규 작동 조건 데이터 수신에 실패한 것이 센서가 제대로 기능하지 않기 때문인지 아닌지를 결정하기 위해 수행된다. 센서 상태 점검이 필요하다면, 프로세스(1200)는 센서 상태 점검 및 결과 보고를 수행한다(1208). 그리고 나서 프로세스는 개시/대기 모드(1202)로 돌아간다.
프로세스(1200)가 신규 작동 조건 데이터가 존재한다고 결정하면(1204), 신규 작동 조건 데이터가 시스템의 데이터베이스(200)에 수신 및 저장된다(1210). 그리고 나서 프로세스(1200)는 설비에 대해 실시간 분석 요청이 존재하는지 결정한다(1212). 존재하지 않는다면, 프로세스(1200)는 예정된, 정기 분석의 기한이 도래했는지를 결정한다(1214). 기한이 도래한 정기 분석이 없다면, 프로세스(1200)는 개시/대기 모드(1202)로 돌아간다. 정기 분석의 기한이 도래했다면(예컨대, 일, 주, 월 등과 같이 설비의 특정 부분에 대해 정의된 감시 주기가 만료되면), 프로세스(1200)는 설비의 특정 항목에 대한 작동 조건 데이터에 접근하여 비교 및 분석을 위한 작동 데이터를 준비한다(1216).
프로세스(1200)가 설비에 대해 실시간 분석 요청이 존재한다고 결정하면(1212), 프로세스(1200)는 바로 설비에 대한 작동 조건 데이터에 접근하여 비교 및 분석을 위한 작동 데이터를 준비하도록 진행한다(1216). 그리고 나서 프로세스(1200)는 설비를 위한 듀티 프로필에 접근하여 최근에 발생했을 수 있고 듀티 프로 필 분석에 영향을 줄 수 있는 정비 업데이트를 점검한다(1218). 그리고 나서 프로세스(1200)는 설비를 위한 듀티 프로필에 대해 작동 조건 데이터의 비교 및 분석을 수행한다.
본 명세서의 D 단락에서 설명될 바와 같이, 듀티 프로필은 초기 설계 과정의 일부이며, 상기 듀티 프로필은 초기의 부품을 선택하고, 가정된 작동 사용 케이스와 작동 조건 하에서, 각각의 주요 부품에 대한 이론 유효 수명을 생성하기 위해 사용된다. 듀티 프로필과 그에 가정된 작동 조건, 및 원래의 설계에서 가정된 부품 유효 수명은 몇몇 실제 작동 조건 데이터가 수집된 후에 부품 유효 수명 예측 및 대응하는 모든 정비 계획을 조정하기 위한 비교 및 분석 단계(1220) 중에 재검토된다.
그리고 나서 프로세스(1200)는 어느 부품에 대해 임계 유효 수명결과가 존재하는지 결정한다(1222)(즉, 모든 부품이 유효 수명 종료에 도달했거나 곧 도달하게 되어(임계 범위 내에 속하여) 즉시 정비 또는 교체가 필요한지를 결정한다). 존재하지 않는다면, 프로세스(1200)는 유효 수명 결과를 준비하고 예정된 서비스의 일정을 잡는다(1224). 이는 작동 조건, 유효 수명 및 부품에 권장되는 장기 및 단기 정비 계획에 대한 전자적 및/또는 종이 보고서를 포함한다. 예정된 교체의 필요성은, 소진된 이론 유효 수명의 정도가 조정된 이론 유효 수명의 교체 범위 내에 있을 때 신호된다. 그리고 나서 프로세스(1200)는 어느 부품의 자동 주문이 특정되었는지를 결정한다(1226). 자동 주문이 특정되었다면, 프로세스(1200)는 정비 서비스에 관련된 설비 소유자/오퍼레이터 및 모든 부서에 주문을 통지하기 위한 예정 된 서비스 및 요청을 송신한다(1228). 이는 관련된 직원이 필요한 부품을 주문하도록 한다. 자동 주문이 특정되지 않았다면, 프로세스(1200)는 부품을 획득 및 출하하도록 준비하며 시스템에 생성된 일정에 따라 정비를 수행하도록 준비한다(1230).
프로세스(1200)가 부품에 대한 임계 유효 수명 결과가 존재한다고 결정하면(1222), 프로세스(1200)는 정비 서비스 직원 및 설비 소유자/오퍼레이터와의 교신에 의해 신속하게 보고서를 발행하고(예컨대 단말기(50, 52)에 이메일 전송, 팩스, 센서 데이터 링크(304, 404)로 메세지 회수) 긴급 서비스 일정을 계획한다(1232). 그리고 나서 프로세스(1200)는 부품이 획득 및 출하되고 시스템에 생성된 일정에 따라 정비가 수행되도록 준비한다(1230). 그리고 나서 프로세스(1200)는 완료된 정비 보고에 기초하여 정비 이력 기록을 업데이트한다(1234). 그리고 나서 프로세스(1200)는 개시/대기 모드(1202)로 돌아간다.
도 3은 정비 정보를 시스템에 입력하기 위한 프로세스(1300)를 도시한다. 교체 부품이 분석될 때에는 정비가 유효 수명 계산에 영향을 줄 수 있다. 이는 새 부품은 그 이력에 과거의 작동 조건이 없기 때문이다. 또한 새 부품은 가정된 작동 조건 하에서 다른 이론 유효 수명을 갖거나 갖지 않을 수 있다.
프로세스(1300)는 설비 구성에 기초하여 정비 이력을 초기화한다(1302). 그리고 나서 프로세스(1300)는 예컨대 정비가 소유자/오퍼레이터에 의해 기록된 경우에는 단말기(50, 52)로부터, 또는 정비가 도 1의 시스템의 오퍼레이터에 의해 기록된 경우에는 단말기(30)로부터 입력된 설비에 대한 정기 또는 특별 정비 보고를 기 다린다(1304).
그 다음에 프로세스(1300)는 신규 정비 기록 데이터가 존재하는지를 결정한다(1306). 존재하지 않으면, 프로세스(1300)는 계속하여 설비에 대한 정비 보고를 기다린다(1304). 신규 정비 기록 데이터가 존재한다면, 프로세스(1300)는 정비가 수행된 특정 설비 구성에서 참조된 부품에 정비 기록 데이터를 저장한다(1308).
그리고 나서 프로세스(1300)는 정비 기록 데이터가 어느 부품 유효 수명 데이터에 영향을 미치는지 결정한다(1310). 영향을 미치지 않는다면, 프로세스는 다시 설비에 대한 정비 보고를 기다린다(1304). 정비 기록 데이터가 어느 부품의 유효 수명 데이터에 영향을 미친다면, 프로세스(1300)는 정비를 반영하도록 부품 유효 수명 데이터와 영향을 받은 모든 듀티 프로필을 업데이트하는데(1312), 이에는 부품 유효 수명 데이터 파일에 있어서의 가능한 변경도 포함된다. 그 다음에 프로세스(1300)는 설비에 대한 정비를 기다린다(1304).
C. 인터넷 포탈을 통한 접근 특성
일 실시예에서, 오퍼레이터/소유자, 정비 직원, 또는 서비스 제공자는 인터넷을 통해 온라인으로 시스템에 접근할 수 있다. 이와 같이 할 경우, 시스템에 접근하는 자는 표준 웹기반 프로토콜 아키텍쳐를 포함하는 모듈 형식으로 설계된 인터넷 포탈(도 4a 참조)로 들어간다. 인터넷 포탈은 시스템 관련 설비에 관계된 모듈에 대한 접근을 제공한다. 모듈은 시스템에 관련된 모든 설비에 대한 다수의 탐색 경로를 통해 접근 가능하다. 일 실시예에서, 모듈은 정비 모듈, 정비, 부분 매뉴얼 모듈, 데이터 기록 모듈, 예비 부분 모듈, 및 설비 위치 맵 모듈을 포함한다.
일 실시예에서, 오퍼레이터/소유자는 도 4b에 도시된 바와 같이 전세계의 인터렉티브(interactive) 맵 또는 전세계의 일부에 온라인으로 접근할 수 있을 것이다. 맵은 시스템에 의해 관리되는 소유자/오퍼레이터의 설비의 위치를 보여줄 것이다. 원하는 위치 또는 설비를 클릭하면 소유자/오퍼레이터는 선택에 따라 각각의 설비에 대한 모듈 및/또는 데이터에 접근한다. 이외에, 각각의 사용자/오퍼레이터의 설비 목록에 기초하여 맞춤화되고 동적으로 생성된 바(bar) 메뉴가 상부에 표시된다. 사용자/오퍼레이터는 드롭다운(drop down) 메뉴에 의해 각각의 설비에 대한 모듈에 직접 접근한다. 시스템은 표준 웹사이트 아키텍쳐를 사용하여 각각의 소유자/오퍼레이터의 동작을 충족하도록 맞춤화될 수 있다.
정비 모듈은 웹 포탈을 통해 정비 기록에 대한 용이한 접근을 제공하도록 설계된다. 시스템 내로 인증하는 (인터넷으로 접속하는) 각각의 사람들은 접근 수준을 변경할 고유 암호를 가질 것이다. 예컨대, 설비의 실제 정비를 완료한 개인 또는 개인들은 점검 시간 및 데이터를 기록하기 위한 입력 데이터 시트에만 접근할 수 있다. 개인들의 감독자는 정비 이력을 설명하는 다음 수준의 보고서에 접근할 수 있다. 각각의 접근 권한은 로그-온 암호에 의해 조절된다.
고객의 목록에 있는 각각의 설비는 시스템 내에 로딩되는 예정된 정비 시간 간격을 갖는다. 시스템은 기한이 만료된 정비 업무 및 그 만료 날짜의 자동 통지를 제공한다. 도 4c에 도시된 기한 도과 또는 일정이 도과된 업무 스크린은 정비 감독자가 그의 정비 할당을 효율적으로 계획하는 데에 유용한 데이터의 유형을 예시한다.
정비가 일단 완료되면, 데이터가 시스템 내에 로딩되며 모듈 중 이러한 부분에 보안 접근할 수 있는 사람이라면 누구나 온라인으로 데이터에 접근 가능하다. "실시간" 접근과 예방 정비의 계획을 할 수 있도록 모든 정비 기록이 날짜에 따라 유지된다.
정비 및 부분 메뉴얼 모듈은 최근 업데이트된 문서에 대한 "실시간" 접근을 제공한다. 이러한 매뉴얼은 시스템 상에 주기적으로 업데이트되며 설비에 배포하기 위해 소유자/오퍼레이터의 본사로 송신된다. 도 4d에 표현된 바와 같이 매뉴얼에 대한 온라인 접근은 시스템의 관리하에 있는 설비에 대해 변형 및 안전 특성을 부여하기 위해 정비와 오퍼레이터의 즉각적인 접근을 제공한다.
데이터 획득 모듈은 부품의 수명이 지난 것으로 기록된 설비 내에 각각 감시받는 부품에 대한 실제 로딩 또는 기타 작동 조건을 특정한 이력 정보에 대한 접근을 제공한다. 상기 기록된 데이터는 이론상의 설계 고려사항(설계 프로필)과 비교되며 이러한 비교는 감시받는 부품에 대한 예방 정비 일정을 예측하기 위해 사용된다. 도 4e에 도시된 바와 같이, 데이터 기록 모듈은 계획, 생산 일정 및 정비 일정에 대한 정보를 제공하는 개개의 설비의 전체 처리량을 표로 만들고 합계를 내기 위해 작동 조건 데이터를 또한 사용할 수 있다.
예비 부분 모듈은 부분 매뉴얼 및 도면에 대한 접근을 제공한다. 도 4f에서 나타나는 바와 같이, 재료 목록은 적절한 도면 목록과 함께 온라인 상으로 이용 가능하다. 부품 부분은 온라인 상으로 확인될 수 있으며, 재고 상태, 시가 및 배송이 제공될 수 있다. 부품은 온라인으로 주문될 수 있다.
D. 단순화하여 예시된 이론 및 실제의 유효 수명 계산
이제 설비 X(예컨대 크레인, 윈치, 적하기(loader) 등)의 개개의 부품에 대한 이론 및 실제의 부품 유효 수명을 계산하는 프로세스의 상당히 단순화된 예가 개시될 것이다. 부품 마모는 힘, 토크, 이동 속도, 가속, 감속, 온도, 부식, 분진, 표면 처리, 윤활, 마찰 등과 같은 다수의 변수로 이루어진 함수이지만, 이해를 돕기 위해, 후술할 예에서 부품 마모는 설비에 의해 수행된 일(work)(즉, 변위가 곱해진 힘 또는 토크)로 등식화된다.
일반적인 관점에서, 본 발명의 프로세스는 처음에는 가정된 이론 듀티 프로필에 기초하여 설비 X에 대한 정비를 계획하며, 이는 가정된 작동 조건에 기초한 것이다. 장치 X가 그 작동 수명이 시작됨에 따라, 작동 조건 데이터가 시스템에 의해 수집된다. 수집된 데이터는 설비 X의 이론 듀티 프로필을 조정하기 위해 사용된다. 그리고 나서 조정된 듀티 프로필은 설비에 대한 정비 일정을 조정하기 위해 사용된다. 조정된 듀티 프로필은 또한 그 시점까지 소진된 설비 수명의 정도를 계산하기 위해 사용된다. 조정된 듀티 프로필은 또한 잔여 예상 설비 수명을 예측하기 위해 사용된다.
후술할 예로부터 이해될 수 있는 바와 같이, 실제의 작동 조건은, 실제 작동 조건이 원래 가정된 것보다 더 혹은 덜 엄격한지에 따라 원래의 가정된 설비 및 부품 유효 수명에 관련된 실제의 설비 및 부품 유효 수명을 단축 또는 연장할 수 있다. 전술한 도면 및 논의로부터 이해될 수 있고 후술할 논의로부터 더 명확해질 바와 같이, 주제 발명의 시스템 및 프로세스는 예상 설비 수명 및 정비 일정이 설 비 X의 실시간 작동 데이터에 기초하여 자동으로 업데이트될 수 있도록 한다. 단순화된 예시는 다음과 같다.
도 5는 예시적이지만 상당히 단순화되며, 설비 X(예컨대 크레인, 권양기(windlass), 적하기 등)에 대한 부품으로 분화된 가정된 듀티 프로필 분석을 도시한다. 도 5에 도시된 바와 같이, 설비 X는 부품 A, B, 및 C를 포함한다.
가정된 듀티 프로필 계산에 있어서, 설비 설계자는 먼저 해당 설비에 대한 설비 설계 수명을 가정한다. 상기 예에서, 설비 X에 대한 가정된 설비 설계 수명은 25년이다. 그리고 나서 설계자는 가정된 설비 설계 수명 중에 설비 X가 겪게 될 작동의 유형과 횟수를 가정한다. 각각의 사용 케이스는 특정 수준의 부하 및 변위에서 특정 유형의 작동이 있는 것으로 가정된다.
도 5에서 나타나는 바와 같이, 설비 X는 가정된 설비 설계 수명의 경과에 따라 3가지의 다른 사용 케이스(사용 케이스 1, 2, 및 3)을 수행하는 것으로 가정된다. 설비 X는 설비 X에 대한 가정된 설비 설계 수명인 25년 동안 "사용 케이스 1"의 작동을 N1회(예컨대 100회), "사용 케이스 2"의 작동을 N2회(예컨대 50회), 그리고 "사용 케이스 3"의 작동을 N3회(예컨대 125회) 수행할 것으로 가정된다.
설비 X에 있어서, 사용 케이스 1은 부품 A(예컨대 회전 샤프트)가 100ft.lbs.의 토크로 10rad 만큼 회전하고 부품 B(예컨대 수압 펌프(hydraulic ram))는 10 lbs의 힘으로 5ft 이동한다. 부품 C(예컨대 도르래(sheave))는 사용 케이스 1에는 관계되지 않는다. 따라서 사용 케이스 1이 각각 발생할 때마다 부품 A는 C1(1000)ft.lbs.의 일을 받게 되며, 부품 B는 C2(50)ft.lbs.의 일을 받게 되 고, 부품 C는 C3(값없음)ft.lbs.의 일을 받게 된다. 사용 케이스 1은 가정된 설비 설계 수명인 25년이 경과하는 중에 N1(100)회 발생하는 것으로 가정된다.
설비 X에 있어서, 사용 케이스 2는 부품 B가 50lbs의 힘으로 10ft 이동하며, 부품 C가 50ft.lbs.의 토크로 20rad 만큼 회전한다. 부품 A는 사용 케이스 2에 관계되지 않는다. 따라서 사용 케이스 2가 각각 발생할 때마다 부품 B는 C5(500)ft.lbs.의 일을 받게 되며, 부품 C는 C6(1000)ft.lbs.의 일을 받게 되고, 부품 A는 C4(값없음)ft.lbs.의 일을 받게 된다. 사용 케이스 2는 가정된 설비 설계 수명인 25년이 경과하는 중에 N2(50)회 발생하는 것으로 가정된다.
