Eisen & Stahlindustrie und vorausschauende Wartung Anwendungen

Die Eisen & Stahlindustrie ist einer der wichtigsten Produktionsbereiche. Seine Produkte sind Schlüsselkomponenten vieler Konzepte, um die sich unser Leben dreht, wie Transport, Bauwesen, Infrastruktur, technologische Geräte usw. Mit 2,5 Billionen Dollar Umsatz und Arbeitsplätzen leistet das Unternehmen einen wichtigen Beitrag zum Wirtschaftswachstum, da es 6 Millionen direkte Arbeitsplätze bietet und 40 Millionen indirekte Beschäftigungsmöglichkeiten. Auch die Eisen- und Stahlindustrie trägt weltweit erheblich zum Energieverbrauch und den Kohlenstoffemissionen bei. Die Stahlproduktion ist energieintensiv und der Großteil der in der Industrie verbrauchten Energie stammt aus fossilen Brennstoffen wie Kohle, Erdgas und Öl. Der Einsatz fossiler Brennstoffe bei der Stahlproduktion führt zur Freisetzung von Treibhausgasen wie Kohlendioxid in die Atmosphäre und führt zum Klimawandel. Darüber hinaus trägt auch die Energie, die für den Betrieb der Maschinen und Anlagen in der Industrie verwendet wird, zum Energieverbrauch und den CO2-Emissionen bei. Als Industrie mit dem höchsten Energieverbrauch und 7 bis 9 Prozent des weltweiten CO2-Ausstoßes (2,6 Gt CO2e, der höchste Wert unter den Schwerindustrien) fordert die Eisen- und Stahlindustrie von der Menschheit Innovation und Aufmerksamkeit. Daher werden Technologien, die auf Effizienz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit ausgerichtet sind, von der Eisen- und Stahlindustrie begrüßt. In diesem Blogbeitrag liegt der Schwerpunkt auf der Eisen- und Stahlindustrie und den innovativen Auswirkungen, die Predictive-Maintenance-Anwendungen auf die Branche haben können.

Die Eisen & Stahlindustrie ist zur Herstellung verschiedener Stahlprodukte auf eine breite Palette von Maschinen angewiesen. Zu diesen Maschinen gehören: Öfen, die zum Schmelzen und Raffinieren von Rohstoffen wie Eisenerz, Stahlschrott und Kalkstein zu Stahl verwendet werden, Walzwerke, die zum Formen des Stahls in verschiedene Formen wie Bleche, Platten, Stangen usw. verwendet werden. und Stangen, Gießmaschinen, die zum Gießen des geschmolzenen Stahls in verschiedene Formen verwendet werden, wie z. B. Knüppel, Vorblöcke, Brammen und Rundlinge, Luftgebläse, die zum Belüften und Zirkulieren von Luft, Strahlen, Trocknen und Kühlen verwendet werden, Pumpen, die verwendet werden B. für die Wasserversorgung, den Umgang mit Schrott, den Schlackentransport usw. Zusätzlich zu diesen Kehrmaschinen verwendet die Industrie auch Kräne und Hebezeuge, um Materialien innerhalb der Anlage zu bewegen, Förderbänder für den Materialtransport und Spezialgeräte für Reinigung, Beschichtung und Endbearbeitung die Stahlprodukte. Unter diesen Maschinen sind bestimmte Maschinen, die Metall bei hohen Temperaturen bearbeiten, wie Öfen, Gießmaschinen und Walzwerke, besonders kritisch. Denn ein Ausfall dieser Maschinen kann zu erheblichen Energieverlusten führen, da sie bei ihrem Betrieb große Energiemengen verbrauchen. Darüber hinaus kann eine Fehlfunktion dieser Maschinen den gesamten Produktionsprozess stören und zu Ausfallzeiten und entgangenen Gewinnen führen. Daher ist es wichtig, sicherzustellen, dass diese Maschinen gut gewartet werden und effizient arbeiten, um das Risiko von Ausfällen und Energieverlusten zu minimieren.

Bei der vorausschauenden Wartung handelt es sich um einen proaktiven Ansatz zur Wartung von Geräten, bei dem Daten und Analysen genutzt werden, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen oder gewartet werden müssen. Durch die Analyse von Nutzungsdaten und die Identifizierung von Mustern, die darauf hindeuten, dass eine Wartung erforderlich ist, können Branchenexperten die Wartung zu einem Zeitpunkt planen, der am praktischsten und kostengünstigsten ist. Dieser Ansatz trägt zur Optimierung der Gerätenutzung bei und kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen, indem die Gesamt Wartungskosten gesenkt werden. Darüber hinaus können Eisen- und Stahlwerke durch die Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten Energieverluste aufgrund von Wärmeverlusten verhindern, die beim Prozess Unterbrechungen auftreten. Dies kann dazu beitragen, die Produktivität zu steigern und die betriebliche Gesamteffizienz zu verbessern.

Durch den Einsatz von Sensoren und den Aufbau eines Zustands Überwachungssystems können prädiktive Wartung Anwendungen umgesetzt werden. Bei diesen Sensoren kann es sich um Vibrations-, Temperatur-, Öl-, Strom-, Spannungs Sensoren usw. handeln. Diese Zustandsüberwachung Techniken werden an Geräten und Maschinen implementiert, um die Leistung zu verfolgen und potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Für kontinuierliche Prozesse in der Eisen- und Stahlindustrie und die große Anzahl kritischer Geräte ist die Schaffung eines Zustandsüberwachung Systems auf Basis einer Schwingungsanalyse die sinnvollste Wahl, sowohl aufgrund der Verfügbarkeit der Technologie als auch der Fähigkeit, mögliche Fehlfunktionen an rotierenden Maschinen vorherzusagen. Eine weitere Anwendung der vorausschauenden Wartung in der Eisenindustrie ist der Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen. Aufgrund der konstanten Natur der Prozesse und der Möglichkeit, stationäre Sensoren einzusetzen, können zuverlässige Agenten einen ausreichend großen Datensatz, „Big Data“, erstellen und maschinelle Lernalgorithmen speisen. Diese Algorithmen können Daten von Sensoren und anderen Quellen analysieren, um Muster zu erkennen und vorherzusagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Hochentwickelte ML-Algorithmen wie die von Sensemore können durch gerätespezifische Lernprozesse und hohe Analysefähigkeiten sogar die Grundursache einer Fehlfunktion sowie den geschätzten Zeitpunkt des Auftretens vorhersagen. Dies ermöglicht es Fachleuten der Eisenindustrie, Wartungsarbeiten zu einem möglichst günstigen Zeitpunkt zu planen, anstatt auf einen Ausfall zu warten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Eisen- und Stahlindustrie einen wichtigen Beitrag zur Weltwirtschaft leistet und ein großer Verbraucher von Energie und CO2-Emissionen ist. Prädiktive Wartungstechnologien wie der Einsatz von Sensoren und maschinellen Lernalgorithmen können dazu beitragen, die Effizienz, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Nachhaltigkeit der Branche zu verbessern, indem sie vorhersagen, wann Wartung erforderlich ist, und die Gerätenutzung optimieren. Diese Technologien können dazu beitragen, den Energieverbrauch und die CO2-Emissionen zu senken und die Gesamteffizienz der Branche zu verbessern. Die Implementierung vorausschauender Wartung in der Eisen & Stahlindustrie kann auch dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Produktqualität zu verbessern und den Gewinn zu steigern. Insgesamt kann der Einsatz vorausschauender Wartung in der Eisen & Stahlindustrie erhebliche Vorteile für die Branche, die Umwelt und die Gesellschaft insgesamt haben.