Control Seat

Control Seat ialah syarikat baharu YC dari San Francisco yang menggabungkan data pangkalan data sejarah (historian) kilang sedia ada dengan penderia getaran dan ultrasonik tanpa wayar, mengesan tanda-tanda sebelum mesin rosak, dan membolehkan jurutera menjejak punca menggunakan bahasa semula jadi.

Ciri dan senario penggunaan

Penyelenggaraan ramalan telah diperkatakan berbelas tahun, dan sebab kebanyakan kilang tidak berjaya melaksanakannya sangat realistik: perlu memasang satu set penderia baharu dahulu, pelaburan terlalu besar, pulangan terlalu lambat. Titik pendekatan Control Seat ialah menggunakan apa yang anda sudah ada dahulu — data proses dalam AVEVA PI, Ignition atau mana-mana pangkalan data sedia ada, yang memang telah merekod suhu, tekanan, arus, dan data ini sebenarnya menyimpan tanda-tanda kerosakan, cuma tiada siapa berkesempatan menggalinya. Sistem menyambung data sejarah ini, dan jika perlu menambah sedikit penderia getaran dan ultrasonik tanpa wayar, sudah boleh mengenal pasti corak kerosakan biasa seperti haus galas, ketidakseimbangan, penjajaran tidak betul, kehausan gear, kavitasi dan penyumbatan penapis. Ia menekankan "amaran sedar konteks" — mampu membezakan sama ada mesin benar-benar merosot, atau hanya turun naik nilai akibat perubahan beban, dan inilah punca amaran palsu paling biasa dalam penyelenggaraan ramalan. Satu lagi reka bentuk praktikal ialah pertanyaan bahasa semula jadi: jurutera bertanya soalan terus untuk analisis punca, tidak perlu menulis pertanyaan sendiri. Antara muka melukis trend kesihatan mesin dan data proses pada satu garis masa yang sama. Industri sasarannya merangkumi pembuatan, proses dan utiliti, tenaga, rawatan air, aeroangkasa dan pengurusan kemudahan. Laman rasmi tidak mendedahkan harga.

Sesuai untuk kilang yang sudah mempunyai SCADA / historian tetapi belum membuat penyelenggaraan ramalan; terutamanya pasukan yang tidak mahu melabur bajet penderia yang besar sekali gus dan ingin mengesahkan nilai menggunakan data sedia ada dahulu.

Ciri utama

• Integrasi data SCADA / historian sedia ada (AVEVA PI, Ignition, pangkalan data)
• Penderia getaran dan ultrasonik tanpa wayar pilihan
• Mengenal pasti secara automatik haus galas, ketidakseimbangan, penjajaran tidak betul, kehausan gear, kavitasi, penyumbatan penapis
• Amaran sedar konteks, membezakan kemerosotan dan perubahan beban normal
• Pertanyaan analisis punca bahasa semula jadi
• Visualisasi sepaksi kesihatan mesin dan data proses

Kegunaan biasa

• Pengesanan awal kemerosotan galas pam dan motor
• Pemantauan kavitasi dan penyumbatan penapis peralatan loji rawatan air
• Mengesahkan nilai penyelenggaraan ramalan menggunakan data proses sedia ada dahulu
• Jurutera lapangan menjejak punca anomali peralatan secara layan diri
• Pemantauan bersatu keadaan kesihatan peralatan merentas kilang