설비 X에 있어서, 사용 케이스 3은 부품 A가 200ft.lbs.의 토크로 15 rad 만큼 회전하며, 부품 B가 200lbs의 힘으로 10ft 이동하고, 부품 C는 200ft.lbs.의 토크로 30rad 만큼 회전한다. 따라서 사용 케이스 3가 각각 발생할 때마다 부품 A는 C7(3,000)ft.lbs.의 일을 받게 되며, 부품 B는 C8(2,000)ft.lbs.의 일을 받게 되고, 부품 C는 C9(6,000)ft.lbs.의 일을 받게 된다. 사용 케이스 3은 가정된 설비 설계 수명인 25년이 경과하는 중에 N3(125)회 발생하는 것으로 가정된다.
도 5에 도시된 바와 같이, 각각의 부품에 대한 사용 케이스마다 발생하는 일(ft.lbs.)에 상기 사용 케이스의 발생 횟수를 곱한다. 그리고 나서 각각의 부품이 부품의 이론 부품 사용 프로필에 이르도록 상기 값을 더한다. 예컨대, 부품 A의 이론 부품 사용 프로필(TCUPA)에 관한 공식은 (N1 X C1)+(N2 X C4)+(N3 X C7)=TCUPA이며, 475,000ft.lbs.인 일의 값이 나온다. 따라서 가정된 듀티 프로필의 조건 하 에서는, 부품 A가 25년의 가정된 설비 설계 수명과 등가인 부품 설계 프로필을 갖기 위해서 475,000ft.lbs.에 상당하는 마모/응력/변형의 크기를 견딜 수 있어야 한다. 이와 유사하게, 부품 B의 가정된 이론 부품 사용 프로필(TCUPB)에 관한 공식은 (N1 X C2)+(N2 X C5)+(N3 X C8)=TCUPB이며, 일의 값은 280,000ft.lbs.가 된다. 따라서 가정된 듀티 프로필의 조건 하에서는, 부품 B가 25년의 가정된 설비 설계 수명과 등가인 부품 설계 프로필을 갖기 위해서 280,000ft.lbs.에 상당하는 마모/응력/변형의 크기를 견딜 수 있어야 한다. 마지막으로, 부품 C의 이론 부품 사용 프로필(TCUPC)에 관한 공식은 (N1 X C3)+(N2 X C6)+(N3 X C9)=TCUPC이며, 일의 값은 800,000ft.lbs.가 된다. 따라서 가정된 듀티 프로필의 조건 하에서는, 부품 C가 25년의 가정된 설비 설계 수명과 등가인 부품 설계 프로필을 갖기 위해서 800,000ft.lbs.에 상당하는 마모/응력/변형의 크기를 견딜 수 있어야 한다.
일단 이론 부품 사용 프로필이 생성되면, 이는 실제 부품의 선택에 사용될 수 있다. 부품의 이론 부품 사용 프로필은 또한 초기에 상기 부품에 대한 정비 일정을 계획하는 데에도 사용될 수 있다.
사용 가능한 부품은 때로는 적절한 이론 부품 사용 프로필에 상응할 마모/응력/변형 등급 또는 특성을 가질 것이다. 그러한 환경에서, 듀티 프로필 하의 이론 부품 유효 수명은 가정된 설비 설계 수명과 같아질 것이다. 부품 A에 대한 이러한 상태가 도 5에 반영되어 있다. 실제 부품 A의 전체 마모/응력/변형 등급(Wear/Stress/Strain Rating; 이하 WSSR)(즉, 475,000ft.lbs.의 일)은 필요하다면 선택된 설계 수명(즉, 가정된 설비 설계 수명인 25년)동안 사용될 수 있다.
적절한 이론 부품 사용 프로필에 상응하는 WSSR 또는 특성을 갖는 부품을 찾는 것은 때때로 가능하지 않을 것이다. 선택된 실제 부품은 적절한 이론 부품 사용 프로필보다 상당히 작거나 상당히 큰 WSSR 또는 특성을 가질 수 있다. 예컨대, 도 5에서, 부품 B로 선택된 실제 부품은 392,000ft.lbs.의 일에 상응하는 마모/응력/변형의 크기를 견딜 수 있었다. 따라서 부품 B의 가정된 듀티 프로필 하의 이론 부품 수명은 35년일 것이다. 또한 부품 B에 대한 WSSR은 392,000ft.lbs.이기 때문에, 상기 전체 수용력(capacity)은 필요하다면 선택된 설계 수명(즉, 가정된 설비 설계 수명인 25년)동안 이용가능하다.
도 5에 있는 반대의 예와 같이, 부품 C로 선택된 실제의 부품은 400,000ft.lbs.의 일에 상응하는 마모/응력/변형의 크기만을 견딜 수 있었다. 따라서 부품 C의 가정된 듀티 프로필 하의 이론 부품 수명은 12.5년일 것이다. 선택된 설계 수명(즉, 25년)의 필요량을 충족시키기 위해서는, 부품 C 두개가 연속하여 사용되어야 한다. 따라서 두개의 부품 C에 대한 효과적인 WSSR은 800,000ft.lbs.이며, 이는 필요하다면 선택된 설계 수명 동안 사용가능하다.
도 6은 예시적이지만 상당히 단순화되며, 실제 사용 기간이 지난 설비 X에 대한 부품으로 분화된 실제 듀티 프로필을 도시한다. 상기 예에 있어서 실제 사용 기간은 설비 X가 작동 중에 있는 처음 2년일 것이다.
실제 듀티 프로필의 계산에 있어서, 힘, 토크 및 변위 수치는 개개의 부품 A, B, 및 C(도 1 및 2 참조)에 관한 센서로부터 획득된다. 설비 X가 작동(즉, 사 용 케이스)을 수행함에 따라, 상응하는 힘, 토크 및 변위 수치가 기록된다.
도 6에서 나타나는 바와 같이, 설비 X는 그 작동 수명 중 처음 2년 동안 사용 케이스1의 작동을 N1(10)회 수행했다. 그러나 실제 사용 케이스1의 작동에 대한 힘, 토크 및 변위값은 가정된 듀티 프로필에 대해 선택된 값과 달랐다. 예컨대, 실제 사용 케이스1의 작동으로 부품 A(예컨대 회전 샤프트)가 200ft.lbs.의 토크로 10rad 만큼 회전했으며, 부품 B(예컨대 수압 펌프)는 5lbs.의 힘으로 5ft 이동했고, 부품 C(예컨대 도르래)는 사용 케이스1에 관련되지 않았다. 따라서, 사용 케이스1이 각각 발생할 때마다 부품 A는 C1(2,000)ft.lbs.의 일을 받으며, 부품 B는 C2(25)ft.lbs.의 일을 받고, 부품 C는 C3(값없음)ft.lbs.의 일을 받는다.
도 6에 도시된 바와 같이, 설비 X는 그 작동 수명 중 처음 2년 동안 사용 케이스2의 작동을 N2(5)회 수행했다. 그러나 실제 사용 케이스2의 작동에 대한 힘, 토크 및 변위값은 가정된 듀티 프로필에 대해 선택된 값과 달랐다. 예컨대, 실제 사용 케이스2의 작동으로 부품 B가 25lbs.의 힘으로 5ft 이동했으며, 부품 C는 50ft.lbs.의 토크로 20rad 만큼 회전했고, 부품 A는 사용 케이스2에 관련되지 않았다. 따라서, 사용 케이스2가 각각 발생할 때마다 부품 B는 C5(125)ft.lbs.의 일을 받으며, 부품 C는 C6(1000)ft.lbs.의 일을 받고, 부품 A는 C4(값없음)ft.lbs.의 일을 받는다.
도 6에 도시된 바와 같이, 설비 X는 그 작동 수명 중 처음 2년 동안 사용 케이스3의 작동을 N3(12)회 수행했다. 그러나 실제 사용 케이스3의 작동에 대한 힘, 토크 및 변위값은 가정된 듀티 프로필에 대해 선택된 값과 달랐다. 예컨대, 실제 사용 케이스3의 작동으로 부품 A가 400ft.lbs.의 토크로 25rad 만큼 회전했으며, 부품 B는 100lbs.의 힘으로 5ft 이동했고, 부품 C는 200ft.lbs.의 토크로 30rad 만큼 회전했다. 따라서, 사용 케이스3이 각각 발생할 때마다 부품 A는 C7(10,000)ft.lbs.의 일을 받으며, 부품 B는 C8(500)ft.lbs.의 일을 받고, 부품 C는 C9(6,000)ft.lbs.의 일을 받는다.
도 6에 도시된 바와 같이, 각각의 부품에 대한 사용 케이스마다 발생하는 일(ft.lbs.)에 현재까지 상기 사용 케이스가 발생한 실제 횟수(즉, 상기 예에서, 설비 X가 작동 중에 있는 처음 2년 동안 사용 케이스가 발생한 실제 횟수)를 곱한다. 그리고 나서 각각의 부품이 그 부품의 부품 사용 프로필에 이르도록 상기 값을 더한다. 예컨대, 부품 A의 실제 부품 사용(ACUA)에 관한 공식은 (N1 X C1)+(N2 X C4)+(N3 X C7)=ACUA이며, 일의 값은 140,000ft.lbs.가 된다.
도 5에 나타난 바와 같이, 설비 X에서 사용된 실제 부품 A의 WSSR은 부품 A의 이론 부품 사용 프로필(475,000ft.lbs.)과 등가이다. 실제 부품 사용(140,000)을 475,000으로 나누면 부품 A의 유효 수명 중 약 29.5%가 사용되었음이 나온다. 이러한 분석 접근은 도 4e 및 7에 반영되어 있다.
도 4e는 한 설비(예컨대 크레인)의 리프트(lift) 이력(500)과 설비 부품(예컨대 선회 베어링)의 잔여 수명 백분율(510)을 보여주는 컴퓨터 스크린 디스플레이이다. 도 7은 각각의 부품에 대한 실제 부품 사용과 사용된 실제 부품에 대한 WSSR을 그래프로 비교하는 그래픽 디스플레이(도 4e에서 510으로 지정된 것과 같 음)이다.
도 4e에서 나타내는 바와 같이, 크레인의 리프트 이력(500)은 부하 수용력(505) 및 선회 각도(515)의 백분율의 관점에서 기록된다. 이러한 관점은 타임 스탬프(time stamp; 520)에 따라 기록된다. 이러한 정보는 선회 베어링에 대한 사용 프로필을 실시간 방식으로 조정하는 본 발명의 프로세스에서 사용된다. 사용 프로필이 조정됨에 따라, 소진된 선회 베어링 수명의 백분율(525)은 그래픽 디스플레이(510)로 도시된 바와 같이 표시될 수 있다.
부품 A에 대한 실제 사용률을 설비 X가 작동하는 처음 2년 동안 가정된 듀티 프로필마다 발생했을 이론상의 사용률과 비교하기 위해, 이제 도 8을 참조한다. 도 8은 부품 A에 대한 WSSR에 적용된 바와 같이 실제 부품 사용을 가정된 사용 프로필과 비교하는 방법을 그래프로 나타낸다.
도 6에 나타나는 바와 같이, 작동하는 처음 2년 동안 사용될 이론 부품 수명의 크기는 다음의 공식으로 계산된다: (TCUPA/선택된 설계 수명) X 실제 사용 년수 = 2년간 사용된 이론 수명(TLU2y). 부품 A의 경우, TLU2y값은 38,000ft.lbs.이며 도 8의 가정된 듀티 프로필 곡선 상에 원으로 표시된다. 도 8의 듀티 프로필 곡선 상에 점으로 표시된 2년간 실제 부품 사용이 140,000ft.lbs.이기 때문에, 부품 A가 가정된 듀티 프로필로 예측한 것보다 상당히 높은 비율로 마모되는 것이 이해될 수 있다. 도 8에 반영된 바와 같이, 실제 부품 사용은 가정된 듀티 프로필 비율에서 약 7.4년의 사용과 등가이다. 따라서 실제 사용이 수년 동안 일정하게 유지된다면, 부품 A는 25년보다 상당히 짧은 기간 내에 교체가 필요할 것이다.
도 6에 나타난 바와 같이, 부품 B의 실제 부품 사용(ACUB)에 대한 공식은 (N1 X C2)+(N2 X C5)+(N3 X C8)=ACUB이며, 일의 값은 6875ft.lbs.가 된다. 도 5에 나타난 바와 같이, 설비 X에서 사용된 실제 부품 B의 WSSR은 392,000ft.lbs.였다. 상기 값은 부품 B의 이론 부품 사용 프로필(280,000ft.lbs.)을 초과한다. 따라서 상기 수용력은 필요하다면 선택된 설계 수명인 25년 동안 이용 가능하기 때문에 392,000의 값인 실제 WSSR이 다음의 계산에 사용된다.
실제 부품 사용(6875)을 392,000으로 나누면, 부품 B의 이용된 유효 수명이 약 1.75%가 된다. 이는 도 7에 반영되어 있으며, 각각의 부품에 대해 실제 부품 사용과 이용된 실제 부품에 대한 WSSR을 그래프로 비교한다.
부품 B에 대한 실제 사용률을 설비 X의 작동 중 처음 2년 동안의 가정된 듀티 프로필마다 발생했을 이론상의 사용률과 비교하기 위해, 이제 도 9를 참조한다. 도 9는 부품 B에 대한 WSSR에 적용된 바와 같이 실제 부품 사용을 가정된 사용 프로필과 비교하는 방법을 그래프로 나타낸 것이다.
도 6에 나타난 바와 같이, 작동 중 처음 2년 동안 사용될 부품 수명의 이론상의 크기는 다음의 공식으로 계산된다: (TCUPB/선택된 설계 수명) X 실제 사용 년수 = 2년간 사용된 이론 수명(TLU2y). 부품 B에 있어서, TLU2y값은 22,400ft.lbs.이며 도 9의 가정된 듀티 프로필 곡선 상에 원으로 표시된다. 도 9의 듀티 프로필 곡선 상에 점으로 표시된 2년간의 실제 부품 사용은 6875ft.lbs.이기 때문에, 부품 B가 가정된 듀티 프로필에서 예측한 것보다 상당히 낮은 비율로 마모되는 것을 이해할 수 있다. 도 9에 반영된 바와 같이, 실제 부품 사용은 가정된 듀티 프로필 비율에서 약 0.6년과 등가이다. 따라서 수년간 실제 사용이 일정하게 유지된다면, 부품 B는 25년보다 훨씬 긴 기간 동안 유지될 것이다. 또한, 도 9에 도시된 바와 같이, 실제 부품 사용이 가정된 사용 프로필과 등가였음에도 불구하고, 부품 B에 대한 이론 사용 프로필은 280,000ft.lbs.만을 필요로 하는 반면에 실제 부품 B는 392,000ft.lbs.의 WSSR을 갖기 때문에 25년의 기간 말기에 약 112,000ft.lbs.의 수용력이 남았을 것이다.
도 6에 나타나는 바와 같이, 부품 C의 실제 부품 사용(ACUC)에 대한 공식은 (N1 X C3)+(N2 X C6)+(N3 X C9)=ACUC이며, 일의 값은 77,000ft.lbs.이 된다. 도 5에 나타난 바와 같이, 설비 X에 사용된 실제 부품의 WSSR은 400,000ft.lbs.였다. 이 값은 부품 B의 이론 부품 사용 프로필(800,000ft.lbs.)보다 작다. 따라서 선택된 설계 수명인 25년에 충족되기 위해서는 부품 C 두개가 연속적으로 사용되어야 한다. 첫번째 및 두번째 부품 C의 WSSR을 합하면 유효한 실제의 WSSR의 값은 800,000dl 된다. 수용력은 필요한 경우 선택된 설계 수명인 25년간 이용 가능하기 때문에, 상기 유효 WSSR이 후술할 계산에서 사용될 수 있다.
실제 부품 사용(77,000)을 800,000으로 나누면, 첫번째 및 두번째 부품 C의 유효 수명의 약 10%가 사용되었음이 나타난다. 이는 도 7에 반영되어 있으며, 각각의 부품에 대해 실제 부품 사용을 사용된 실제 부품에 대한 WSSR과 그래프로 비 교한다.
부품 C에 대한 실제 사용률과 설비 X의 작동 중 처음 2년 동안 가정된 듀티 프로필마다 발생했을 이론상의 사용률을 비교하기 위해, 이제 도 10을 참조한다. 도 10은 부품 C에 대한 WSSR에 적용된 바와 같이, 실제 부품 사용을 가정된 사용 프로필과 비교하는 방법을 그래프로 표시한 것이다.
