Como uma fábrica Nucor se beneficia do monitoramento de condição

Nos últimos anos, a solução integrada de monitoramento e diagnóstico da Azima DLI tem sido amplamente aplicada na fábrica de chapas Hickman da Nucor Steel.

A coleta de dados automatizada foi introduzida e aplicada em conjunto com os programas tradicionais de monitoramento de condição manual na fábrica. Os dados coletados de ambos os métodos são interpretados e exibidos em um único portal da Web e os diagnósticos são realizados remotamente pelos analistas da Azima.

Este artigo descreve a justificativa, o desenvolvimento, a aplicação e os benefícios dessa solução integrada. Estudos de caso específicos serão apresentados junto com discussões de problemas de implantação e barreiras que foram superadas.

Visão geral do monitoramento de condição

O monitoramento de condições, comumente referido como manutenção preditiva, é uma abordagem comprovada para melhorar a confiabilidade e a produtividade na indústria.

Sua filosofia subjacente é que a tecnologia pode ser usada para medir e avaliar a condição dos ativos e equipamentos da planta, permitindo assim que decisões inteligentes sejam tomadas sobre a atividade de manutenção.

Dessa forma, a manutenção é aplicada aos ativos que precisam de atenção, enquanto aqueles cujo desempenho e condição são considerados normais são deixados sozinhos para desempenhar funções produtivas.

A aplicação inicial de monitoramento de condição foi nas indústrias de serviços públicos e petroquímica na década de 1970. Durante este período, grandes expansões e construções da fábrica estavam ocorrendo, e a escala da fábrica aumentou dramaticamente.

Em vez de depender de muitas máquinas pequenas, o tamanho e a capacidade do trem da planta eram tais que uma refinaria típica ou uma grande planta de geração tornou-se absolutamente dependente de pouquíssimas máquinas de capital muito grandes e muito caras.

A perda de um desses ativos de capital (principalmente maquinário giratório) por falha mecânica poderia (e resultou) em grandes perdas de receita e, no caso de algumas das maiores plantas petroquímicas, em rupturas reais nos mercados.

Essa realidade resultou no desenvolvimento de sistemas de proteção de falhas (sistemas de alerta / disparo baseados em análise de vibração) para proteger máquinas de capital rotativo de falhas catastróficas.

Esses sistemas de proteção contra falhas provaram ser muito bem-sucedidos na prevenção de travamentos e na limitação de danos por falha da máquina. Esses sistemas logo foram institucionalizados e os padrões (API, etc.) foram desenvolvidos e aceitos em todos os setores apropriados.

Devido ao sucesso dos sistemas de proteção contra falhas, muitos operadores da fábrica começaram a suspeitar que abordagens semelhantes poderiam ser aplicadas à miríade de máquinas menores na fábrica.

Mesmo que a falha de uma dessas máquinas menores não pudesse por si só encerrar uma planta, o custo agregado dos reparos nessas máquinas tornava a aplicação do monitoramento de condição uma perspectiva atraente em uma refinaria ou planta química típica.

No entanto, o alto custo por máquina da aplicação de um sistema de proteção de falhas impediu que isso se tornasse uma realidade. Em vez disso, a tecnologia respondeu com o desenvolvimento de instrumentos de medição portáteis.

Começando com medidores simples, folhas de registro manuais e tendências, surgiram programas de vigilância de máquinas. Começando no final da década de 1980, a explosão da tecnologia de PC / computador impulsionou o desenvolvimento de sistemas de coleta de dados manuais computadorizados que rapidamente obtiveram sucesso no mercado de manutenção de fábricas.

Em muito pouco tempo, o uso de sistemas “coletores de dados” - caixas pretas programáveis ​​com recursos de medição bem definidos - se espalhou por muitos setores, incluindo a indústria do aço.

Uma “rota” definindo as máquinas a serem medidas e as medidas específicas a serem tomadas foi criada em um software para PC e baixada para o coletor de dados.

O pessoal iria para a fábrica para coletar dados com o dispositivo e, em seguida, fazer o upload dos dados. Esses dados seriam então analisados ​​e um relatório seria emitido recomendando as ações de manutenção adequadas.

