Dengan kematangan teknologi IoT dan big data, platform pemantauan cerdas telah menjadi pusat perawatan kipas. Artikel ini menjelaskan bagaimana pemantauan online, analisis data, dan model prediktif memungkinkan peringatan dini untuk kesalahan dan keputusan O&M yang dioptimalkan, dengan fokus pada arsitektur sistem, parameter pemantauan kunci, kasus aplikasi, dan elemen implementasi penting.
1. Arsitektur Sistem & Komponen Kunci
Lapisan Sensor:
Sensor getaran menangkap sinyal getaran bantalan dan casing.
Sensor suhu memantau suhu bantalan, lilitan, dan lingkungan.
Sensor tekanan/aliran merekam perubahan tekanan saluran dan aliran udara secara real-time.
Alat pengukur tingkat suara mendeteksi anomali kebisingan.
Pintu Gerbang Tepi:
Menangani validasi data awal, kompresi, dan enkripsi; mendukung protokol industri seperti Modbus dan OPC UA.
Platform Cloud & Big Data:
Database time-series menyimpan volume besar data sensor dengan efisien.
Gudang data mengintegrasikan operasi historis, pemeliharaan, dan kondisi eksternal.
Analitik & Visualisasi:
Dasbor untuk menampilkan KPI secara real-time.
Sistem alarm dengan alert berjenjang berdasarkan ambang/batas aturan.
Modul pembelajaran mesin (mis., spektrum getaran, kenaikan suhu) untuk membangun model prediksi kesalahan.
2. Parameter Pemantauan Inti & Peringatan Kesalahan
| Parameter | Jenis Kesalahan | Dasar Peringatan |
|---|---|---|
| Amplitudo getaran | Imbalance bantalan, kerusakan gigi | Percepatan/perpindahan melebihi ambang |
| Spektrum frekuensi | Ketidaksejajaran, kelonggaran | Puncak fitur muncul dalam spektrum |
| Suhu bantalan | Pelumasan tidak cukup, beban berlebih | Kenaikan suhu melebihi gradien yang ditetapkan |
| Tekanan/aliran saluran | Kebocoran, kesalahan katup | Aliran/tekanan terukur menyimpang ≥10% dari desain |
| Tingkat kebisingan | Pisahan aerodinamika, gesekan mekanis | Kenaikan tajam atau puncak frekuensi spesifik |
Ambang: Rujuk ke ISO 10816, ISO 14694, dan manual peralatan untuk penyesuaian.
Pelatihan Model: Latih dengan data normal/kesalahan menggunakan Random Forest, LSTM, dll., untuk mencapai peringatan awal 48–72 jam.
3. Kasus Aplikasi
Pemeliharaan Prediktif Kipas Utama Tambang:
Pemantauan getaran & suhu online + model LSTM memberikan peringatan awal 60 jam akan kegagalan bantalan, menghindari penghentian tidak terencana.Optimasi Efisiensi Kipas Pabrik Metalurgi:
Memantau rasio aliran/tenaga untuk mengidentifikasi titik penghematan energi optimal, meningkatkan efisiensi sistem sebesar 8% dan menghemat 150.000 kWh/tahun.Manajemen Siklus Hidup Kipas Darurat Terowongan:
Mengintegrasikan catatan pemeliharaan dengan data online untuk penilaian kesehatan dan penjadwalan pemeliharaan dinamis, mengurangi biaya perbaikan sebesar 20%.
4. Elemen Implementasi & Praktik Terbaik
Prasurvei: Menilai jaringan dan daya di lokasi, pilih sensor/gateway kelas industri.
Implementasi Bertahap: Uji coba pada mesin tunggal sebelum peluncuran seluruh pabrik; perbaiki aturan alarm dan model secara bertahap.
Tata Kelola Data: Standarisasi tag, bersihkan data yang hilang/abnormal, pastikan akurasi pelatihan model dan prediksi online.
Koordinasi O&M: Bangun tim gabungan O&M-IT, definisikan proses respon dan otoritas yang jelas, lakukan latihan secara reguler.
Optimasi Berkelanjutan: Tinjau kinerja peringatan, perbarui algoritma/ambang, dan perluas fungsi platform untuk peralatan/skenario baru.