도 6에서 나타나는 바와 같이, 작동 중 처음 2년 동안 사용되었을 이론 부품 수명의 크기는 다음의 공식으로 계산된다: (TCUPC/선택된 설계 수명) X 실제 사용 년수 = 2년간 사용된 이론 수명(TLU2y). 부품 C에 있어서, TLU2y값은 64,000이며 도 10의 가정된 듀티 프로필 곡선 상에 원으로 표시되어 있다. 도 10의 듀티 프로필 곡선 상에 점으로 표시된 2년간의 실제 부품 사용은 77,000ft.lbs.이기 때문에, 부품 C가 가정된 듀티 프로필에 의해 예측된 것보다 더 높은 비율로 마모된다는 것이 이해될 수 있다. 도 10에 반영된 바와 같이, 실제 부품 사용은 가정된 듀티 프로필 비율에서 약 2.4년의 사용과 등가이다. 따라서 실제 사용이 수년간 일정하게 유지된다면, 25년간 지속하기 위해 부품 C가 두개 이상 필요할 것이다.
결국, 전술한 가정된 또는 이론 작동 조건과 상기 작동 조건 하에서 부품 유효 수명에 이용 가능한 데이터를 사용하는 듀티 프로필 분석은 부품을 선택하고 초기의 이론 정비 및 부품 교체 계획을 수립하기 위해 사용된다. 계획은 시스템상에 위치하며, 실제 작동 조건이 감지 및 보고됨에 따라, 초기 설계와 초기 이론상의 정비 및 부품 교체 계획을 위해 사용된 듀티 프로필 모델이 계획을 업데이트하고 부품 정비를 필요로 하는 조건을 인식하기 위해 사용된다. 업데이트는 각각의 작동 조건 데이터의 집합이 보고됨에 따라 실시간으로 또는 특정된 시간 간격동안 데이터가 수집된 후에 주기적으로 수행될 수 있다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예를 도시한다. 몇몇 측면에서는 도 11의 실시예와 유사하지만, 다른 측면에서는 다르다. 완전성을 위해 도 11의 실시예는 모두 설명될 것이며, 심지어 도 1의 실시예와 유사한 특징까지도 설명될 것이다.
도 11에서 영역(60)은 온사이트, 즉 감시받는 설비 상에 또는 근처에 위치한 구성요소를 나타낸다. 영역(61)은 클라이언트 컴퓨터 사이트, 예컨대 설비를 사용하는 회사의 본부를 나타낸다. 영역(62)은 서비스 제공자의 컴퓨터 사이트를 나타낸다. 서비스 제공자는 컴퓨터 시스템 및 설비를 제공한 회사와 동일할 수 있다.
상기 예에서는 탑-드라이브(top-drive)이고 후술할 추가예에서는 진흙 펌프인 감시받는 설비(63)가 온사이트 영역(60)에 있다. 또한, 컴퓨터(64) 및 두개의 사용자 인터페이스(65 및 66)가 영역(60)에 있다. 사용자 인터페이스(65)는 설비(63)에 대한 문서를 포함한다. 이는 기술상의 상세사항, 매뉴얼, 인증서 등일 수 있다. 사용자 인터페이스(66)는 설비(63)의 온사이트 감시를 제공하며, 오퍼레이터가 설비와 관련 센서의 현재 및 과거의 성능 및 상태를 감시할 수 있도록 한다. 인터페이스(65 및 66)은 참조번호(69)로 표시된 바와 같이 온사이트 또는 근거리 통신망을 통해 온사이트 컴퓨터(64)와 통신한다. 사용자 인터페이스(65 및 66)는 망에 연결된 모든 브라우저 상으로 접근되고 보여질 수 있다.
클라이언트 컴퓨터 사이트(61)에는 또한 사용자 인터페이스(67) 및 감시 인 터페이스(68) 문서가 있다. 이는 인터페이스(65 및 66)와 본질적으로 동일한 정보에 대한 접근을 제공한다. 인터페이스(67 및 68)는 통신망(70)을 통해 온사이트 컴퓨터(64)와 통신하며, 통신망(70)은 회사 통신망, 인터넷 또는 전용 통신망일 수 있다.
아래에서 더 설명될 성능 감시를 위한 사용자 인터페이스(71)도 클라이언트 컴퓨터 사이트(61)에 있다.
서버(73)(필요에 따라 하나 이상이 존재할 수 있다)가 서비스 제공자 영역(62)에 있다. 상기 서버(73)는 인터넷, 전용망(74) 또는 기타 통신 경로를 통해 온사이트 컴퓨터(64)에 연결된다. 서버(73)는 온사이트 컴퓨터(64)로부터 설비(63)에 대한 성능(사용) 데이터를 수집한다. 서버(73)는 또한 다른 사이트(도시되지 않음)에 존재할 수 있는 유사한 기타 설비에 대한 성능 데이터를 수집한다. 상기 수집된 데이터에 기초하여, 서버(73)는 특정 유형의 설비에 대해 집대성되고 분석된 정보를 준비한다. 상기 정보는 연결망(75)을 통한 성능 감시 사용자 인터페이스(71)를 통해 클라이언트에 이용가능하도록 이루어진다. 연결망(75)은 인터넷, 전용망 또는 기타 통신 경로일 수 있다.
연결망(70, 74 및 75)은 케이블, 모든 무선 통신 시스템, 위성 또는 기타 통신 경로를 통할 수 있다. 인터넷이 연결망으로 사용된다면, 온사이트 컴퓨터, 클라이언트 사이트 및 서비스 제공자 사이트가 인터넷에 접속 가능할 것만이 요구된다.
설비(63) 상에 다양한 센서들(76)이 있다. 센서들은 설비(63) 상에서 측정을 수행하여 온사이트 컴퓨터(64)에 측정결과를 보낸다. 바람직하게는, 온사이트 컴퓨터(64)는 설비(63)에 대한 전용 컴퓨터이며 물리적으로 설비(63)에 부착될 수 있고, 그 결과 설비가 다른 사이트로 이동하면 설비를 따라가게 될 것이다. 따라서 온사이트 컴퓨터(64)는 설비 컴퓨터라고도 불릴 수 있다. 컴퓨터(64)가 둘 이상의 설비 항목, 바람직하게는 충분히 다양한 유형의 항목을 감시하도록 설정된다.
도 12 및 13은 도 11의 실시예에 따른 감시 시스템의 더 상세한 설명을 도시한다. 측면에 대한 설명을 용이하게 하기 위해, 도 13과 비교할 때, 도 12에서 몇몇 구성요소가 생략되었으며, 반대로 도 13에서도 도 12에 비해 몇몇 구성요소가 생략되었다.
도 12는 신규 온사이트 컴퓨터(64) 및 그에 따른 신규 설비(63)가 감시 시스템에 연결되는 방법과 온사이트 컴퓨터 설정을 도시한다. 여기서 서비스 제공자 서버(73)는 다수의 구성요소(77 내지 85)로 나뉜다. 이는 아래에서 설명할 것이다.
서비스 제공자 사이트에는 또한 성능 감시 구성요소(86)가 있으며, 이는 클라이언트 사이트에 있는 성능 감시(71)와 유사한 사용자 인터페이스이다. 또한 분석용 성능 감시 구성요소(87)도 있으며, 이는 후에 더 상세하게 설명될 또다른 사용자 인터페이스이다. 결국 데이터베이스 관리 그래픽 유저 인터페이스(graphic user interface; 이하 GUI)(88)가 있다. 추가적으로, 서비스 제공자에 선택사항으로서 기업간 서버(89)가 존재할 수 있으며, 기타 클라이언트 컴퓨터 시스템에 인터 페이스를 제공한다.
관리 데이터베이스 GUI(88)는 감시 시스템에 접속될 수 있는 모든 설비에 대한 상세한 정보를 포함하는 데이터베이스에 대한 접근을 제공하며, 사용자 인터페이스 정보를 포함한다. 설정 중에, 관리 데이터베이스 구성요소(81)는 접속될 특정 유형의 설비에 대한 정보를 수신한다. 그리고 나서 값의 표시가 추가적인 처리 및 분석과 사용자 인터페이스 상의 표시에 편리하도록 하기 위해, 관리 데이터베이스 구성요소(81)는 미처리된 측정결과가 처리될 방법을 정의한다. 상기 정의는 예컨대 측정결과의 저장, 측정결과의 평활화(smoothing) 등 간의 시간 간격일 수 있다. 관리 데이터베이스(81)는 또한 설비에 감지된 값과 그 값이 속하는 파라미터 간의 일치성을 포함한다.
관리 데이터베이스(81)는 설정 파일 생성기(79), 콘텐츠 서버(78) 및 로컬 그래픽 사용자 인터페이스 생성기(77)에 대해 상기 정의를 제공한다. 설정 파일 생성기(79)는 온사이트 컴퓨터(64)에 대한 설정 파일을 생성하며, 로컬 그래픽 사용자 인터페이스 생성기(77)는 로컬 인터페이스를 생성한다. 이러한 모든 정보는 콘텐츠 서버를 통해 공급되어 온사이트 컴퓨터(64)로 전송된다.
업데이트가 이루어질 때마다, 신규 설정 파일 및/또는 신규 그래픽 사용자 인터페이스가 생성되어 상기 설명한 방법으로 온사이트 컴퓨터로 전송된다. 이는 온사이트 컴퓨터의 설정에 대한 단일 지점을 제공한다. 설정은 서비스 제공자와 온사이트 컴퓨터 간에 직접 이루어질 수 있다. 초기 설정은 다음의 구성요소를 포함한다:
-감시할 컴퓨터 선택
-데이터 획득을 위한 컴퓨터 유형 선택
-온사이트 컴퓨터 내의 데이터 기록기에 대한 신호 및 파라미터 선택 및 설정
-온사이트 컴퓨터 내의 데이터 기록기에 대한 계산, 필터 및 기록 빈도 선택 및 설정
-통신 라우트 선택 및 설정
-중앙 서버에 적용되는 기업 정보 편집
-회사, 공장 및 사용자 계정 정의 및 설정
입력에 기초하여, 관리 데이터베이스(81)는 다음 사항을 생성하는 출처가 된다:
-설정 서버(79)에 의해 온사이트 컴퓨터 내의 데이터 기록기의 모든 사항을 자동으로 구성하기 위한 XML 설정 파일
-로컬 GUI 생성기(77)에 의해 인터페이스(66)를 통해 로컬 감시 서비스를 자동으로 구성하기 위한 XML 설정 파일
-콘텐츠 서버(78)에 의해 로컬 감시 콘텐츠를 자동으로 구성하기 위한 XML 설정 파일
-큐브(cube; 84) 내의 데이터베이스 테이블의 자동 설정 및 구성
-로그스트림 처리기(80)의 자동 설정
설정 파일의 전송과 그래픽 사용자 인터페이스 구성은 인터넷을 통해 편리하 게 이루어질 것이나, 씨디-롬(CD-ROM) 또는 기타 데이터 저장 매체의 출하에 의해서도 가능하다.
도 14는 온사이트 컴퓨터(64)의 일반적인 개요를 도시한다. 설정 파일 등은 통신망 인터페이스(601)를 통해 수신되며, 입/출력 장치(602)를 통해 전송되고, 설정 데이터베이스(607) 내에 최종 저장된다. 설정 처리기는 그 데이터베이스(607)가 업데이트되는대로 그에 따라서 설정 가능한 모든 파라미터를 업데이트할 것이다(예컨대 도 14의 구성요소(96, 97, 98) 내의 파라미터).
도 13을 참조하여, 설비 감시 중의 데이터 흐름이 설명될 것이다. 도 12에 도시된 구성요소에 추가하여, 도 13은 또한 FTP(파일 전송 프로토콜(file transfer protocol)) 서버(91)와 통신망 인터페이스(93) 뿐만 아니라 아웃바운드 큐(outbound queue; 92)와 인바운드 큐(inbound queue;90)도 도시한다.
온사이트 컴퓨터(64)로부터의 측정 데이터가 FTP 서버(91)에 의해 통신망 인터페이스(93)를 통해 수신된다. 데이터는 인바운드 큐(90)에 들어간다. 로그스트림 처리기(80)는 정기적으로 인바운드 큐(90)로부터 데이터를 가져오도록 설정된다. 로그스트림 처리기(80)에서, 데이터는 측정 데이터베이스(82) 내의 임시 기억장치를 활성화할 명령 내에 존재하도록 배열된다. 로그스트림 처리기(80)의 기능은 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다.
측정 데이터베이스(82)로 전송된 데이터의 복사본이 또한 벌크 기억장치(85) 내에 저장된다. 이렇게 하는 목적은 첫번째로 백업을 위한 것이며, 두번째로 설비 평가 계산을 하는 새로운 방법이 개발되면 최근의 단계에서 데이터를 추가적으로 처리할 수 있도록 하기 위한 것이다.
측정 데이터는 포스트 프로세서(post processor; 83)에서 처리된 포스트(post)이며, 어떤 계산된 값의 계산에 관계된다(이에 대한 몇가지 예가 아래에 제시될 것이다). 이후에는 선택된 측정 데이터와 계산된 데이터는 큐브 데이터베이스(84) 내에 저장될 것이다. 계산은 설비에서 또는 더 많은 중앙 프로세서에서 발생할 수 있기 때문에, 측정 데이터와 계산된 데이터의 구별은 다소 임의적이다. 측정 데이터가 온사이트(설비) 컴퓨터로부터 나와서 미처리된 것으로 일컬어지지만, 계산, 필터링, 또는 온사이트 컴퓨터에서 발생하는 기타 처리의 결과일 수 있다. 상기 처리는 또한 지능 센서 또는 콘트롤러에 의해 이루어질 수 있다. 계산된 데이터는 측정 데이터가 수신되고 특정 알고리즘이 적용된 후에 측정 데이터로부터 부품 마모가 진행된 방법을 결정하는 데에 사용하는 필요한 계산된 데이터를 산출한 결과이다.
성능 감시기(86)와 분석용 성능 감시기(87)는 (표의 목록 및 보고서에 대한)측정 데이터베이스(82)와 (경향 분석, 이력 개요 등에 대한)큐브 데이터베이스(84)로부터 부분적으로 데이터를 가져온다. 성능 감시기(86)의 목적은 설비를 감시하는 사람 또는 사람들에게 간단한 분석을 만들어 제공하는 것이며, 반면에 분석용 감시기(87)는 더 정밀한 분석 또는 자유 형식의 분석을 제공한다. 단순 분석은 신속하게 결정할 필요가 있는 오퍼레이터에게 제공될 수 있으며, 반면에 더 정밀한 분석은 더 중요한 결정을 하는 사람에게 제공될 수 있다. 단순 분석과 정밀 분석 모두에 대해 하나의 인터페이스만을 사용하는 것도 생각해볼 수 있다.
이제 도 14를 참조하여 측정 데이터의 획득이 설명될 것이며, 도 14는 온사이트 컴퓨터(64)의 기본 구성요소와 부품을 도식적으로 보여주고 있다.
센서(76)(도 11)로부터의 신호가 입/출력 인터페이스(94)에 연결된다. 각각의 센서는 고유의 채널(95)을 가지며 측정 데이터는 스케일링(특정된 측정 단위와 일치하는 값을 만드는 것)(96)을 한 후에 임시 기억장치(97) 내에 저장된다.
기록기 모듈(logger module; 98)은 임시 기억장치로부터 데이터를 가져온다. 기록기 모듈(98)은 접근 버퍼(99)를 통해 상기 데이터를 전송 기억장치(600)로 전송한다. 이를 올바르게 수행하기 위해, 기록기 모듈(98)은 다양한 데이터를 처리하는 방법으로 설정 처리기(604)로부터 업데이트 되어 있다. 데이터는 전송 처리기(603)에 의해 FTP 입/출력 장치(602)를 통해 전송 기억장치(600)로부터 통신망 인터페이스(601)로 전송된다. 그 다음에 상기 데이터는 서비스 제공자(도 13)에 있는 통신망 인터페이스(93)에 수신된다.
입/출력 인터페이스(94)에 수신된 어떤 측정결과가 다른 방법으로 처리될 필요가 있다면, 상기 설명한 방법에 따라, 적용 가능한 설정 파일이 업데이트되어 설정 처리기(604)가 있는 기억장치로 송신될 것이다. 그리고 나서 설정 처리기(604)는 측정결과를 처리하는 방법을 기록기 모듈(98)에 알릴 것이며, 그 결과 업데이트 후에 서버(73)는 요청된 바와 같이 측정 정보를 수신할 것이다. 예컨대 업데이트는 더 긴 또는 더 짧은 시간 간격으로 어떤 측정결과를 기록하는 것일 수 있다. 설정 파일은 온사이트에 저장되기 때문에, 측정결과가 원하는 방법으로 처리됨에 있어서 시스템은 온라인 여부에 좌우되지는 않는다.
로컬 기록 기억장치(605)도 존재한다. 이는 온사이트 컴퓨터(64)와 서버(73) 사이의 연결이 끊기는 경우에 데이터를 로컬 저장할 수 있도록 한다. 어떤 경우에는, 온사이트 컴퓨터(64)와 서버(73) 사이의 온라인 접속을 이루는 것이 어렵다고 판명될 수 있다. 이런 경우, 데이터는 예컨대 USB 포트를 통해 컴퓨터에 연결될 수 있는 삭제 가능한 메모리(USB 메모리)와 같은 저장 매체에 정기적으로 전송될 수 있다. 저장 매체는 보통 우편 또는 기타 물리적인 배송 수단에 의해 서비스 제공자에게 출하될 수 있다.