Por meio dos enormes avanços na tecnologia de processamento de dados, esses chamados “sistemas walk-around” progrediram até o ponto em que o limite não é mais a tecnologia de medição. Megabytes de dados de condição da máquina podem ser coletados em um dia, com requisitos de habilidade relativamente baixos. Essa abordagem representa o status quo até hoje.

Coleta e análise de dados "contencionais" e walk-around

Os sistemas coletores de dados atuais são muito poderosos e representam melhorias quase milagrosas em relação aos sistemas iniciais dos anos 1980. Os coletores de dados modernos destinam-se principalmente a coletar dados de vibração de máquinas rotativas (embora outros dados escalares e não dinâmicos, incluindo observações manuais e comentários possam ser normalmente inseridos).

O software que acompanha permite a apresentação dos dados coletados para análise. Este software normalmente suporta a incorporação de outros dados externos, como termografia infravermelha e análise de lubrificantes.

Em um ambiente típico de EAF / mini-mill, a execução real e a responsabilidade por tal programa de vibração de inspeção reside internamente ou com recursos de contrato externos.

Um AF / mini-mill típico com um laminador a frio associado pode ter 500 a 600 máquinas individuais sob monitoramento / vigilância por meio de métodos de coleta / inspeção de dados, com algo entre 5.000 e 10.000 medições individuais sendo feitas a cada mês.

Isso representa, em condições típicas, cerca de uma a duas semanas de esforço de medição sozinho. A análise de dados normalmente consome mais uma semana de trabalho.

Os sistemas de coleta de dados manuais de hoje atingiram um quase zênite em eficiência. No início (final dos anos 1980), a tecnologia de processamento em microprocessadores e memória limitava seu desempenho e, dependendo das medidas a serem tomadas, o analista técnico costumava esperar que o coletor de dados realizasse uma determinada tarefa.

Como tal, sua eficiência era limitada. A tecnologia de processamento de hoje avançou ao ponto em que os tempos de amostragem necessários e a matemática fundamental da digitalização de dados são o limite de tempo, em vez do desempenho do hardware e do software.

Não é razoável esperar ganhos significativos em termos de tempo de coleta de dados devido a mudanças na tecnologia de medição.

Em um programa de coleta de dados manual, atingir um fator de carga (tempo gasto efetivamente fazendo medições em vez de viajar de um ponto a outro, carregando e baixando dados, etc.) de 60 a 70 por cento é uma conquista significativa.

Não é incomum que a parte de coleta de dados de um monitoramento de condição consuma 70 por cento ou mais dos custos operacionais / trabalhistas recorrentes.

A coleta de dados é, obviamente, apenas parte do processo de execução de um programa de monitoramento de condição bem-sucedido. A análise de dados, processos de triagem e relatórios são essenciais para alcançar reduções de custos e melhorias no tempo de atividade.

Na maioria dos casos, a disponibilidade e habilidade do pessoal com experiência e treinamento adequados são os fatores que governam o sucesso de um programa de monitoramento de condição. Coletar dados não é difícil; fazer o uso apropriado dos dados é muito mais difícil de conseguir de forma consistente.

Apesar da tecnologia de medição muito capaz, o sucesso do monitoramento da condição em uma determinada planta ainda depende da capacidade de coletar e interpretar corretamente os dados do maquinário da planta.

Os processos de coleta manual de dados, mesmo na presença de coleta de dados eficiente e análise especializada, ainda são instantâneos por natureza e podem não refletir as condições operacionais reais que os equipamentos da planta experimentam. Isso ocorre porque há mais variações diárias nos dados do que é revelado por uma rota de coleta mensal.

Historicamente, a indústria siderúrgica está disposta a adotar o monitoramento das condições como meio de melhorar a produtividade da usina, e muitos programas bem-sucedidos existem nas usinas.

Seja contratado externamente ou executado internamente, existem os mesmos problemas que regem a implementação bem-sucedida de um programa de monitoramento de condição. A questão mais difícil é a retenção das habilidades e experiência adequadas na função de monitoramento de condições.

Para ter sucesso, um indivíduo deve:

• 
  Esteja muito familiarizado com máquinas rotativas e componentes de máquinas - o indivíduo deve compreender acoplamentos, rolamentos e engrenagens, dinâmica da máquina (pelo menos em algum nível básico) e os fatores que afetam o desgaste da máquina.
  
