예측 유지 보수는 데이터 분석을 사용하여 장비 고장을 예측하는 데 도움이되는 유동적 인 접근법입니다. 발전소에서는 터빈은 효율을 보장하고 비용이 많이 드는 시간을 방지하기 위해 정기적인 모니터링을 필요로하는 중요한 구성 요소입니다. 이 사례 연구는 예측 유지 보수가 향상된 터빈 성능과 신뢰성을 구현하는 방법을 탐구합니다.

배경 및 목표

예측 유지 보수 기술을 채택하여 계획되지 않은 정전 및 유지 보수 비용을 줄일 수 있는 발전소. 1 차 목표는 터빈 건강을 지속적으로 모니터링하고 잠재적 인 문제를 조기 식별하고 적시 개입을 허용하도록했다.

구축공정

주요 터빈 부품에 센서를 설치하여 진동, 온도, 압력과 같은 데이터를 수집하는 프로젝트에 참여했습니다. 이 데이터는 양극을 분석하는 기계 학습 알고리즘을 중심으로 한 시스템으로 전송되었습니다. 잠재적 인 문제가 감지되면 유지 보수 팀은 경고를 받았습니다.

결과 및 혜택

이행 후, 발전소는 예상치 못한 터빈 고장의 상당한 감소를 관찰했습니다. 유지 보수 비용은 20% 감소했으며 터빈 가용성은 15% 증가했습니다. 예측 시스템은 유지 보수 활동의 더 효율적인 스케줄링을 가능하게하며 운영 중단을 최소화합니다.

키 테이크아웃

  • 연속 데이터 모니터링은 장비 신뢰성을 향상시킵니다.
  • 문제의 조기 탐지는 가동 시간과 비용을 감소시킵니다.
  • 센서 및 분석의 통합은 성공에 필수적입니다.
  • 새로운 기술에 대한 교육 직원은 시스템 효과 향상.