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壳牌润滑油:利用技术进行预测性维护

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机器故障和停机可能使制造商损失数百万美元。对于制造商而言,选择合适的润滑剂,在合适的时间更换润滑剂并决定最大程度地利用它可能既困难又麻烦。

壳牌润滑油已经为制造商尝试解决这个问题。

印度壳牌润滑油首席技术官Praveel Nagpal 分享了与应用程序和数字平台集成的传感器如何帮助壳牌收集关键数据,从而帮助制造商在早日修复其机器。

Nagpal预测了带有集成传感器的润滑剂管理的未来。正如他所说:“安装传感器具有实时监控的优势。当机油达到一定数量时,会自动发出一条消息,通知客户采取纠正措施。”

“如果传感器安装在多台机器系统中并已集成到一个平台中,则可以为一台机器设置某些基准与另一台机器相比,其性能如何,一台机器的运行参数是什么,两台机器之间的区别是什么,以及在特定环境下如何优化机器的性能。

这些传感器的输出与机器学习算法关联。来自传感器的数据有助于优化机械过程。它有助于制造商防止计划外的故障,从而提高机械的可靠性。

在许多情况下,机器中的水污染会导致设备彻底故障。

Nagpal举例说明了这一点,他说:“考虑一台有水流入系统的机械。在没有足够的迹象表明水已经混合之前,您不能采取这种纠正措施。这是传感器实时提供帮助的地方,可检测润滑系统中发生的异常情况,这将触发对操作员的自动警报,或者它会生成设备停止的命令。这样,就可以阻止机器发生不可预测的故障。”

除了提高机器的可靠性外,工业家还可以确保最大程度地利用润滑剂的剩余寿命。有时更换机油时仍会留下良好的剩余寿命。传感器通过提示机器仍可以使用相同的机油运行多远而有所帮助,从而降低了总体拥有成本。

壳牌为其客户提供了一个独特的平台,称为“ LubeAnalyst”。壳牌的LubeAnalyst是一种油况监测服务,通过在潜在的机油或设备故障变得严重之前对其进行识别,从而帮助确保设备和润滑油处于最佳工作状态。此服务旨在帮助节省金钱和维护时间。

“一旦客户的船只和设备在我们这里注册,他们就会将代表性的油样发送到我们的实验室。这些样品经过测试和分析,然后将报告发送给客户,其中显示了诊断和建议。” Nagpal说。

壳牌拥有大约2500万个数据点,可帮助他们了解机械在特定环境条件下的行为以及是否需要优化机械过程或润滑剂开发过程。

通过对潜在故障的早期诊断,这些结果可提供更高的设备可靠性并减少停机时间。由于可以在样品到达壳牌实验室后的两个工作日内获得建议,因此可以显示准确,及时的结果。它降低了机器维修成本,并提高了安全标准,从而优化了机器。

“我们需要对机械性能以及润滑剂进行实时优化,以确保它们在印度气候条件下能正常工作。这就是我们正在获取的所有数据学习都可以帮助我们满足客户需求的地方。” Nagpal说。

壳牌不仅仅局限于润滑剂供应商,还推出了润滑剂管理系统,该系统在壳牌末期管理整个润滑过程。

“它告诉我们哪种润滑剂必须在哪台机器上使用,以及必须在多长时间内对其进行更换。我们已经在几个钢铁厂成功实施了润滑油管理计划,现在,随着这一成功,我们也正在寻求覆盖更多的领域。我们正在积极地寻求建筑业,采矿业和水泥业。” Nagpal补充说。

本文为作者 已诺 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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