تصویر متعلق به متن اصلی نیست
صنعت آهن و فولاد سهم عمده ای در اقتصاد، مصرف انرژی و انتشار کربن دارد. استراتژی تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌ها و تجزیه و تحلیل، خرابی تجهیزات را پیش‌بینی می‌کند، کارایی را افزایش می‌دهد و از خرابی غیرمنتظره جلوگیری می‌کند و به صنعت کمک می‌کند تا پایدارتر شود.
صنعت آهن و فولاد یکی از مهمترین زمینه های تولید است. محصولات آن اجزای کلیدی بسیاری از مفاهیمی هستند که زندگی ما حول آنها می چرخد، مانند حمل و نقل، ساخت و ساز، زیرساخت ها، دستگاه های تکنولوژیکی و غیره. این شرکت با درآمد و اشتغال 2.5 تریلیون دلاری، سهم عمده ای در رشد اقتصادی دارد، زیرا 6 میلیون دلار مستقیم فراهم می کند. و 40 میلیون فرصت شغلی غیرمستقیم. همچنین صنعت آهن و فولاد سهم قابل توجهی در مصرف انرژی و انتشار کربن در سطح جهان دارد. تولید فولاد انرژی بر است و بیشتر انرژی مورد استفاده در صنعت از سوخت های فسیلی مانند زغال سنگ، گاز طبیعی و نفت تامین می شود. استفاده از سوخت های فسیلی در تولید فولاد منجر به انتشار گازهای گلخانه ای مانند دی اکسید کربن در جو می شود که باعث تغییرات آب و هوایی می شود. علاوه بر این، انرژی مورد استفاده برای کار با ماشین آلات و تجهیزات در صنعت نیز به مصرف انرژی و انتشار کربن کمک می کند. به عنوان صنعتی با بالاترین مصرف انرژی و 7 تا 9 درصد انتشار کربن در جهان 2.6 Gt CO2e، بالاترین در میان صنایع سنگین، صنعت آهن و فولاد نیازمند نوآوری و توجه بشر است. در نتیجه، فناوری‌های متمرکز بر کارایی، قابلیت اطمینان، ایمنی و پایداری مورد استقبال صنعت آهن و فولاد قرار می‌گیرند. در این متن تمرکز اصلی بر صنعت آهن و فولاد خواهد بود و تأثیر نوآورانه ای که برنامه های تعمیر و نگهداری پیش بینی می توانند بر صنعت داشته باشند.
تعمیر و نگهداری پیشگویانه فولاد آهن
صنعت آهن و فولاد به طیف وسیعی از ماشین آلات برای تولید محصولات مختلف فولادی متکی است. این ماشین آلات عبارتند از: کوره هایی که برای ذوب و پالایش مواد اولیه مانند سنگ آهن، ضایعات فولاد و سنگ آهک به فولاد استفاده می شوند، قفسه های نورد که برای شکل دادن به فولاد به اشکال مختلف مانند ورق، صفحه، میله استفاده می شود. و میله‌ها، ماشین‌های ریخته‌گری که برای ریخته‌گری فولاد مذاب به اشکال مختلف مانند بیلت، بلوم، دال و گرد، دمنده‌های هوا که برای تهویه و گردش هوا استفاده می‌شوند، تمیز کردن انفجار، خشک کردن و خنک‌کردن، پمپ‌های مورد استفاده برای تامین آب، جابجایی ضایعات فلزی، حمل و نقل سرباره و غیره. علاوه بر این ماشین آلات هسته، صنعت همچنین از جرثقیل و بالابر برای جابجایی مواد در اطراف تاسیسات، تسمه نقاله برای حمل مواد و تجهیزات تخصصی برای تمیز کردن، پوشش دهی و تکمیل استفاده می کند. محصولات فولادی در میان این ماشین‌آلات، ماشین‌های خاصی که با فلز در دماهای بالا کار می‌کنند، مانند کوره‌ها، ماشین‌های ریخته‌گری و آسیاب‌های نورد، از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند. این به این دلیل است که خرابی در این ماشین ها می تواند منجر به تلفات انرژی قابل توجهی شود، زیرا آنها مقادیر زیادی انرژی در کار خود مصرف می کنند. علاوه بر این، نقص در این ماشین ها می تواند کل فرآیند تولید را مختل کند و منجر به خرابی و از دست رفتن سود شود. در نتیجه، مهم است که اطمینان حاصل شود که این ماشین‌ها به خوبی نگهداری می‌شوند و به نحو احسن کار می‌کنند تا خطر خرابی و تلفات انرژی به حداقل برسد.