• 
  Estar pelo menos familiarizado com (ou ser capaz e querer ser treinado em) conceitos mais esotéricos como análise de espectro, análise de frequência, fase, modulação, etc., e ter compreensão suficiente de alguns conceitos básicos que normalmente não fazem parte do vocabulário de um indivíduo com as habilidades mecânicas necessárias.
  
• 
  Seja competente com tecnologia de computador, pelo menos ao nível de um usuário de aplicativo avançado - todas as tecnologias de monitoramento de condição atuais envolvem o uso de computador em um grau muito grande.
  
• 
  Seja um comunicador habilidoso. Explicar claramente o raciocínio por trás de uma determinada recomendação é um requisito chave e frequentemente esquecido para um programa de monitoramento de condição bem-sucedido.
  
• 
  Esteja disposto (ou tenha pessoal disposto) a fazer rotineiramente trabalho quente, sujo e repetitivo de coleta de dados, que normalmente envolve áreas de difícil acesso ou perigosas.
  

Não é difícil entender por que é difícil manter os recursos humanos adequados, seja internamente ou terceirizados, a longo prazo. Nos anos de desenvolvimento da tecnologia de monitoramento de condição (final da década de 1970 ao início da década de 1990), a maioria das plantas, independentemente do tamanho, tinha um ou dois (às vezes muito mais) recursos dedicados a programas de monitoramento de condição.

Esse fornecimento levou a um sistema eficaz de “clube da fazenda” que forneceu pessoal experiente tanto para os programas na fábrica quanto para fontes externas de contrato / consultoria. Mudanças na equipe da fábrica, rotações de pessoal e cargos e aposentadorias resultaram em uma situação em que a disponibilidade de tal pessoal é limitada e está diminuindo, e o custo desses trabalhadores está aumentando.

O declínio na disponibilidade de recursos humanos com a experiência apropriada e conjuntos de habilidades levou à exploração de maneiras de trazer os dados para o analista. Desse modo, uma pessoa com as habilidades necessárias pode cobrir muito mais terrenos industriais do que seria possível de outra forma.

A ascensão do monitoramento da remoção

Desde o final da década de 1970, a adoção da automação para controle e comunicação de instalações e processos aumentou substancialmente tanto em complexidade quanto em aceitação de mercado. Computadores em todas as mesas e em todas as salas de controle são agora a norma. As fábricas e fábricas normalmente têm redes de TI extensas e muito sofisticadas para controle / automação administrativa e de processos.

As primeiras abordagens em muitos setores diversos envolveram a transmissão de dados relacionados à condição da máquina para sistemas existentes de Interface Homem-Máquina (MMI) / Interface Homem-Máquina (HMI).

Particularmente, os sistemas de proteção de máquinas existentes (aviso e desarme) foram ligados às interfaces HMI / MMI da sala de controle para que os operadores pudessem visualizar a vibração, temperatura e outros parâmetros de condição da máquina.

Normalmente, esses eram valores escalares de magnitude apenas, que - embora valiosos em termos de informações e indicação de possíveis problemas da máquina - estavam ausentes em termos de tendências, análise e recursos de interpretação de dados.

O pessoal da fábrica estava, portanto, recebendo informações de que determinada máquina estava vibrando mais ou que a temperatura do mancal estava subindo, etc. Isso deixou em aberto a questão de por que essas mudanças estavam ocorrendo e como a fábrica deveria reagir a essas mudanças.

Os avanços na tecnologia, a Internet e a necessidade de monitorar com mais eficiência as máquinas com pessoal limitado impulsionaram o desenvolvimento de sistemas de monitoramento remoto expandidos.

Em vez de entregar os dados da máquina apenas internamente (para a sala de controle, etc.), a tecnologia e a Internet permitem que as informações sejam acessadas de qualquer lugar, a qualquer hora. Este novo método usa dispositivos e instrumentos de detecção montados em campo, algum tipo de dispositivo de agregação, software avançado e acesso a instalações e redes externas para transmissão de dados.

Os benefícios de tal sistema são evidentes:

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  Monitoramento mais frequente de máquinas sem a necessidade da presença de pessoal de coleta / análise de dados, bem como a capacidade de observar mudanças dinâmicas nas condições da máquina devido à carga, velocidade e condições de operação.
  