온사이트 컴퓨터(64)는 또한 측정 설비(센서, 센서 배선 등) 내의 오작동과 설비의 표준 범위를 벗어난 측정결과를 감지하는 이벤트 모듈(606)을 포함할 수 있다. 상기 이벤트는 또한 전송 기억장치(600)로 전송되며, 따라서 서버(73)로 전송된다.
서비스 제공자 서버(73) 내에서 데이터의 처리는 도 15를 참조하여 더 설명될 것이다. 인바운드 큐(90)(도 13) 내에 있는 미처리 데이터는 참조번호 620으로 표시된다. 로그스트림 처리기(80)(도 13)는 참조번호 621로 표시된 바와 같이 미처리 데이터를 파싱(parse)할 것이다(620). 파싱은 특히 데이터 내의 각각의 값을 확인하고 값을 정확하게 확인하는 것에 관련된다. 이후에 참조번호 622로 표시된 바와 같이 로그스트림 처리기(80)는 "이어받은" 값을 채워넣는다. 온사이트 컴퓨터(64)로부터 서버(73)에 까지 전송되어야 하는 데이터의 양을 줄이기 위해, 온사이트 컴퓨터(64)는 측정된 값이 변경되지 않은 채로 유지된다면, 온사이트 컴퓨터(64)는 값을 송신하지 않을 것이며, 예컨대 탑-드라이브(63)가 적재물을 들어올리 고 있으면, 적재물 무게의 제1 측정 값이 송신될 것이다(이는 변경되지 않은 채로 분류된 신호 내의 무시해도 될 변화를 유발하는 필터에 영향을 받을 수 있다). 이후에 적재물의 무게가 변할 때까지, 예컨대 드릴 플로어(drill floor)에 도착할 때까지 값이 더 이상 송신되지 않을 것이다. 622에서, "누락된 값"이 채워지며, 그 결과 적재물이 일정한 기간 동안에 정기적인 간격으로 동일한 값이 반복된다. 이는 데이터의 스트림을 줄이며 따라서 필요한 대역폭을 실질적으로 줄이게 된다.
이후에 준비된 데이터가 포스트 프로세서(83)로 전송되며, 참조번호 623으로 표시된 바와 같이 측정된 값에 기초하여 값을 계산한다. 계산된 값의 예는 아래에 개시될 것이다. 관리 데이터베이스 내를 룩업(lookup)함으로써, 측정 데이터베이스(81) 내의 값의 저장과 다차원 정보 큐브 내로의 포스트 처리 방법을 결정한다.
포스트 프로세서(83)는 또한 참조번호 624로 표시된 바와 같이, 한계값 초과를 확인할 수 있다. 한계값 초과는 예컨대 초과 부하, 과다한 작동 시간, 압력 또는 온도 한계 초과 등이 될 수 있으며, 그에 따라 신호 문제 또는 부품 유효 수명의 과다한 소진이 발생한다. 측정결과를 포스트 처리한 후에, 값과 확인이 다수의 다차원 "큐브"로 구성된 데이터베이스 내로 들어간다. 다차원 큐브는 용이하게 접근가능해야 하는 다량의 데이터를 저장하기 위한 수단으로서 많은 대중성을 획득해 왔다. 다차원 큐브는 각각의 파라미터가 일차원으로 배열되는 행렬, 각각의 파라미터에 대해 일차원으로 인식될 수 있다. 데이터를 분류하는 이와 같은 방법은 모든 파라미터 간의 관계를 보여주는 테이블과 그래프를 신속하게 디스플레이 할 수 있는 기회를 제공하며, 심지어 데이터의 양이 굉장히 많은 경우에도 가능하다.
다차원 큐브 내의 데이터는 다음과 같은 몇가지 주요 특징을 갖는다:
- 검색 및 복구에서 높은 성능을 획득하거나, 아니면 신경 회로망과 같은 도구에 의해 데이터 수집을 용이하게 하기 위해 데이터가 사전 집계된다
- X-Y 표를 활성화하고 단순화하기 위해 기정의된 축을 따라 데이터가 배열된다(예컨대 다양한 압력에 따른 온도의 분포도)
- 데이터는 다수의 유사한 유형의 설비를 검색하기에 최적화된다
추가적으로, 다차원 큐브는 다수의 설비 장치에 대한 전체 수명 동안 수집된 모든 데이터의 저장을 가능하게 한다.
그 결과, 이는 설계 프로세스 또는 서비스 진행 내로 피드백 되기 위한 경험적인 조사 및 데이터 수집을 위한 플랫폼으로서 수명 데이터를 통합하는 새로운 방법이 가능하도록 한다. 정비가 실행되는 방법 및 시기에 관한 정보는 동일한 데이터베이스에 저장되며 시간에 관련된다.
다차원 큐브는 상기 특정된 예에서는 세 부분으로 분리된 큐브이다. 참조 번호 625로 표시된 첫번째 부분은, 대부분의 계산된 파라미터를 포함하는 모든 측정결과를 포함한다. 참조번호 626으로 표시된 두번째 부분은, 부하가 가중된 작동 시간과 같이 설비의 작동을 감시하기 위한 수명 감시에 중요한 계산된 파라미터를 포함한다. 참조번호 627로 표시된 세번째 큐브는 한계를 초과한 측정결과를 포함한다. 한계값을 넘는 경우가 발생하지 않았다면, 상기 큐브는 비어있게 된다.
이제 파라미터 및 표의 예시를 참조하여 설비의 감시가 더 상세하게 설명될 것이다.
도 16은 각각의 파라미터에 적용가능한 측정 단위 뿐만 아니라 하나의 설비(상기 예의 경우 진흙 펌프)에 대해 측정되고 기록된 대표적인 파라미터의 집합을 도시한다. 상기 집합은 다양한 압력, 온도, 유출량, 작동 시간, (적용 가능하다면)장애 코드(fault code) 등을 보여준다.
도 17은 계산된 파라미터의 계산에 사용되는 몇몇 상수를 상단에 도시하며, 진흙 펌프에 대한 대표적인 계산된 파라미터의 집합을 하단에 도시한다. 제1열에는 상수 또는 파라미터 주제가 있으며, 제2열에는 컴퓨터 시스템 내에서의 상수 또는 파라미터 명칭이 있고, 제3열에는 상수 또는 파라미터에 대한 단위가 있으며, 제4열에는 파라미터 계산에 사용되는 상수값 또는 공식이 있다. 상단 우측 구석에는 몇몇 변수의 정의를 나열한 프레임이 있으며, 즉 계산된 마모 파라미터에 대한 미처리 데이터 측정결과 입력으로서 수신된 측정된 파라미터이다.
어떤 유형의 설비에 대해 더 중요한 계산된 마모 파라미터 중 하나는 부하가 가중된 누적된 작동 시간이며, 도 17의 하단에 나열되어 있다. 이는 다음의 공식에 따라 계산된다:
delta-t/3600은 부하가 가중된 누적된 작동 시간의 최종 기록의 초 단위 값을 한시간에 해당하는 초로 나눈 것이기 때문에 초 단위의 시간이다.
w는 다음의 공식에 따른 부하 변수이다:
p_disch는 펌프로부터의 현재 방출 압력이 측정된 것이며, p_rated는 정격 압력을 나타내는 상수로서, 517.1bar의 값을 가지며, S_pump는 현재 펌프 속도이고, S_rated는 정격 펌프 속도를 나타내는 상수로서, 212SPM(strokes per minute)의 값을 가진다.
r은 다음의 공식에 따라 0 또는 1의 값을 갖는 이진수인 변수이다.
상기 주어진 바와 같이, S_pump는 펌프 속도이며 S_rated는 정격 펌프 속도이다. 따라서 현재 펌프 속도가 212SPM의 2%보다 작으면 r의 값은 0이며, 현재 펌프 속도가 그 이상이면 r의 값은 1이다.
T_hrw는 앞서 기록된 부하가 가중된 누적된 작동 시간이다.
기타 모든 계산된 변수는 또한 서버(73)에서 특정된 측정된 파라미터 또는 상수에 기초하여 계산된다.
도 18은 도 15의 단계(624)에서 사용되는 몇몇 중요 파라미터에 대한 한계값을 포함하는 테이블을 도시한다. 제1열에는 한계값에 대한 ID 번호가 있으며, 제2열에는 파라미터 한계값 이름이 있고, 제3열에는 사용되어야 하는 논리 연산자가 있으며, 제4열에는 한계값이 있다. 상기 파라미터들 중 어느 것이 한계 설정을 벗어나면, 한계 초과값이 한계 초과 큐브(627) 내로 들어갈 것이다.
어떤 유형의 설비에 있어서는, 2차원의 한계값을 갖는 것이 중요한 의미를 갖는다. 이는 예컨대 크레인과 같은 경우이다. 크레인은 수평 및 수직면 모두에 있어서 붐의 각도 위치에 따라 다른 리프팅 능력을 가질 수 있다. 이러한 경우 붐의 위치에 따라 성능 한계가 달라질 것이다. 크레인은 수평면 중 어떤 영역 상에서 높은 리프팅 능력을 가질 수 있다. 수평면의 다른 영역에서는, 빈 후크(이동만을 위한 경우) 또는 더 적은 부하만이 있는 크레인을 사용하는 것이 금지될 수 있다. 또한 동일한 영역 내의 부하 한계도 붐의 각도에 따를 수 있다. 따라서, 붐이 과도한 부하로 어떤 영역 내로 통과하면, 2차원 한계값에 기초하여 한계 초과 이벤트가 감지될 수 있다. 오퍼레이터는 감지된 값이 그의 제어능력 내에 있는 한계값 중 하나의 범위 내로 돌아가는 방법 또는 작동이 중지되어야 함을 알리는 메시지를 받을 수 있다; 예컨대 오퍼레이터가 붐을 스티퍼 각도(steeper angle)까지 올리면 그는 상기 하중을 받으며 영역을 통과할 수 있으며, 그렇지 않으면 상기 영역을 통과할 수 없다는 지시를 받는다.
2차원 성능 한계는 도 26과 같이 2차원 테이블로 시스템에서 구현될 수 있으며, 이는 다차원 큐브 내에 저장하기에 편리하다. 몇몇 설비에 있어서는 2차원 이상의 차원이 안전한 혹은 적절한 작동을 위한 설계 영역을 정의하는 데에 사용될 수 있다. 따라서 2차원 성능 한계는 N차원 성능 한계로 확장될 수 있다.
도 19는 진흙 펌프 상에 이루어진 측정결과가 있는 테이블을 포함하는 스크린 프린트이다. 제1열(1902)에는 연도가 있으며, 제2열(1904)에는 몇몇 파라미터에 대한 한계 설명(이는 도 18에 도시된 몇몇 한계에 대응한다)이 있는, 측정된 파라미터가 있다. 제3 및 제4열(1906, 1908)에는 각각의 파라미터에 대해 측정된 측정결과의 수가 있다.
도 20은 시간에 대해 표시된 유출량이 있는 진흙 펌프로부터의 유출량(2002)을 도시하는 표를 포함하며 참조번호 66, 68 또는 서버(73)에 있는 GUI에서 나타날 수 있는 스크린 프린트를 도시한다. 이 경우 시간 간격(2004)은 한달 중 첫 24일이다. 그래프를 통해 분명히 나타난 바와 같이 펌프는 하루를 제외하고 매일 작동해왔다.
도 21은 펌프의 회전 속도에 대해 그래프화된 진흙 펌프 내의 방출 압력 분포를 보여주는 도표를 포함하는 스크린 프린트를 도시한다. 압력은 여러 등급으로 나뉘었으며, 각각 50MPa의 범위를 포함한다. 이는 축(628)을 따라 표시된다. 회전 속도 또한 여러 등급으로 나뉘었으며, 각각 50RPM의 범위를 포함하고, 축(629)를 따라 표시된다. 수직축(630)은 각각의 압력 등급과 회전 속도 등급 내에서 작동 시간의 수를 나타낸다. 그래프로부터 분명히 나타나는대로, 펌프는 참조번호 631로 표시된 바와 같이 보통의 압력과 높은 속도에서 오랜 시간 동안 작동해왔다. 막대(632 및 633)으로 표시된 바와 같이, 펌프는 또한 높은 압력과 보통의 속도로 몇시간 동안 작동해왔다. 그러나 낮은 속력과 높은 압력에서는 상당히 짧은 시간동안만 작동했다.
이러한 기술을 사용하고 또한 다수의 펌프로부터 나온 데이터를 포함함으로써, 펌프 유형의 평균 사용 프로필을 작성할 수 있다. 도 22는 진흙 펌프에 대한 전형적인 성능 도표의 한 예를 도시하며, 펌프 사용의 분포를 도시한다. 도표에 e도시된 바와 같이, 펌프(또는 다수의 펌프가 감시된다면, 펌프 유형)는 보통의 압력과 펌프 비율에서 40%의 시간이 사용된다. 사용 프로필을 기초로 펌프 내의 중 요 부품의 마모 예측이 가능해진다. 몇몇 부품의 마모는 고압의 환경에서 더 가중되며, 어떤 부품의 마모는 고속인 환경에서 더 가중된다. 다른 부품은 고온에서 더 약하며 또다른 부품은 높은 응력에서 더 약하다. 작동 시간을 측정하는 것뿐만 아니라 설비가 작동된 환경도 고려함으로써, 주요 부품의 수명 기간 중 어느 시기에 해당하는지를 더 정확하게 예측할 수 있다. 예컨대, 펌프의 작동 시간에 펌프가 전달한 평균 유량을 곱하기 위해서 부하가 고려될 수 있다. 또다른 예는 펌프 내의 어느 장소에서의 온도가 어떤 한계치, 예컨대 밀폐 물질이 충격에 약해지기 시작하는 온도에 기초한 한계치를 초과해 온 전체 시간을 계속 추적하는 것이다. 부하가 가중된 파라미터의 어떠한 조합이라고 본 발명의 시스템에서 계산될 수 있다. 부하가 가중된 파라미터가 일련의 한계치를 초과할 때 경고가 오퍼레이터에게 송신될 수 있으며, 부품이 수명 기간 종료에 다다르고 있다는 사실을 알린다. 바람직하게는, 경고는 예상 수명 기간이 종료되기 전에 송신되며, 그 결과 부품 교체를 포함하여 부품의 정비를 계획할 충분한 시간이 주어진다.
오퍼레이터에게 다가올 정비를 알리는 경고에 추가하여, 언제든지 고장이 발생할 수 있거나 정비가 이루어질 때까지 설비가 감소된 성능으로 작동해야 하는 치명적인 한계치를 파라미터가 초과하면 경보를 송신하는 것도 가능하다.
경고와 경보는 관리 데이터베이스(81)와 콘텐츠 서버(78)를 통해 송신된다. 사용자 인터페이스(66, 68, 86 및 87) 상에 메세지로서 포스트될 수 있다. 추가하여, 임의의 매체를 통해 클라이언트 인터페이스에 메시지를 보낼 수 있다. 이러한 매체는 이메일, SMS, 호출기 등일 수 있다. 시스템은 또한 기업간(B2B) 서버를 통 해 클라이언트 관리 시스템에 정보를 디지털화하여 송신할 수 있다.
정비가 수행됐을 때, 경고 또는 경보를 위한 근거를 이루는 파라미터가 초기값으로 설정되며, 그 결과 수명 기간의 감시가 초기 상태로부터 새로 시작될 수 있다.
실험 데이터에 기초하여 경향 분석을 수행하는 것도 가능하다. 경험 데이터는 예전에 유사한 설비에서 발생한 고장을 포괄적으로 분석한 결과이다. 예컨대 어떤 베어링이 고장나서 설비의 다른 부분 또는 다른 설비에 크게 파손되고 또한 손상된다면, 고장이 일어나기 전의 시간에 존재했던 조건이 분석될 수 있다. 그리고 나서 어느 값 또는 계산된 값이 고장이 일어나기 전에 변화가 있었는지 확인할 수 있다. 고장이 일어나기 전 몇분의 시간이 처음 조사되지만 고장이 일어나기 전 몇시간 또는 심지어 몇일 또는 몇주도 고려될 것이다.
그다음 모든 또는 적어도 몇몇 고장들 사이에 공통된 사항이 있는지를 밝혀내기 위해 결과가 다른 유사한 고장으로부터의 결과와 비교된다.