تعمیر و نگهداری پیشگویانه یک رویکرد پیشگیرانه برای نگهداری تجهیزات است که شامل استفاده از داده ها و تجزیه و تحلیل برای پیش بینی زمانی است که احتمال دارد تجهیزات خراب شود یا نیاز به تعمیر و نگهداری دارد. با تجزیه و تحلیل داده‌های استفاده و شناسایی الگوهایی که نشان می‌دهند تعمیر و نگهداری نیاز است، متخصصان صنعت می‌توانند تعمیر و نگهداری را در زمانی که راحت‌ترین و مقرون به صرفه‌تر است، برنامه‌ریزی کنند. این رویکرد به بهینه‌سازی استفاده از تجهیزات کمک می‌کند و می‌تواند با کاهش هزینه کلی تعمیر و نگهداری منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه شود. علاوه بر این، با حذف زمان‌های توقف برنامه‌ریزی نشده، تاسیسات آهن و فولاد می‌توانند از اتلاف انرژی به دلیل اتلاف حرارتی که هنگام قطع فرآیندها رخ می‌دهد، جلوگیری کنند. این می تواند به افزایش بهره وری و بهبود بهره وری کلی کمک کند.
تعمیر و نگهداری پیشگویانه فولاد آهن
برنامه های کاربردی تعمیر و نگهداری پیش بینی را می توان از طریق استفاده از حسگرها و ایجاد یک سیستم نظارت بر وضعیت پیاده سازی کرد. این سنسورها می توانند سنسورهای لرزش، دما، روغن، جریان، ولتاژ و غیره باشند. این تکنیک‌های پایش وضعیت بر روی تجهیزات و ماشین‌آلات برای ردیابی عملکرد و شناسایی هر گونه مشکل بالقوه قبل از وقوع اجرا می‌شوند. برای فرآیندهای مستمر در صنعت آهن و فولاد و تعداد بالای تجهیزات حیاتی ایجاد یک سیستم نظارت بر وضعیت بر اساس تجزیه و تحلیل ارتعاش، هم به دلیل در دسترس بودن فناوری و هم به دلیل توانایی پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی در ماشین‌های دوار، مناسب‌ترین انتخاب است. یکی دیگر از کاربردهای تعمیر و نگهداری پیش بینی در صنعت آهن از طریق استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی است. به دلیل ماهیت ثابت فرآیندها و توانایی استقرار حسگرهای ثابت، عوامل قابل اطمینان را قادر می‌سازد تا به مجموعه داده‌های به اندازه کافی بزرگ، «داده‌های بزرگ»، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را تغذیه کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند داده‌های حسگرها و منابع دیگر را برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی زمان مورد نیاز تعمیر و نگهداری تجزیه و تحلیل کنند. الگوریتم‌های پیچیده ML مانند آنهایی که توسط Sensemore ایجاد شده‌اند، حتی می‌توانند علت اصلی یک نقص را در کنار زمان تخمینی وقوع از طریق فرآیندهای یادگیری خاص تجهیزات و قابلیت‌های تجزیه و تحلیل بالا پیش‌بینی کنند. این به متخصصان صنعت آهن اجازه می دهد تا به جای اینکه منتظر وقوع خرابی باشند، تعمیر و نگهداری را در زمان مناسبی برنامه ریزی کنند.
در پایان، صنعت آهن و فولاد سهمی حیاتی در اقتصاد جهانی و مصرف کننده اصلی انرژی و انتشار کربن است. فناوری‌های تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده، مانند استفاده از حسگرها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانند با پیش‌بینی زمان مورد نیاز تعمیر و نگهداری و بهینه‌سازی استفاده از تجهیزات، به بهبود کارایی، قابلیت اطمینان، ایمنی و پایداری صنعت کمک کنند. این فناوری ها می توانند به کاهش مصرف انرژی و انتشار کربن و همچنین بهبود کارایی کلی صنعت کمک کنند. اجرای تعمیر و نگهداری پیش بینی در صنعت آهن و فولاد همچنین می تواند به کاهش زمان خرابی، بهبود کیفیت محصول و افزایش سود کمک کند. به طور کلی، استفاده از تعمیر و نگهداری پیش بینی در صنعت آهن و فولاد می تواند مزایای قابل توجهی برای صنعت، محیط زیست و کل جامعه داشته باشد.