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  A capacidade de mover dados para fora do local para consulta remota.
  
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  A capacidade de ter vários recursos em vários locais olhando para os dados.
  
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  A capacidade de monitorar parâmetros diferentes dos que normalmente seriam monitorados em um programa manual tradicional.
  
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  A capacidade de avaliar o desempenho da máquina em termos de eficiência, rendimento, etc. e relacionar esses dados às condições da máquina.
  

A história do monitoramento de condições na Nucor Hickman

A Nucor Hickman tem um programa de monitoramento de condições em funcionamento há mais de 10 anos. O programa foi baseado na metodologia e técnicas tradicionais de pesquisa manual, e foi fornecido por recursos de contrato externos.

Os dados foram coletados no equipamento da fábrica em uma base mensal, com chamadas frequentes para solução de problemas e análise de problemas específicos. Após a coleta de dados, a análise foi realizada e relatórios escritos com recomendações foram disseminados para o pessoal apropriado da fábrica.

Todos os sistemas da fábrica (ambiental, laminação a quente, lingotamento e aciaria) foram incluídos. Em 1998, a Nucor Hickman adicionou uma instalação de laminação a frio, com linha de decapagem, linha de galvanização, laminação RT e capacidade de recozimento.

O programa de monitoramento tradicional foi expandido (quase dobrado) para incluir esta parte da fábrica. Após a integração da usina a frio ao programa, 590 máquinas passaram a ser monitoradas mensalmente. Uma pesquisa típica exigia de duas a três semanas de trabalho para ser concluída por métodos manuais.

À medida que as primeiras formas de coleta remota de dados e métodos de análise se tornaram disponíveis, surgiram oportunidades em que o monitoramento remoto poderia ser prático e benéfico. No primeiro caso, as bombas de resfriamento de água de moldes de fundição, que tradicionalmente eram um problema de manutenção, tornaram-se uma aplicação potencial devido às mudanças nas condições operacionais.

A instalação da bomba de água do molde na Nucor Hickman naquele ponto consistia em três bombas centrífugas de sucção opostas de 700 cavalos de potência, acopladas diretamente a acionadores de motor de indução. Em operações normais, duas bombas estavam em serviço e uma mantida como sobressalente em linha.

Os requisitos operacionais ditaram a necessidade de aumento do fluxo de água do molde e todas as três bombas foram colocadas em serviço. Isso teve um impacto negativo em termos dos níveis de vibração da bomba e reduziu a confiança na confiabilidade da bomba.

Não havia capacidade sobressalente restante (a bomba reserva estava agora em serviço contínuo), tornando o impacto de uma falha da bomba significativo. A Nucor Hickman decidiu aplicar às bombas algumas das primeiras tecnologias de monitoramento remoto baseado na Internet.

Os benefícios esperados eram a detecção de problemas em tempo real e melhor compreensão do comportamento de vibração das bombas. Além disso, um sensor de corrente foi adicionado aos sistemas em cada motor, o que permitiria monitorar a carga do sistema em paralelo com a vibração da bomba e do motor em cada uma das bombas.

O sistema relataria temperaturas de mancal, magnitudes de vibração, pressões de descarga, magnitudes de corrente e conteúdo de frequência / dados de vibração no domínio do tempo de cada bomba. Esses dados estavam disponíveis para o pessoal de análise do contratado, que era responsável por monitorar o comportamento das bombas, e também para o pessoal da planta.

Além disso, os dados estavam disponíveis na Web, tornando-os acessíveis de qualquer lugar com conexão à Internet. Vários usuários podem acessar o sistema ao mesmo tempo de vários locais.

O sistema de monitoramento baseado na Internet foi instalado com os dados sendo coletados com muito mais frequência e em diferentes condições operacionais. Poucos dias após o comissionamento do sistema remoto online, era óbvio que o comportamento de vibração das bombas variava muito mais amplamente do que tinha sido indicado pelos dados de uma vez por mês.

Isso ocorre porque os dados mensais - mesmo que valham vários anos - eram simplesmente insuficientes para notá-lo. A coleta frequente possibilitada pelo sistema automatizado mostrou claramente variações 3:1 sobre os diferentes modos operacionais. Além disso, os dados da corrente de carga (que não estavam disponíveis nos dados tradicionais de uma vez / mês) indicaram que as bombas normalmente não estavam carregadas quase até a capacidade e estavam operando bem fora da curva.