이와 같은 파라미터들 간의 관계가 고장과 관련될 가능성이 높다면, 펌프를 제어하는 컴퓨터에서, 정기적으로(고장이 얼마나 자주 발생할 수 있는지에 따르는 시간 간격) 기록하는 센서에 기초하여 상기 변수들 사이의 관계를 계산하는 어떤 절차가 이루어질 수 있다(온사이트 컴퓨터는 이러한 절차에 관련되지 않지만, 습득된 지식이 펌프 제어 컴퓨터 내에 시행될 수 있다). 예전에 발생한 고장이 일어나기 전에 존재했던 조건과 유사한 조건이 발생하면, 컴퓨터는 설비를 중지시키거나, 시간 여유가 있다면, 펌프가 부분으로 포함하는 시스템의 제어된 차단을 수행할 수 있다.
이러한 예는 도 25에 도시되어 있다. 이 그래프는 2004년 1월 21일 01:00시에 시작한 기간 동안 펌프를 작동시킨 두개의 모터 A 및 B의 토크의 도선을 도시한다. 02:15시에 펌프 고장이 발생한다. 후에 밝혀진 이유는 베어링이 갑자기 고장난 것이었다. 그래프로부터 명백히 나타나는 바와 같이, 모터 A 및 B 모두의 토크가 02:13시에 현저하게 증가하며, 고장이 일어나기까지 큰 변화폭으로 증가한다. 고장이 일어났을 때, 이는 펌프에 연결된 설비에 대해 해로운 결과를 갖는다. 이와 같이 증가된 토크는 증가된 펌프 비율 또는 퍼내진 유체의 더 높은 점도와 같은 어떠한 외부 변수에 의해서도 설명될 수 없었다. 토크는 여전히 모터가 작동될 수 있고 펌프가 수용할 수 있었던 보통의 범위 내에 있었다. 정기적인 한계 초과 측정에 따르면, 적어도 치명적인 고장을 방지하기에 너무 늦지 않을 때까지는 한계 초과 이벤트가 발생하지 않을 것이었다.
이러한 예는 한가지 사건만을 보여준다. 그럼에도 불구하고, 증가한 토크와 고장 사이의 관계는 이러한 유형의 설비 내의 유사한 조건에 대한 검사를 수행하기에 충분할 수 있다. 존재한다고 간주되는 상황에 대한 조건은 토크가 20초 이상의 시간 동안 예컨대 200Nm/s 이상의 큰 변화량으로 증가하고 본질적으로 토크에 영향을 미칠 유입량 또는 점도 또는 기타 요인에 증가가 없다면, 경보가 시작되거나 펌프를 조정하는 컴퓨터가 제어된 차단을 수행할 것이다.
장래에 발생할 고장은 또한 몇분 내에 이루어지는 경우보다 더 느리게 진전되는 조건에 의해 나타날 수도 있다. 예컨대 실험에 따라 밀폐제가 소정치 이상 또는 일정 기간 이상으로 어떤 온도를 겪게 되면, 실질적으로 누출의 위함이 증가될 것임을 알 수 있었다. 그러나 압력이 소정치 이상이 될 때까지는 누출이 일어나지 않을 것이다. 이러한 상황이 발생하면, 설비를 조정하는 컴퓨터는 압력 한계를 초과하지 않도록 설비를 조정하라는 지시를 받을 것이다. 동시에 오퍼레이터는 그 상황을 알리는 메시지를 받을 것이다.
온도 파라미터에 대한 변화율이 문제를 예측하는 데에 중요하다면, 알고리즘 모듈(예컨대 포스트 프로세서(83))은 변화율을 계산할 수 있다. 성능 제한은 상기 변화율이 그 보통의 작동 환경을 벗어나는 때에 대한 한계를 정의하는 근거를 포함할 수 있다.
예전의 경험에 기초하여 고장을 예측할 수 있는 알고리즘을 수행함으로써, 치명적인 고장이 발생할 기회가 실질적으로 감소될 수 있다. 이러한 알고리즘은 온사이트 컴퓨터의 초기 구성과 상당히 동일한 방법으로 관리 데이터베이스(81) 내에 설치될 수 있다.
부하가 가중된 작동 시간은 마모 부분에 대한 전체 측정된 수명에 대한 기초으로 사용될 수 있으며, 따라서 전형적인 성능 제한이다. 한계값은 더더욱 폭넓은 경험치가 습득됨에 따라 조정될 수 있다. 상기 한계값에 대해 부하가 가중된 작동 시간 누산기를 검사함으로써, 유사한 조건과 작동 하에서의 잔여 수명 예측, 조사 간격 제안, 예비 부품 주문 제안 등이 가능하다.
이러한 경향 분석의 이론상의 모델은 바람직하게는 웹 기반 사용자 인터페이스가 있는 데이터베이스 내의 테이블 및 기록으로서 관리된다. 내부 최우수 생산 품이 그 모델을 유지할 권한을 받을 수 있으며, 설비에 관한 신규 정보가 습득됨에 따라 증가할 수 있다. 예컨대, 데이터 수집은 다양한 부품들이 겪은 다양한 작동 조건에 기초하여 다양한 항목의 단일 부품의 고장을 예측하기 위해 사용될 수 있는 데이터 패턴을 확인하기 위해 사용될 수 있다. 패턴을 확인하고 또한 재발생을 감지하기 위해 신경망이 사용될 수 있다.
수명 기간 감시, 경향 분석 및 한계 초과 감시에 추과하여, 실시간 설비 감시도 가능하다. 도 23은 진흙 펌프의 작동 시간 도표를 포함하는 스크린 덤프(dump)를 도시한다. 그래프(634)는 스크린 덤프의 날짜인 2004년 중 5월 13일까지 각각의 날짜에 대한 작동 시간을 도시한다. 그래프(635)는 동일한 기간 동안에 부하가 가중된 작동 시간을 도시한다. 더 작은 시간 간격을 선택할 수도 있으며, 그 결과 펌프가 분 단위로 감시될 수 있다. 이는 도 24와 같은 그래프 표시 형식으로 도시되며, 또한 펌프가 정지된 상태이다. 펌프가 작동을 시작했으면, 그래프는 시간 대비 펌프의 사용 백분율을 나타냈을 것이다. 이러한 표시는 실시간으로 연속적으로 업데이트 될 수 있다.
도 11 참조와 관련하여 설명된 본 발명의 실시예는 다음과 같은 하나 이상의 이점을 제공한다:
온사이트 컴퓨터가 "로컬" 웹서버로서 기능한다. 도 1에 설명된 센서 데이터 링크(304, 404)에 추가하여, 도 11의 실시예에서 동일한 컴퓨터 프로세서 내에 또는 센서 데이터 링크에 근접한 프로세서 내에 구현된 웹서버가 있다. 이를 통해 다음 사항이 가능해질 것이다:
실시간 값의 스냅샷 및 경향 제공(상기 단계에서는 작업량 부하 프로필의 계산, 비교가 수행되지 않았다).
로컬 웹서버에 저장된 문서 및 도면 제공(컴퓨터 통신망에 접속되지 않은 경우).
데이터가 통신망을 통할 필요 없이 온사이트에 직접 감시될 수 있다.
저장 방법으로서 OLAP 및 MDX를 사용하는 다차원 큐브는 서비스를 수행하기에 필요한 큰 양의 데이터 검색 및 탐색을 용이하게 한다. 다차원 큐브의 일반적인 외형과 사용은 숙련된 기술자에게 잘 알려져 있다. 다차원 큐브의 기술자는 상기 다차원 큐브에 대해 설명된 기능을 수행하는 방법을 잘 이해할 것이다.
수행될 수 있는 또다른 서비스는 서비스 제공자로부터 로컬 감시기(오퍼레이터 및 회사 직원)로 돌아가는 뉴스 및 중요한 안전 정보의 공보이다. 예컨대 특정 유형의 기계에 대해 발표되는 새로운 안전 속보가 있다면, 관리 데이터베이스 내의 기계 유형 상에 "포스트"될 것이다. 공보의 제목은 아웃바운드 큐에 놓일 것이다. 온사이트 컴퓨터가 데이터를 전송하는 시스템에(지속적으로 온라인 상태가 아니라면) 연결된 다음에, 아웃바운드 큐를 또한 검사할 것이고 제목을 온사이트 컴퓨터로 전송할 것이다. 상기 제목은 온사이트 로컬 감시기 상에서 사용자 인터페이스의 개개의 창에 제목으로서 나타날 것이다. 임의의 사용자가 제목을 선택하면, 그는 다음에 또는 즉시 다운로드되는 전체 항목을 요구함을 확인할 수 있다. 그다음 온사이트 컴퓨터는 다음의 재접속시에 인바운드 큐를 통해 설정 파일 생성기로 요청을 보낼 것이다. 이러한 프로세스는 다음에 콘텐츠 서버가 전체 항목을 아웃바 운드 큐로 넣도록 요청할 것이다. 이는 회사 내 오퍼레이터 또는 기타 직원이 필요로하는 데이터의 전송량을 최소화할 것이다.
시스템은 정비 활동의 제안 및 보고 모두에 대해 설계될 수 있다. 뉴스 또는 속보를 공표하는 것과 동일한 방법으로 온사이트 컴퓨터에 정비 활동을 공표할 수 있다. 이러한 정보의 출처는 기계의 실제 부하가 가중된 사용을 고려한 정비 알고리즘일 수 있으며, 즉 기계에 적용되는 부하가 높은 속도의 요소에 좌우된다면 14일마다 베어링을 관찰하는 활동을 제안할 수 있으며, 혹은 적용되는 부하가 압력 요소에 좌우된다면 같은 간격을 두 달로 조정할 수 있다.
속보의 경우와 같이, 오퍼레이터가 정비 헤더를 연다. 그는 또한 박스를 체크하고 활동에 대한 상태를 채워넣으며 그것을 시스템에 포스트를 올릴 수 있다. 다음 접속에서 서비스 보고서가 데이터베이스로 전송되며, 이는 모든 다른 데이터와 관련된다.
각각의 온사이트 컴퓨터는 그것이 감시하고 있는 기계에 대한 문서화를 수행할 수 있다. 문서의 완성된 버전이 설치시에 업로드될 수 있다. 작동 중에 서비스 제공자는 새로운 또는 업데이트된 문서를 관리 데이터베이스를 통해 공표할 수 있다.
뉴스 또는 속보의 경우와 같이 제목만을 먼저 포스트하는 것도 가능하다. 오퍼레이터는 그가 다음번 재접속시에 업로드된 새로운 문서를 요구함을 체크 또는 확인할 수 있다.
본 발명이 바람직한 실시예를 참조하여 설명되었지만, 기술 분야의 당업자는 본 발명의 사상과 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 형태 및 세부사항에 있어서 변형예가 이루어질 수 있음을 이해할 것이다.
Claims (47)
- 각각 제한된 유효 수명을 가지는 다수의 부품을 포함하는 설비를 위해 교체가능한 부품들을 관리하는 시스템으로서,하나 이상의 프로세서를 포함하는 컴퓨터;상기 컴퓨터 외부에 위치한 센서들;상기 컴퓨터와 통신하도록 동작할 수 있는 메모리를 포함하고,상기 하나 이상의 프로세서는 복수의 컴퓨터 프로그램 모듈을 실행하도록 동작하며, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 모듈은,상기 설비에 대한 다수의 사용 케이스를 포함하는 듀티 프로필(duty profile)을 정의하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈 - 각각의 사용 케이스는 상기 다수의 부품 중 둘 이상의 부품에 관련되고, 상기 각각의 사용 케이스의 실행 중에 상기 관련된 부품들이 겪는 것으로 가정되는 특정된 작동 조건들에 관련됨- ;듀티 프로필에 관련된 각각의 부품에 대한 이론 유효 수명을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈 - 상기 이론 유효 수명은 상기 특정된 작동 조건들 하에서 발생한다고 가정되는 부품 마모/응력/변형 파라미터들에 기초하고, 상기 센서들은 사용 케이스에 대응하는 설비 작동의 발생을 결정 및 감시하며, 상기 작동에서 겪는 실제 작동 조건들을 측정하고, 상기 메모리는 상기 다수의 부품에 대한 실제 작동 조건들의 측정결과들(measurements)을 저장함 -; 및부품이 하나 이상의 작동을 겪은 후에 상기 부품에 대한 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 포함하며, 상기 계산은,실제 작동 조건들의 측정결과들에 응답하여, 각각의 작동에 대해 하나 이상의 계산된 마모/응력/변형 파라미터들을 계산하고, 상기 부품에 대해 상기 계산된 파라미터들을 누적(accumulate)하는 단계; 및실제의 작동 조건들로부터 누적, 계산된 마모/응력/변형 파라미터들과, 이론 유효 수명을 결정함에 있어서 상기 특정된 작동 조건들 하에 발생한다고 가정되는 누적된 마모/응력/변형 파라미터들의 비교에 기초하여, 상기 하나 이상의 작동에서 소진된 상기 이론 유효 수명의 양 및 이에 따라 조정된 이론 유효 수명을 결정하는 단계를 포함하는 시스템.
- 제1항에 있어서,실제 작동 조건들의 상기 측정결과들은 부하 및 부하의 지속 기간의 측정결과들을 포함하는 시스템.
- 제1항에 있어서,상기 듀티 프로필은 특정된 수의 작동들을 가정하며 상기 시스템은 교체가능한 부품이 관련된 작동들의 횟수를 추적하는 시스템.
- 제1항에 있어서,상기 센서들은, 부품에 의해 수행되는 작업에 대응하는 마모/응력/변형 파라미터의 계산을 위해, 실제의 작동 조건들의 측정결과들을 제공하도록 설정된 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 모듈은, 상기 조정된 이론 유효 수명에 응답하여 상기 소진된 이론 유효 수명의 상기 양이 상기 조정된 이론 유효 수명으로 하여금 임계 범위에 속하도록 하는 경우 즉각적인 교체가 필요하다는 신호를 보내기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 더 포함하는 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 모듈은, 상기 조정된 이론 유효 수명에 응답하여 상기 소진된 이론 유효 수명의 상기 양이 상기 조정된 이론 유효 수명으로 하여금 교체 범위에 속하도록 하는 경우 예정된 교체가 필요하다는 신호를 보내기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 더 포함하는 시스템.
- 제1항에 있어서,상기 설비는 상기 컴퓨터로부터 원격으로 위치해 있으며, 상기 센서들은 상기 설비 상에 위치하는 시스템.
- 제7항에 있어서,상기 설비 상에 위치한 상기 센서들은 실제 작동 조건들의 선택된 측정결과들을 생성하기 위해, 상기 설비로부터 원격으로 위치한 프로세서 상에서 작동하는 컴퓨터 프로그램 모듈에 의해 설정되는 시스템.
- 제7항에 있어서,상기 설비 상에 위치한 상기 센서들은 설비 컴퓨터와 통신하며, 상기 설비 컴퓨터는 적어도 상기 설비를 감시하도록 구성된, 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 복수의 컴퓨터 프로그램 모듈은, 감독 컴퓨터 모듈로서, 상기 감독 컴퓨터 모듈에 의해 수신된 실시간 요청에 응답하거나, 또는 상기 감독 컴퓨터 모듈에 의해 시작된 주기적인 분석에 응답하여, 부품에 대한 상기 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 감독 컴퓨터 모듈을 더 포함하는 시스템.
