NOSTURIDATAN HYÖDYNTÄMINEN. Niilo Heinonen

Transkriptio

1 NOSTURIDATAN HYÖDYNTÄMINEN

2 SISÄLTÖ Tutkimuksen tausta ja tutkimuskyssärit Tehdasympäristöt Klusterointialgoritmit Työn pohjana oleva monitorointijärjestelmä (CMS) Soveltava osuus Visuaalinen malli nosturin työsykleistä sekä materiaalivirroista Jätebunkkerin varastomalli Vikatilanteiden analysointi 2

3 TUTKIMUKSEN TAUSTA Diagnostiikkalaitteita asennettu nostureihin 90-luvun lopulta CMS-järjestelmä isoihin satama- ja prosessinostureihin kehitetty 2000-luvun alussa Datankeruu keskitettyihin tietovarastoihin aloitettu 2009 Systemaattinen hyödyntäminen ollut vähäistä 3

4 TUTKIMUSKYSYMYKSET JA RAJAUS Tutkimuskyssärit Kuinka nosturista kerättyä dataa hyödyntämällä voidaan muodostaa parempi ymmärrys prosessista, johon nosturi osallistuu? Kuinka nosturista kerättyä dataa voidaan hyödyntää nosturin liikuttamien materiaalivirtojen selvittämisessä? Kuinka kerättyä dataa voidaan hyödyntää nykyistä paremmin vikatilanteiden selvittämisessä? Rajaus CMS:llä varustetut nosturit Teräs- ja jätteenpolttolaitokset 4

5 TERÄSTEHTAAT Yhdistelmä prosessi- ja kappaletuotantoa Käsiteltävät nosturit operoivat terässulaton alueella Valmistuksessa pääaineena raakarauta ja/tai kierrätysteräs 5

6 TERÄSTEHTAAT JA JÄTTEENPOLTTOLAITOKSET Työssä tutkittiin arinapolttolaitoksia Saapuva jäte varastoidaan jätebunkkeriin Tavoite sekoittaa jäte tasalaatuiseksi 6

7 KLUSTEROINTIALGORITMIT Tavoite luokitella datajoukko jonkin ominaisuuden perusteella ryhmiin Neljä päätyyppiä Osittavat Hierarkkiset Tiheyspohjaiset Valmiiseen gridiin pohjautuvat Työssä käytettiin tiheyspohjaista DBScan-algoritmiä 7

8 CMS-JÄRJESTELMÄ Lukee määriteltyjä datablokkeja PLC:ltä TCP/ IP-protokollaan perustuen Nauhoittaa nosturin toimintaan ja ohjaukseen liittyen tagia ~ 50 ms resoluutiolla Laskee tämän pohjalta nosturin toimintaan liittyvää tietoa Tuotanto Koneistojen käyttö Vikatilanteet 8

9 TYÖSYKLIT JA MATERIAALIVIRRAT Tuotantodatan perusteella klusteroitiin yleisimmät taakanjättö ja noutoalueet. Ensin haettiin DBScan-algoritmin parametrit päivän ajalta. 9

10 TYÖSYKLIT JA MATERIAALIVIRRAT Sitten ajettiin DBScan pidemmän aikavälin datalle ja yhdistettiin tähän nosturin liiketieto. 10

11 TYÖSYKLIT JA MATERIAALIVIRRAT 11

12 WTE-BUNKKERIN MATERIAALIVIRRAT Tuotantotaulun perusteella lasketut nettotonnit, bunkkerin alue jaettu 3 x 3 - slotteihin. 12

13 WTE-BUNKKERIN VARASTOMALLI Bunkkerin pinnankorkeus perustuen Löysä köysi -tapahtumiin 13

14 IKÄJAKAUMA Alle 3 päivää vanhan jätteen jakautuminen Yli 30 päivää vanhan jätteen jakautuminen Ikäjakauma oli mahdollista laskea nosturin tuotantosiirtojen perusteella 14

15 VIKATILANTEIDEN ANALYSOINTI Esimerkissä selvitetty, missä kohdin nosturin toiminta-aluetta vikoja ilmenee eniten 15

16 VIKATILANTEIDEN ANALYSOINTI Kehitettiin softa akuuttien vikatilanteiden selvittämiseen 16

17 VIKATILANTEIDEN ANALYSOINTI 17

18 YHTEENVETO Materiaalivirta-analyysissä onnistuttiin hyvin Terästehtaiden osalta nosturidatasta saadaan koko tehtaan materiaalivirtojen kannalta vain vähän informaatiota WTE:n tapauksessa analyysistä saatiin irti varsin paljon, sillä nosturi on ainoa materiaalia liikuttava kone Vikatilanteita varten luotiin onnistuneesti uutta informaatiota tuottava ohjelmisto 18

19 NOT JUST LIFTING THINGS, BUT ENTIRE BUSINESSES 19