- 각각 제한된 유효 수명을 가지는 다수의 부품을 포함하는 설비를 위해 교체가능한 부품들을 관리하기 위한 컴퓨터 기반의 방법으로서, 상기 방법은 컴퓨터에 의해 수행되고, 상기 방법은,상기 설비에 대한 다수의 사용 케이스를 포함하는 듀티 프로필을 정의하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 단계 - 각각의 사용 케이스는 상기 다수의 부품 중 둘 이상의 부품에 관련되고, 상기 각각의 사용 케이스의 실행 중에 상기 관련된 부품들이 겪는 것으로 가정되는 특정된 작동 조건들에 관련됨 - ;듀티 프로필에 관련된 각각의 부품에 대한 이론 유효 수명을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 단계 - 상기 이론 유효 수명은 상기 특정된 작동 조건들 하에서 발생하는 것으로 가정되는 부품 마모/응력/변형 파라미터들에 기초함 - ;사용 케이스에 대응하는 설비 작동의 발생을 결정 및 감시하며, 상기 작동에서 겪는 실제 작동 조건들을 측정하기 위한 센서로부터 데이터를 수신하는 단계;상기 다수의 부품에 대한 실제의 작동 조건들의 측정결과들을 메모리에 저장하는 단계; 및부품이 하나 이상의 작동을 겪은 후에 상기 부품에 대한 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 단계를 포함하며, 상기 계산은,실제 작동 조건들의 측정결과들에 응답하여, 각각의 작동에 대해 하나 이상의 계산된 마모/응력/변형 파라미터들을 계산하고, 상기 부품에 대해 상기 계산된 파라미터들을 누적하는 단계; 및실제의 작동 조건으로부터 누적, 계산된 마모/응력/변형 파라미터들과, 이론 유효 수명을 결정함에 있어서 상기 특정된 작동 조건 하에 발생한다고 가정되는 누적된 마모/응력/변형 파라미터들의 비교에 기초하여, 상기 하나 이상의 작동에서 소진된 상기 이론 유효 수명의 양 및 이에 따라 조정된 이론 유효 수명을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,실제 작동 조건들을 측정하는 상기 단계는, 부하 및 부하의 지속 기간의 측정단계를 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,듀티 프로필을 정의하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 상기 단계는, 특정된 횟수의 작동들을 가정하는 모듈을 제어하는 단계를 포함하며,조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 상기 단계는, 교체가능한 부품이 관련된 작동들의 횟수를 추정하는 단계를 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,센서들로부터 데이터를 수신하는 상기 단계는, 부품에 의해 수행되는 작업에 대응하는 마모/응력/변형 파라미터의 계산을 위해, 실제의 작동 조건들의 측정결과들을 제공하도록 설정된 센서들로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 조정된 이론 유효 수명에 응답하여 상기 소진된 이론 유효 수명의 상기 양이 상기 조정된 이론 유효 수명으로 하여금 임계 범위에 속하도록 하는 경우 즉각적인 교체가 필요하다는 신호를 보내기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,상기 조정된 이론 유효 수명에 응답하여 상기 소진된 이론 유효 수명의 상기 양이 상기 조정된 이론 유효 수명으로 하여금 교체 범위에 속하도록 하는 경우 예정된 교체가 필요하다는 신호를 보내기 위한 컴퓨터 프로그램 모듈을 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,센서들로부터 데이터를 수신하는 상기 단계는, 부품에 대한 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 상기 컴퓨터 프로그램 모듈로부터 원격으로 위치한 설비 상에 있는 센서들로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
- 제17항에 있어서,상기 설비로부터 원격으로 위치한 감독 서버 상에서 작동하는 컴퓨터 프로그램 모듈을 사용하여 상기 원격 설비 상에 위치한 상기 센서들을 설정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제17항에 있어서,센서들로부터 데이터를 수신하는 상기 단계는, 상기 설비에 관련된 컴퓨터와 통신하는 센서들로부터 데이터를 수신하는 단계를 포함하는 방법.
- 제11항에 있어서,감독 컴퓨터 모듈에 의해 수신된 실시간 요청에 응답하거나, 또는 상기 감독 컴퓨터 모듈에 의해 시작된 주기적인 분석에 응답하여, 부품에 대한 상기 조정된 이론 유효 수명을 계산하기 위한 감독 컴퓨터 모듈을 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 하나 이상의 마모 부품-상기 하나 이상의 마모 부품은, 상기 하나 이상의 마모 부품이 겪는 작동 조건들에 좌우되는 유효 수명을 가짐-을 포함하는 원격 설비의 상태를 감시하기 위한 방법으로서, 상기 방법은 컴퓨터에 의해 수행되며, 상기 방법은,상기 설비가 다른 작동 조건들 하에서 사용됨에 따라 변하게 되는 둘 이상의 미처리 데이터 측정결과들을 정의하는 단계;작동 조건들을 감지하고 상기 둘 이상의 미처리 데이터 측정결과들을 생성하도록 상기 설비와 통합된 센서들로부터 데이터를 수신하고, 상기 센서 데이터를 중앙 감시 프로세서로 전송하는 소프트웨어 콤포넌트(component)를 제어하는 단계;상기 중앙 감시 프로세서에서 포스트 처리를 위해 상기 센서 데이터를 상기 둘 이상의 미처리 데이터 측정결과들로 파싱(parsing)하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계;상기 둘 이상의 미처리 데이터 측정결과들로부터 상기 하나 이상의 마모 부품에 대한 하나 이상의 계산된 마모 파라미터를 계산하는 포스트 처리 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계-상기 마모 파라미터의 값은 상기 계산에 사용된 상기 둘 이상의 미처리 데이터 측정결과들의 값들에 의해 가중됨-;상기 하나 이상의 마모 부품에 대한 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 시간 시퀀스를 수집하고, 상기 값들의 시간 시퀀스로부터 상기 하나 이상의 마모 부품의 사용 동안의 누적된 마모값을 계산하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계; 및상기 하나 이상의 마모 부품에 대한, 최대 마모 등급(rating)에 대해 상기 누적된 마모값을 평가하고, 그에 응답하여 유효 수명 작동 통지를 제공하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 누적된 마모값을 평가하고 작동 통지를 제공하는 상기 단계는, 오퍼레이터에게 유효 수명을 보존하기 위해 설비 작동 조건들을 바꾸라는 통지를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 누적된 마모값을 평가하고 작동 통지를 제공하는 상기 단계는, 긴급 정비를 위한 감독 통지를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 누적된 마모값을 평가하고 작동 통지를 제공하는 상기 단계는, 상기 누적된 마모값과 잔여 유효 수명을 고려한 시간에 예정된 교체를 위한 감독 통지를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 하나 이상의 마모 부품을 사용하는 설비의 표본 집단에 대한 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 시간 시퀀스를 수집하고, 상기 표본 집단 내의 상기 마모 부품들에 대한 값들의 상기 시간 시퀀스와 고장 데이터로부터 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 상기 시간 시퀀스와 마모 부품 고장 사이의 마모-고장 대응 관계를 결정하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제25항에 있어서,상기 마모-고장 대응 관계에 응답하여 그리고, 상기 하나 이상의 마모 부품에 대한 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 시간 시퀀스에 응답하여, 상기 마모 부품에 대한 잔여 유효 수명을 계산하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 하나 이상의 마모 부품을 사용하는 설비의 표본 집단에 대한 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 시간 시퀀스 및 상기 계산된 마모 파라미터의 기초가 되는 상기 미처리 데이터 측정결과들을 수집하고, 상기 표본 집단 내의 상기 마모 부품들에 대한 상기 값들의 시퀀스 및 측정결과들과 고장 데이터로부터, 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터의 상기 값들의 상기 시간 시퀀스 및 상기 계산된 마모 파라미터의 기초가 되는 상기 미처리 데이터 측정결과들과, 마모 부품의 고장 발생과의 마모-고장 대응 관계를 결정하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제27항에 있어서,상기 마모-고장 대응 관계에 응답하여, 설비의 상기 표본 집단에 대응하는 설비의 항목에 대한 상기 하나 이상의 계산된 마모 파라미터 및 상기 계산된 마모 파라미터의 기초가 되는 상기 미처리 데이터 측정결과들에 대한 필터로서, 상기 마모-고장 대응 관계를 적용하여 전고장(prefailure) 패턴을 감지하고, 상기 감지에 응답하여 상기 설비의 항목에 대한 작동 통지를 제공하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제28항에 있어서,상기 제공된 작동 통지는 상기 전고장 패턴이 감지된 상기 설비의 항목에 대해 제어된 차단을 특정하는 통지인 방법.
- 제28항에 있어서,상기 제공된 작동 통지는 상기 전고장 패턴이 감지된 상기 설비의 항목에 대한 작동 한계를 특정하는 통지인 방법.
- 제21항에 있어서,상기 하나 이상의 마모 부품에 대한 2차원 사용 한계를 정의하는 단계-각각의 차원은 미처리 데이터 측정결과 또는 계산된 마모 파라미터에 대한 한계를 포함함-; 및상기 2차원 사용 한계를 사용하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계-상기 콤포넌트는 상기 미처리 데이터 측정결과들과 상기 계산된 마모 파라미터들에 응답하여 한계 초과 경고를 공표함-를 더 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 하나 이상의 마모 부품에 대한 N차원 사용 한계를 정의하는 단계-각각의 차원은 미처리 데이터 측정결과 또는 계산된 마모 파라미터에 대한 한계를 포함함-; 및상기 N차원 사용 한계를 사용하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계-상기 콤포넌트는 상기 미처리 데이터 측정결과들과 상기 계산된 마모 파라미터들에 응답하여 한계 초과 경고를 공표함-를 더 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,생성되어야 할 하나 이상의 상기 미처리 데이터 측정결과들 및 그 감지 빈도를 정의함으로써 상기 설비에 위치한 설비 컴퓨터 시스템을 설정하도록, 감시 대상인 상기 설비로부터 원격으로 위치한 중앙 프로세서 상에 위치한 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제33항에 있어서,설비 컴퓨터 시스템을 설정하도록, 감시 대상인 상기 설비로부터 원격으로 위치한 중앙 프로세서 상에 위치한 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 상기 단계는, 감시할 마모 부품들의 선택, 상기 설비 컴퓨터 시스템에 있어서 데이터 기록기(data logger)에 대한 신호들 및 파라미터들의 선택, 미처리 데이터 측정결과들에 적용되는 스케일링 계산들의 선택, 미처리 데이터 측정결과들에 적용되는 필터들의 선택, 및 상기 설비 컴퓨터 시스템과 상기 중앙 감시 프로세서 사이의 통신 라우트 선택 중 하나 이상을 특정하는 설정 데이터를 제공하는 단계를 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 중앙 감시 프로세서에 접근 가능한 부품 사용 데이터베이스 내에 미처리 데이터 측정결과들 및 계산된 마모 파라미터들 중 적어도 하나를 저장하는 단계;상기 중앙 감시 프로세서에 접근 가능한 고장 데이터베이스 내에 상기 부품 사용 데이터베이스에 관련된 하나 이상의 마모 부품에 대한 고장 데이터를 저장하는 단계;마모 부품의 고장에 선행하여 경고를 발하기 위한 하나 이상의 예측 규칙을 도출하기 위해, 상기 부품 사용 데이터베이스 및 상기 고장 데이터베이스에 대해 데이터 마이닝(data mining)을 수행하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계; 및센서들로부터 수신된 미처리 데이터 측정결과들의 실시간 스트림들에 적용되는 필터로서 상기 하나 이상의 예측 규칙을 구현하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제35항에 있어서,상기 중앙 감시 프로세서에 접근 가능한 한계 데이터베이스 내에 상기 미처리 데이터 측정결과들 및 계산된 마모 파라미터들 중 적어도 하나에 대해 비교하기 위한 한계 초과 수준들을 저장하는 단계; 및센서들로부터 수신된 미처리 데이터 측정결과들의 실시간 스트림들에 적용되는 필터로서 상기 한계 초과 수준들을 구현하는 소프트웨어 콤포넌트를 제어하는 단계-상기 필터는 한계 초과 상태임을 신호로 보냄-를 더 포함하는 방법.
- 제35항에 있어서,상기 부품 사용 데이터베이스의 상기 미처리 데이터 측정결과들은 다차원 큐브들 내에 저장되는 방법.
- 제35항에 있어서,상기 부품 사용 데이터베이스의 상기 계산된 마모 파라미터들은 다차원 큐브들 내에 저장되는 방법.
- 제35항에 있어서,상기 하나 이상의 예측 규칙이 부품 교체 일정들을 정의하는 서비스 과정들에 대한 정의들로 피드백되는 방법.
- 제21항에 있어서,하나 이상의 누적, 계산된 마모 파라미터는 부하가 가중된 작동 시간 파라미터인 방법.
- 제21항에 있어서,상기 방법이 적용되는 상기 설비는 교체가능한 둘 이상의 마모 부품들을 포함하는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 방법이 적용되는 상기 설비는 크레인, 윈치(winch), 탑-드라이브(top-drive) 및 진흙 펌프로 구성되는 그룹 중에서 선택되는 방법.
- 제21항에 있어서,상기 중앙 감시 프로세서에 접근 가능한 관리 데이터베이스 내에, 미처리 데이터 측정결과들과 상기 미처리 데이터 측정결과들이 속하는 상기 계산된 마모 파라미터들 간의 대응 관계를 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제43항에 있어서,상기 중앙 감시 프로세서에 접근 가능한 관리 데이터베이스 내에, 미처리 데이터 측정결과들에 적용되는 상기 포스트 처리 계산 방법들을 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
Applications Claiming Priority (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US51210803P | 2003-10-17 | 2003-10-17 | |
| US60/512,108 | 2003-10-17 | ||
| US56770504P | 2004-05-03 | 2004-05-03 | |
| US60/567,705 | 2004-05-03 | ||
| PCT/US2004/034016 WO2005038613A2 (en) | 2003-10-17 | 2004-10-14 | Equipment component monitoring and replacement management system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20060105748A KR20060105748A (ko) | 2006-10-11 |
| KR101177949B1 true KR101177949B1 (ko) | 2012-08-28 |
Family
ID=34468020
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020067007386A Expired - Fee Related KR101177949B1 (ko) | 2003-10-17 | 2004-10-14 | 설비 부품의 감시 및 교체 관리 시스템 |
Country Status (9)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7143007B2 (ko) |
| EP (1) | EP1673722B1 (ko) |
| KR (1) | KR101177949B1 (ko) |
| AU (1) | AU2004281482B2 (ko) |
| BR (1) | BRPI0415352B1 (ko) |
| CA (1) | CA2540336C (ko) |
| EA (1) | EA011102B1 (ko) |
| NO (1) | NO342597B1 (ko) |
| WO (1) | WO2005038613A2 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20150101011A (ko) * | 2014-02-24 | 2015-09-03 | 주식회사 씨유니온 | 크레인 통스케이블 단선 진단장치의 통합관리 시스템 |
| KR20160087669A (ko) | 2015-01-14 | 2016-07-22 | 주식회사 에스위너스 | 항만장비 오류정보 데이터베이스 구축 및 고장예측 시스템 |
| KR20220062743A (ko) * | 2020-11-09 | 2022-05-17 | 티투엘 주식회사 | 안정적인 항만 운용을 위한 크레인 관리 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (186)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8290721B2 (en) | 1996-03-28 | 2012-10-16 | Rosemount Inc. | Flow measurement diagnostics |
| US7672747B2 (en) * | 2000-03-30 | 2010-03-02 | Lam Research Corporation | Recipe-and-component control module and methods thereof |
| GB2375848A (en) * | 2001-05-23 | 2002-11-27 | Hewlett Packard Co | Equipment supply method |
| US7133804B2 (en) * | 2002-02-22 | 2006-11-07 | First Data Corporatino | Maintenance request systems and methods |
| JP2004005461A (ja) * | 2002-04-02 | 2004-01-08 | Hitachi Ltd | ローテーション計画方法およびローテーション計画装置 |
| US7149657B2 (en) * | 2003-06-23 | 2006-12-12 | General Electric Company | Method, system and computer product for estimating a remaining equipment life |
| US7280925B1 (en) | 2004-04-02 | 2007-10-09 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Installed instrumentation maintenance method |
| US7627555B2 (en) * | 2004-06-22 | 2009-12-01 | Microsoft Corporation | Combining multidimensional expressions and data mining extensions to mine OLAP cubes |
| WO2006002454A1 (en) * | 2004-07-02 | 2006-01-12 | Australasian Steel Products Pty Ltd | Hose assembly analysis apparatus and methods |
| US20060036344A1 (en) * | 2004-08-11 | 2006-02-16 | Palo Alto Research Center Incorporated | System and method for generating service bulletins based on machine performance data |
| EP1653050A1 (de) * | 2004-10-29 | 2006-05-03 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Ermittlung eines für den Ermüdungszustand eines Bauteils charakteristischen Kennwert |
| US7542875B2 (en) * | 2005-03-17 | 2009-06-02 | Performance Pulsation Control, Inc. | Reciprocating pump performance prediction |
| US8559937B2 (en) * | 2005-06-07 | 2013-10-15 | Qualcomm Incorporated | Wireless system for providing critical sensor alerts for equipment |
| US20090076874A1 (en) * | 2005-06-30 | 2009-03-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and Tool for Optimized System Maintenance |
| US7823029B2 (en) * | 2005-09-07 | 2010-10-26 | International Business Machines Corporation | Failure recognition, notification, and prevention for learning and self-healing capabilities in a monitored system |
| US7719416B2 (en) * | 2005-09-09 | 2010-05-18 | Microstrain, Inc. | Energy harvesting, wireless structural health monitoring system |
| US9015059B2 (en) * | 2005-09-19 | 2015-04-21 | Omnitracs, Llc | Wireless system for automatic ordering of maintenance parts for equipment |
| US20070078791A1 (en) * | 2005-09-30 | 2007-04-05 | Caterpillar Inc. | Asset management system |
| US20070101017A1 (en) * | 2005-10-31 | 2007-05-03 | Caterpillar Inc. | System and method for routing information |
| US20070100760A1 (en) * | 2005-10-31 | 2007-05-03 | Caterpillar Inc. | System and method for selling work machine projects |
| US7761200B2 (en) * | 2005-11-16 | 2010-07-20 | The Boeing Company | Centralized management of maintenance and materials for commercial aircraft fleets with access to real-time information |
| US20070150295A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Caterpillar Inc. | Asset management system |
| US20070145109A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Caterpillar Inc. | Asset management system |
| US20070150317A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Caterpillar Inc. | Asset management system |
| US20070150073A1 (en) * | 2005-12-23 | 2007-06-28 | Jay Dawson | Asset management system |
| US20070204230A1 (en) * | 2006-02-27 | 2007-08-30 | Eastman Kodak Company | System and method for managing operator replaceable components |
| US7318008B2 (en) * | 2006-02-28 | 2008-01-08 | Ford Motor Company | Method and system for estimating spare parts costs |
| WO2008007160A2 (en) * | 2006-07-11 | 2008-01-17 | Abb Research Ltd. | A life cycle management system for intelligent electronic devices |
| US20080059080A1 (en) * | 2006-08-31 | 2008-03-06 | Caterpillar Inc. | Method and system for selective, event-based communications |
| US8788070B2 (en) * | 2006-09-26 | 2014-07-22 | Rosemount Inc. | Automatic field device service adviser |
| US7814046B2 (en) * | 2006-09-29 | 2010-10-12 | Lam Research Corporation | Dynamic component-tracking system and methods therefor |
| US20080147571A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-06-19 | Caterpillar Inc. | System and method for analyzing machine customization costs |
| US20080082345A1 (en) * | 2006-09-29 | 2008-04-03 | Caterpillar Inc. | System and method for evaluating risks associated with delaying machine maintenance |
| US8340854B2 (en) * | 2006-12-19 | 2012-12-25 | The Boeing Company | Methods and systems for centrally managed maintenance program for aircraft fleets |
| US20080177750A1 (en) * | 2007-01-04 | 2008-07-24 | Nsk Corporation | Internet-Based Bearing Tracking Application |
| US20080201706A1 (en) * | 2007-02-15 | 2008-08-21 | Jan-Erik Nordtvedt | Data handling system |
| WO2008111907A1 (en) * | 2007-03-12 | 2008-09-18 | Bromma Conquip Aktiebolag | Method and arrangement for spreader maintenance |
| US7715991B2 (en) * | 2007-05-17 | 2010-05-11 | General Electric Company | Systems and methods for monitoring energy system components |
| US7734659B2 (en) * | 2007-06-01 | 2010-06-08 | United Technologies Corporation | System and method for creating an object model |
| US8712814B1 (en) * | 2007-06-20 | 2014-04-29 | Sprint Communications Company L.P. | Systems and methods for economic retirement analysis |
| US9235938B2 (en) * | 2007-07-12 | 2016-01-12 | Omnitracs, Llc | Apparatus and method for measuring operational data for equipment using sensor breach durations |
| US20090037206A1 (en) * | 2007-07-31 | 2009-02-05 | Brian Dara Byrne | Method of forecasting maintenance of a machine |
| US8898036B2 (en) | 2007-08-06 | 2014-11-25 | Rosemount Inc. | Process variable transmitter with acceleration sensor |
| US8126840B2 (en) * | 2007-10-22 | 2012-02-28 | Noria Corporation | Lubrication program management system and methods |
| US7882042B2 (en) * | 2007-11-09 | 2011-02-01 | Xerox Corporation | Automated printing of return labels |
| EP2235692B1 (en) * | 2007-12-21 | 2012-12-19 | Renault Trucks | Process for updating the scheduling of a service stop for a machine |
| KR100880656B1 (ko) * | 2007-12-28 | 2009-01-30 | (주) 소닉 | 6시그마 기법을 이용한 설비 성능 검사 및 관리 시스템 |
| US8175848B2 (en) * | 2008-03-21 | 2012-05-08 | Rochester Institute Of Technology | Data processing systems and methods |
| US20100235144A1 (en) * | 2008-04-24 | 2010-09-16 | David Mosberger-Tang | Method and system for automated monitoring of the production and/or consumption of meterable substances or thermodynamically quantifiable entities, including power and energy |
| US8782471B2 (en) * | 2008-05-09 | 2014-07-15 | Dell Products L.P. | Storage device procurement system |
| IL192519A (en) * | 2008-06-30 | 2015-03-31 | Matitiahu Tiano | System and process for information, control and control of consumables in a production environment |
| US20100042366A1 (en) * | 2008-08-15 | 2010-02-18 | Honeywell International Inc. | Distributed decision making architecture for embedded prognostics |
| US8255171B2 (en) * | 2008-10-28 | 2012-08-28 | The Boeing Company | Method and systems for estimating remaining service life of a component subject to stress |
| US9477224B2 (en) * | 2008-12-12 | 2016-10-25 | General Electric Company | Physics-based lifespan modeling |
| US20100161361A1 (en) * | 2008-12-23 | 2010-06-24 | Schlumberger Technology Corporation | Performing enterprise planning and economics analysis for reservoir-related services |
| GB2466545A (en) * | 2008-12-23 | 2010-06-30 | Logined Bv | Enterprise planning and economics analysis for reservoir related services |
| CN102282552B (zh) * | 2008-12-23 | 2016-08-03 | 黄家正 | 基于模式的智能控制、监测及自动化的系统、方法和计算机程序 |
| CN101840216B (zh) * | 2009-03-17 | 2013-09-18 | 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 | 可编程控制器的参数设定系统及方法 |
| DE102009024102A1 (de) * | 2009-04-17 | 2010-10-21 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Bereitstellen einer Information über einen Verschleiß einer Komponente einer Maschine und Verfahren zum Bereitstellen eines Ersatzalgorithmus |
| FR2947309A1 (fr) * | 2009-06-26 | 2010-12-31 | Alcatel Lucent | Procede de prediction d'une defaillance de la rotation du rotor d'une pompe a vide et dispositif de pompage associe |
| US8196464B2 (en) | 2010-01-05 | 2012-06-12 | The Raymond Corporation | Apparatus and method for monitoring a hydraulic pump on a material handling vehicle |
| US8838417B2 (en) | 2010-05-14 | 2014-09-16 | Harnischfeger Technologies, Inc | Cycle decomposition analysis for remote machine monitoring |
| US8330610B2 (en) * | 2010-05-18 | 2012-12-11 | Polydeck Screen Corporation | System, method, and apparatus for detecting wear in a screening arrangement |
| EP2393066A1 (en) * | 2010-06-04 | 2011-12-07 | BAE Systems Bofors AB | Configuration management for a fleet of equipment units |
| EP2421130A1 (de) * | 2010-08-20 | 2012-02-22 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Ermittlungseinheit zur Ermittlung eines aktuellen Beanspruchungsindikatorwerts eines elektrischen und/oder elektronischen Bauteils in einer Windkraftanlage |
| US8874728B2 (en) | 2010-08-31 | 2014-10-28 | Dell Products L.P. | System and method for customizing information handling system product and service offerings based on usage profiles |
| US8479024B2 (en) | 2010-08-31 | 2013-07-02 | Dell Products L.P. | System and method for customizing information handling system internal power source and service offerings based on usage profiles |
| US20120101863A1 (en) * | 2010-10-22 | 2012-04-26 | Byron Edwin Truax | Machine-management system |
| US9311615B2 (en) | 2010-11-24 | 2016-04-12 | International Business Machines Corporation | Infrastructure asset management |
| FR2972025B1 (fr) * | 2011-02-25 | 2016-03-04 | Snecma | Prevision d'operations de maintenance sur un moteur d'aeronef |
| AU2012246717A1 (en) | 2011-02-25 | 2013-09-12 | Vnomics Corp. | System and method for in-vehicle operator training |
| DE102011050718A1 (de) * | 2011-05-30 | 2012-12-06 | Rennsteig Werkzeuge Gmbh | Verfahren und anordnung zur gewichteten überwachung des verschleisses einer handzange zum verpressen von werkstücken |
| US9596244B1 (en) | 2011-06-16 | 2017-03-14 | Amazon Technologies, Inc. | Securing services and intra-service communications |
| EP2538376B1 (fr) * | 2011-06-20 | 2019-06-12 | Safran Helicopter Engines | Système de prescription de maintenance d'un moteur d'hélicoptère |
| US8625757B1 (en) * | 2011-06-24 | 2014-01-07 | Amazon Technologies, Inc. | Monitoring services and service consumers |
| US9419841B1 (en) | 2011-06-29 | 2016-08-16 | Amazon Technologies, Inc. | Token-based secure data management |
| CN102320382A (zh) * | 2011-07-07 | 2012-01-18 | 中国国际航空股份有限公司 | 飞机性能检测方法 |
| US8890672B2 (en) | 2011-08-29 | 2014-11-18 | Harnischfeger Technologies, Inc. | Metal tooth detection and locating |
| CL2013000281A1 (es) | 2012-01-30 | 2014-08-18 | Harnischfeger Tech Inc | Metodos de monitoreo de una maquina minera que comprende determinar si la maquina esta funcionando en un primer estado, deteccion de una transicion del primer estado a un segundo estado de funcionamiento, generar mensajes que indican parametros de funcionamiento de la maquina en ambos estados; monitor de maquina minera para el control de maquinas mineras; un procedimiento de monitoreo de un taladro de mineria; monitor de maquina minera para el monitoreo de un taladro de perforacion de minas |
| FR2987681B1 (fr) * | 2012-03-05 | 2014-10-17 | Schneider Electric Ind Sas | Procede et dispositif de controle du vieillissement d'appareils electriques |
| CN104350435B (zh) * | 2012-04-13 | 2016-12-14 | 西门子公司 | 嵌置在可编程逻辑控制器的软件平台中的预报分析方法 |
| FI126023B (en) | 2012-08-03 | 2016-05-31 | Konecranes Global Oy | Device with sensor |
| JP5652444B2 (ja) * | 2012-08-31 | 2015-01-14 | 横河電機株式会社 | 保守支援システム及び方法 |
| US9235820B2 (en) * | 2012-11-01 | 2016-01-12 | Fluor Technologies Corporation | Systems and methods for modifying an operating parameter of a coking system and adding a coke drum |
| US20140149296A1 (en) * | 2012-11-29 | 2014-05-29 | Applied Materials, Inc. | Enhanced preventative maintenance utilizing direct part marking |
| US8713490B1 (en) * | 2013-02-25 | 2014-04-29 | International Business Machines Corporation | Managing aging of silicon in an integrated circuit device |
| US9310424B2 (en) | 2013-02-25 | 2016-04-12 | International Business Machines Corporation | Monitoring aging of silicon in an integrated circuit device |
| JP6104643B2 (ja) * | 2013-03-04 | 2017-03-29 | 三菱重工業株式会社 | 運用計画作成装置、運用計画作成方法および運用計画作成プログラム |
| WO2014145977A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Bates Alexander B | System and methods for automated plant asset failure detection |
| US10496787B2 (en) | 2013-07-02 | 2019-12-03 | Bell Helicopter Textron Inc. | System and method of rotorcraft usage monitoring |
| JP5705929B2 (ja) * | 2013-08-16 | 2015-04-22 | ファナック株式会社 | 軸受寿命判定装置 |
| US9842302B2 (en) | 2013-08-26 | 2017-12-12 | Mtelligence Corporation | Population-based learning with deep belief networks |
| US9962742B2 (en) * | 2013-12-16 | 2018-05-08 | Scheneck Process Australia Pty Ltd | Process and system for monitoring components in an ore screening installation |
| US9784099B2 (en) | 2013-12-18 | 2017-10-10 | Baker Hughes Incorporated | Probabilistic determination of health prognostics for selection and management of tools in a downhole environment |
| JP5860074B2 (ja) * | 2014-02-17 | 2016-02-16 | ファナック株式会社 | 効率的な部品の定期点検機能を備えた工作機械の数値制御装置 |
| US10402881B2 (en) * | 2014-02-25 | 2019-09-03 | Regal Beloit America, Inc. | Methods and systems for identifying a replacement motor |
| CA2944635A1 (en) * | 2014-04-03 | 2015-10-08 | Schlumberger Canada Limited | State estimation and run life prediction for pumping system |
| US10679292B1 (en) | 2014-04-25 | 2020-06-09 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Systems and methods for managing insurance associated with devices populated within a property |
| KR102304655B1 (ko) * | 2014-07-03 | 2021-09-24 | 이문재 | 생산공정 자동 카운팅 시스템 |
| US20160055280A1 (en) * | 2014-08-20 | 2016-02-25 | Matthews-Daniel Company | System for predictive failure analysis of offshore platform placement and safe recovery from rapid leg penetration incidents |
| US10346811B1 (en) | 2014-10-07 | 2019-07-09 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Systems and methods for responding to a broken circuit |
| JP5945988B2 (ja) * | 2014-11-17 | 2016-07-05 | 富士ゼロックス株式会社 | 端末装置、不具合報告システム及びプログラム |
| GB2547852B (en) * | 2014-12-09 | 2020-09-09 | Sensia Netherlands Bv | Electric submersible pump event detection |
| JP2018511719A (ja) * | 2015-02-15 | 2018-04-26 | トランスオーシャン イノベーション ラブス リミテッド | Ｂｏｐ制御システムおよび関連方法 |
| EP3070558B1 (de) * | 2015-03-17 | 2018-05-09 | Sick Ag | Verfahren zum konfigurieren eines embedded-geräts |
| US9611625B2 (en) | 2015-05-22 | 2017-04-04 | Harnischfeger Technologies, Inc. | Industrial machine component detection and performance control |
| US10671470B2 (en) * | 2015-06-11 | 2020-06-02 | Instana, Inc. | Application performance management system with dynamic discovery and extension |
| US10235262B2 (en) | 2015-06-11 | 2019-03-19 | Instana, Inc. | Recognition of operational elements by fingerprint in an application performance management system |
| US10353762B2 (en) | 2015-06-11 | 2019-07-16 | Instana, Inc. | Hierarchical fault determination in an application performance management system |
| EP3317523B1 (en) | 2015-06-30 | 2020-09-23 | Vestas Wind Systems A/S | Methods and systems for generating wind turbine control schedules |
| CN107810324B (zh) | 2015-06-30 | 2019-12-24 | 维斯塔斯风力系统集团公司 | 用于生成风力涡轮机控制时间表的方法和系统 |
| EP3317526B1 (en) | 2015-06-30 | 2021-09-22 | Vestas Wind Systems A/S | Methods and systems for generating wind turbine control schedules |
| CN105069507B (zh) * | 2015-07-16 | 2019-01-08 | 广州极飞科技有限公司 | 无人机维护方法及装置 |
| KR101682694B1 (ko) * | 2015-07-30 | 2016-12-06 | 김철민 | 설비의 보존 관리 시스템 |
| US10852718B2 (en) * | 2015-09-24 | 2020-12-01 | Hitachi, Ltd. | Equipment life diagnostic device |
| NO20151453A1 (en) * | 2015-10-26 | 2017-04-27 | Mhwirth As | Maintenance system and method for a machine used in drilling operations |
| AU2016354542B2 (en) | 2015-11-12 | 2019-03-07 | Joy Global Surface Mining Inc | Methods and systems for detecting heavy machine wear |
| US10179308B2 (en) | 2016-04-13 | 2019-01-15 | Carleton Life Support Systems Inc. | On-board inert gas generating system prognostic health monitoring |
| DE102016108644A1 (de) * | 2016-05-10 | 2017-11-16 | Mimatic Gmbh | System und Verfahren zur Verarbeitung von werkzeugbezogenen Daten |
| US9983988B1 (en) * | 2016-06-23 | 2018-05-29 | Amazon Technologies, Inc. | Resuming testing after a destructive event |
| DE102016008750A1 (de) * | 2016-07-18 | 2018-01-18 | Liebherr-Werk Nenzing Gmbh | Verfahren zum Abschätzen einer erwarteten Lebensdauer eines Bauteils einer Maschine |
| US11195611B2 (en) | 2016-08-29 | 2021-12-07 | Beckman Coulter, Inc. | Remote data analysis and diagnosis |
| CN110140179A (zh) | 2016-10-26 | 2019-08-16 | 拜克门寇尔特公司 | 实验室仪器的远程监测 |
| US10556598B2 (en) | 2016-11-23 | 2020-02-11 | Ge Global Sourcing Llc | Vehicle control systems and methods |
| US11099553B2 (en) * | 2017-03-17 | 2021-08-24 | Mitsubishi Power, Ltd. | Operation plan creation device, operation plan creation system, operation plan creation method, and program |
| US20180349827A1 (en) * | 2017-05-30 | 2018-12-06 | General Electric Company | Apparatus And Method For Asset Benchmarking |
| CA3005183A1 (en) | 2017-05-30 | 2018-11-30 | Joy Global Surface Mining Inc | Predictive replacement for heavy machinery |
| FR3067893A1 (fr) | 2017-06-14 | 2018-12-21 | Overkiz | Procede de configuration d’un dispositif domotique appartenant a une installation domotique |
| FR3067895A1 (fr) | 2017-06-14 | 2018-12-21 | Overkiz | Procede de configuration d’une unite centrale de commande appartenant a une installation domotique |
| US11014780B2 (en) | 2017-07-06 | 2021-05-25 | Otis Elevator Company | Elevator sensor calibration |
| US10829344B2 (en) | 2017-07-06 | 2020-11-10 | Otis Elevator Company | Elevator sensor system calibration |
| US20200293971A1 (en) * | 2017-10-06 | 2020-09-17 | Schlumberger Technology Corporation | Dynamic balancing of well construction and well operations planning and rig equipment total cost of ownership |
| EP3476545A1 (en) | 2017-10-27 | 2019-05-01 | Creaholic SA | Method for operating a computer-based inventory of hardware modules of a robotic system |
| EP3476549A1 (en) | 2017-10-27 | 2019-05-01 | Creaholic SA | Hardware module, robotic system, and method for operating the robotic system |
| US20190147413A1 (en) * | 2017-11-13 | 2019-05-16 | Ge Energy Power Conversion Technology Ltd | Maintenance optimization system through predictive analysis and usage intensity |
| DE102017221227B4 (de) * | 2017-11-27 | 2025-04-10 | Lenze Se | Verfahren zum Ermitteln eines Zustands einer von mehreren Maschinenkomponenten einer Maschine und Zustandsermittlungssystem |
| JP6540911B1 (ja) * | 2018-02-21 | 2019-07-10 | 株式会社安川電機 | モータ制御システム、モータ制御装置、及びベアリング寿命診断方法 |
| CA3094257A1 (en) | 2018-03-21 | 2019-09-26 | Ab Dynamoborstfabriken | Intelligent graphite device |
| US10825318B1 (en) | 2018-04-09 | 2020-11-03 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Sensing peripheral heuristic evidence, reinforcement, and engagement system |
| CN108839815B (zh) * | 2018-04-22 | 2019-03-22 | 北京工业大学 | 一种机载多通道可拓展的分布式航空结构寿命监控装置 |
| US11029810B2 (en) | 2018-05-07 | 2021-06-08 | Otis Elevator Company | Equipment service graphical interface |
| US10916071B2 (en) * | 2018-08-31 | 2021-02-09 | The Boeing Company | Maintenance induction for aircraft |
| US10922650B2 (en) | 2018-09-28 | 2021-02-16 | The Boeing Company | Intelligent prediction of bundles of spare parts |
| EP3637211B1 (de) * | 2018-10-14 | 2023-11-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum betreiben einer anlagenvorrichtung sowie anlagenvorrichtung |
| RU2701714C1 (ru) * | 2018-12-07 | 2019-09-30 | Акционерное общество "Московский машиностроительный завод "Вперед" | Способ сбора информации о техническом устройстве и система для его осуществления |
| BR112021011562A2 (pt) | 2018-12-18 | 2021-08-31 | Polydeck Screen Corporation | Sistemas de monitoramento e métodos para sistema de peneiramento |
| US11783301B2 (en) * | 2019-01-02 | 2023-10-10 | The Boeing Company | Systems and methods for optimizing maintenance plans in the presence of sensor data |
| EP3915065A1 (en) * | 2019-01-25 | 2021-12-01 | Beckman Coulter, Inc. | Maintenance management system for laboratory instrumentation |
| US11703421B2 (en) * | 2019-01-31 | 2023-07-18 | Pratt & Whitney Canada Corp. | System and method for validating component integrity in an engine |
| WO2020225222A1 (de) * | 2019-05-03 | 2020-11-12 | Gea Food Solutions Germany Gmbh | Verfahren zur überprüfung des verschleisszustandes der komponenten einer produktions- und/oder verpackungsmaschine und/oder verpackungslinie |
| CN110730213B (zh) * | 2019-09-20 | 2022-07-26 | 上海东方富联科技有限公司 | 传感器设备的生命周期监测方法、系统、介质及装置 |
| US11055946B2 (en) * | 2019-09-25 | 2021-07-06 | International Business Machines Corporation | Network managed rules for machine access |
| KR102333076B1 (ko) * | 2019-10-10 | 2021-11-30 | 에스케이텔레콤 주식회사 | 소모율을 결정하는 통신 장치 및 통신 장치를 관리하는 장치 관리 서버 |
| US12301661B2 (en) | 2019-12-06 | 2025-05-13 | Zurn Water, Llc | Water management system and user interface |
| EP4073767A4 (en) | 2019-12-10 | 2024-01-31 | Barnes Group Inc. | Wireless sensor with beacon technology |
| US20230053486A1 (en) * | 2020-02-05 | 2023-02-23 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Maintenance management system, message control apparatus, message control method, and program |
| WO2021177238A1 (ja) * | 2020-03-06 | 2021-09-10 | ファナック株式会社 | 制御装置 |
| US11543822B2 (en) * | 2020-04-16 | 2023-01-03 | Gm Cruise Holdings Llc | Automated inspection of autonomous vehicle equipment |
| US11488457B2 (en) | 2020-06-08 | 2022-11-01 | Zurn Industries, Llc | Cloud-connected occupancy lights and status indication |
| US11808260B2 (en) | 2020-06-15 | 2023-11-07 | Schlumberger Technology Corporation | Mud pump valve leak detection and forecasting |
| US12158046B2 (en) | 2020-06-22 | 2024-12-03 | Schlumberger Technology Corporation | Maintaining torque wrenches using a predictive model |
| US11230393B1 (en) | 2020-07-23 | 2022-01-25 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Methods for measuring part size and runout |
| US11631061B2 (en) | 2020-07-27 | 2023-04-18 | BlueOwl, LLC | Method for creating and maintaining a distributed ledger of vehicle gas consumption and wear and tear information |
| US11108865B1 (en) | 2020-07-27 | 2021-08-31 | Zurn Industries, Llc | Battery powered end point device for IoT applications |
| US12000260B2 (en) | 2020-07-27 | 2024-06-04 | Schlumberger Technology Corporation | Monitoring and diagnosis of equipment health |
| US12254724B2 (en) | 2020-07-27 | 2025-03-18 | Quanata, Llc | System and method for providing user feedback regarding driving behavior and the effects on gas consumption and vehicle wear |
| TWI786473B (zh) * | 2020-11-24 | 2022-12-11 | 迅得機械股份有限公司 | 運動載體即時監控系統 |
| CN113158352B (zh) * | 2020-11-25 | 2023-03-24 | 长江勘测规划设计研究有限责任公司 | 基于关键部件的水轮发电机组剩余使用寿命的评估方法 |
| US11153945B1 (en) | 2020-12-14 | 2021-10-19 | Zurn Industries, Llc | Facility occupancy detection with thermal grid sensor |
| CN112948187B (zh) * | 2021-01-04 | 2023-03-24 | 杭州恒朴电子科技有限公司 | 一种卷包生产环节多指标波动关联分析方法 |
| KR102592161B1 (ko) * | 2021-03-05 | 2023-10-19 | 오철규 | 지능형 크레인 안전 관리 시스템 |
| US11821758B2 (en) | 2021-03-25 | 2023-11-21 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Validation of a measurement machine |
| US11594119B2 (en) | 2021-05-21 | 2023-02-28 | Zurn Industries, Llc | System and method for providing a connection status of a battery powered end point device |
| CN113487267B (zh) * | 2021-07-23 | 2024-02-02 | 航天海鹰(镇江)特种材料有限公司 | 一种物料全生命周期管理及寿命自动计算的系统与方法 |
| CN113886456A (zh) * | 2021-09-09 | 2022-01-04 | 华电西港发电有限公司 | 一种燃煤电厂智能维护系统 |
| CN114047733B (zh) * | 2021-11-15 | 2023-12-29 | 界首市粮食机械有限责任公司 | 基于托辊柔性产线的安全控制系统 |
| CN114065440A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-02-18 | 中联重科建筑起重机械有限责任公司 | 用于评估塔式起重机寿命的方法及控制器和服务器 |
| US20230195061A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Applied Materials, Inc. | Manufacturing equipment parts quality management system |
| US11543791B1 (en) | 2022-02-10 | 2023-01-03 | Zurn Industries, Llc | Determining operations for a smart fixture based on an area status |
| US11555734B1 (en) | 2022-02-18 | 2023-01-17 | Zurn Industries, Llc | Smart and cloud connected detection mechanism and real-time internet of things (IoT) system management |
| US11514679B1 (en) | 2022-02-18 | 2022-11-29 | Zurn Industries, Llc | Smart method for noise rejection in spatial human detection systems for a cloud connected occupancy sensing network |
| US20240095683A1 (en) * | 2022-09-16 | 2024-03-21 | Dell Products L.P. | Component replacement framework |
| US20240095374A1 (en) * | 2022-09-16 | 2024-03-21 | Dell Products L.P. | Information Technology Ecosystem Environment for Performing an Information Technology Sustainability Empowerment Operation |
| WO2024170352A1 (en) * | 2023-02-15 | 2024-08-22 | Grundfos Holding A/S | A method for automatically determining an operating profile of an installed pump system |
| WO2025131214A1 (en) * | 2023-12-21 | 2025-06-26 | Universal Robots A/S | Static code analysis for robot script |
| CN118735506A (zh) * | 2024-09-03 | 2024-10-01 | 山东零度供应链有限公司 | 循环包装寿命管理方法及系统 |
Family Cites Families (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3314181A1 (de) * | 1983-04-19 | 1984-10-25 | Kraftwerk Union AG, 4330 Mülheim | Verfahren zur ueberwachung der ermuedung von bauteilen, z.b. in kernkraftwerken |
| US5210704A (en) * | 1990-10-02 | 1993-05-11 | Technology International Incorporated | System for prognosis and diagnostics of failure and wearout monitoring and for prediction of life expectancy of helicopter gearboxes and other rotating equipment |
| US5251144A (en) * | 1991-04-18 | 1993-10-05 | Texas Instruments Incorporated | System and method utilizing a real time expert system for tool life prediction and tool wear diagnosis |
| EP1169686B1 (de) * | 1999-03-31 | 2003-06-04 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und vorrichtung zur speicherung von daten in einem fahrzeug und zur auswertung der gespeicherten daten |
| JP3746395B2 (ja) * | 1999-04-20 | 2006-02-15 | 富士通株式会社 | 遠隔監視システム |
| US6490543B1 (en) * | 1999-07-13 | 2002-12-03 | Scientific Monitoring Inc | Lifeometer for measuring and displaying life systems/parts |
| US6408258B1 (en) * | 1999-12-20 | 2002-06-18 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Engine monitoring display for maintenance management |
| JP2001350510A (ja) * | 2000-06-06 | 2001-12-21 | Mori Seiki Co Ltd | 工作機械保守管理システム |
| US6738748B2 (en) * | 2001-04-03 | 2004-05-18 | Accenture Llp | Performing predictive maintenance on equipment |
| US20020087419A1 (en) | 2000-12-29 | 2002-07-04 | Johan Andersson | Equipment procurement method and system |
| US6735549B2 (en) * | 2001-03-28 | 2004-05-11 | Westinghouse Electric Co. Llc | Predictive maintenance display system |
| DE10129457C1 (de) * | 2001-06-19 | 2002-12-19 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren zur Festlegung von Zeitpunkt und Umfang von Wartungsvorgängen |
| JP2003044126A (ja) * | 2001-08-02 | 2003-02-14 | Mitsui Eng & Shipbuild Co Ltd | リモートメンテナンスシステムおよび在庫管理システム |
| LU90840B1 (en) * | 2001-09-25 | 2003-03-26 | Delphi Tech Inc | Method for controlling the operation of a system sub-system or component |
| DE10148214C2 (de) * | 2001-09-28 | 2003-07-31 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren zur Bereitstellung eines Wartungsalgorithmus |
| JP2003177815A (ja) * | 2001-12-07 | 2003-06-27 | Komatsu Ltd | 産業機械の保全システム |
| US20030158803A1 (en) * | 2001-12-20 | 2003-08-21 | Darken Christian J. | System and method for estimation of asset lifetimes |
| US6882928B2 (en) * | 2003-04-08 | 2005-04-19 | General Motors Corporation | Enhanced diagnosis of a multi-banked catalyst exhaust system |
-
2004
- 2004-10-14 US US10/965,706 patent/US7143007B2/en not_active Expired - Lifetime
- 2004-10-14 KR KR1020067007386A patent/KR101177949B1/ko not_active Expired - Fee Related
- 2004-10-14 WO PCT/US2004/034016 patent/WO2005038613A2/en active Application Filing
- 2004-10-14 CA CA2540336A patent/CA2540336C/en not_active Expired - Fee Related
- 2004-10-14 EP EP04795210.6A patent/EP1673722B1/en not_active Expired - Lifetime
- 2004-10-14 AU AU2004281482A patent/AU2004281482B2/en not_active Ceased
- 2004-10-14 EA EA200600784A patent/EA011102B1/ru not_active IP Right Cessation
- 2004-10-14 BR BRPI0415352A patent/BRPI0415352B1/pt active IP Right Grant
-
2006
- 2006-05-18 NO NO20062233A patent/NO342597B1/no not_active IP Right Cessation
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20150101011A (ko) * | 2014-02-24 | 2015-09-03 | 주식회사 씨유니온 | 크레인 통스케이블 단선 진단장치의 통합관리 시스템 |
| KR101604860B1 (ko) | 2014-02-24 | 2016-03-28 | (주)씨유니온 | 크레인 통스케이블 단선 진단장치의 통합관리 시스템 |
| KR20160087669A (ko) | 2015-01-14 | 2016-07-22 | 주식회사 에스위너스 | 항만장비 오류정보 데이터베이스 구축 및 고장예측 시스템 |
| KR20220062743A (ko) * | 2020-11-09 | 2022-05-17 | 티투엘 주식회사 | 안정적인 항만 운용을 위한 크레인 관리 시스템 및 방법 |
| KR102485621B1 (ko) * | 2020-11-09 | 2023-01-06 | 티투엘 주식회사 | 안정적인 항만 운용을 위한 크레인 관리 시스템 및 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| NO342597B1 (no) | 2018-06-18 |
| CA2540336C (en) | 2013-05-14 |
| EP1673722B1 (en) | 2017-08-30 |
| KR20060105748A (ko) | 2006-10-11 |
| WO2005038613A3 (en) | 2005-12-22 |
| EA011102B1 (ru) | 2008-12-30 |
| CA2540336A1 (en) | 2005-04-28 |
| AU2004281482A1 (en) | 2005-04-28 |
| BRPI0415352B1 (pt) | 2017-05-23 |
| WO2005038613A2 (en) | 2005-04-28 |
| US20050143956A1 (en) | 2005-06-30 |
| NO20062233L (no) | 2006-05-18 |
| EA200600784A1 (ru) | 2007-02-27 |
| AU2004281482B2 (en) | 2010-04-15 |
| EP1673722A2 (en) | 2006-06-28 |
| HK1099106A1 (en) | 2007-08-03 |
| BRPI0415352A (pt) | 2006-12-12 |
| US7143007B2 (en) | 2006-11-28 |
| EP1673722A4 (en) | 2008-09-03 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101177949B1 (ko) | 설비 부품의 감시 및 교체 관리 시스템 | |
| US20220137613A1 (en) | Method and system for predicting failure of mining machine crowd system | |
| KR20220042425A (ko) | 크레인 및 건설 현장 중 적어도 하나에 대한 관리 방법 및 시스템 | |
| CN110259433B (zh) | 一种实体钻机数字化监测方法 | |
| US20200401744A1 (en) | Rig systems self diagnostics | |
| CN1867932B (zh) | 设备部件监控和替换管理系统 | |
| CN214067336U (zh) | 一种电机运行设备状态在线监测管理系统 | |
| HK1099106B (en) | Equipment component monitoring and replacement management system | |
| MXPA06004021A (en) | Equipment component monitoring and replacement management system | |
| KR20200072069A (ko) | 모터 정보 기반 로봇 상태 정보 제공 시스템 | |
| Buchynskyi et al. | Intelligent diagnostic system of the mobile drilling rig hoisting equipments | |
| AU2018256654B2 (en) | Predicting failure of a mining machine | |
| Sahoo | Improving Overall Equipment Effectiveness (OEE) of process plant equipments through e-diagnostics | |
| KR20250050164A (ko) | 스마트 생산 관리 시스템 | |
| KR20200072068A (ko) | 혼합 현실 기술 기반 로봇 상태 정보 제공 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0105 | International application |
Patent event date: 20060417 Patent event code: PA01051R01D Comment text: International Patent Application |
|
| PG1501 | Laying open of application | ||
| A201 | Request for examination | ||
| PA0201 | Request for examination |
Patent event code: PA02012R01D Patent event date: 20090702 Comment text: Request for Examination of Application |
|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20110209 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20120524 |
|
| GRNT | Written decision to grant | ||
| PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20120822 Patent event code: PR07011E01D |
|
| PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20120822 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
| PG1601 | Publication of registration | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20150717 Year of fee payment: 4 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20150717 Start annual number: 4 End annual number: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20160720 Year of fee payment: 5 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20160720 Start annual number: 5 End annual number: 5 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20170719 Year of fee payment: 6 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20170719 Start annual number: 6 End annual number: 6 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20180730 Year of fee payment: 7 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20180730 Start annual number: 7 End annual number: 7 |
|
| PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20200730 Start annual number: 9 End annual number: 9 |
|
| PC1903 | Unpaid annual fee |
Termination category: Default of registration fee Termination date: 20220602 |