Como resultado, um estudo de engenharia dos sistemas de bomba e operação foi comissionado. O estudo concluiu que erros de dimensionamento, estratégias de controle e configurações de tubulação estavam incorretas para as condições operacionais desejadas. As bombas foram redimensionadas e outras alterações foram implementadas para fornecer o aumento de fluxo desejado.

Isso proporcionou capacidade sobressalente sem a necessidade de operar as três bombas e contribuiu materialmente para melhorar o resfriamento e a vida útil do molde. É altamente improvável que esses problemas tenham surgido sem os dados fornecidos pelo sistema de monitoramento remoto.

Outras aplicações da tecnologia de monitoramento remoto foram instaladas em ventiladores de identificação de baghouse e compressores de ar utilitários na laminação a quente. Os compressores de ar do moinho a quente são máquinas centrífugas de três estágios, acionadas diretamente por motores de indução de dois pólos.

Os compressores e motores eram monitorados mensalmente e sujeitos a freqüentes falhas nos mancais dos motores de acionamento. Os dados mensais detectavam falhas em rolamentos com frequência, mas as tendências eram erráticas e nenhuma causa raiz clara foi detectada.

Quando a tecnologia de monitoramento remoto foi aplicada, ficou claro que - como com as bombas de água do molde - os níveis de vibração estavam variando muito mais do que aparentava nos dados manuais mensais.

Também estava claro que as variações tinham um padrão que acompanhava de perto a temperatura ambiente. Como as temperaturas dos rolamentos também estavam sendo monitoradas, ficou claro que, quando a temperatura ambiente aumentava, os níveis de vibração aumentavam dramaticamente.

A análise do conteúdo da frequência fornecida pelo sistema de monitoramento remoto indicou claramente que a causa do aumento da vibração foi o desequilíbrio nos rotores do motor.

Uma revisão adicional dos padrões de desgaste do rolamento indicou que uma carga de empuxo extrema estava sendo colocada nos rolamentos de esferas radiais do tipo Conrad do motor. A partir disso, tornou-se aparente que em altas temperaturas o rotor do motor estava se expandindo axialmente e havia folga insuficiente nos ajustes do mancal do motor para permitir essa expansão, causando curvatura do rotor (daí o desequilíbrio) e sobrecarga axial dos mancais do motor.

Como resultado dessa descoberta, os motores de acionamento do compressor foram substituídos por um design alternativo. Os níveis de vibração, conforme relatado pelo sistema de monitoramento remoto, permaneceram baixos e a confiabilidade melhorou drasticamente.

No laminador a frio em Hickman, os acionamentos do suporte do laminador RT foram equipados com quatro motores síncronos de 5.000 HP. Os motores eram máquinas de mancal e não eram confiáveis.

Falhas de rolamento e resultantes, juntamente com falhas elétricas de peças polares, levaram à instalação, em 2004, de um sistema de alerta e desarme baseado em sondas de proximidade nos motores e acelerômetros nas caixas de engrenagens do moinho.

Este sistema não apenas forneceu aviso e capacidade de disparo, mas também forneceu dados de vibração quase em tempo real, incluindo as órbitas do eixo, para o pessoal de análise fora da fábrica. A equipe de análise remota pode estar a centenas de quilômetros de distância, visualizando dados quase em tempo real e consultando diretamente os operadores de púlpito sobre problemas com as arquibancadas da fábrica.

Como resultado desses e de outros sucessos, ficou claro que o monitoramento remoto do maquinário oferecia melhorias e recursos não fornecidos pelos meios convencionais.

No entanto, esse sistema inicial tinha limitações. Ele contava com comunicação serial RS-485 com um scanner / servidor local. À medida que o sistema se expandia, as taxas de amostragem diminuíam e os dados mais recentes não estavam disponíveis em tempo hábil.

Ele também usou sensores proprietários, o que limitou a configurabilidade e flexibilidade de aplicação. O sistema no moinho RT, embora poderoso, era caro e estava limitado a um usuário por vez devido ao uso da tecnologia VPN.

No início de 2004 e início de 2005, a Nucor Hickman empreendeu a implantação de tecnologia sem fio na fábrica. A justificativa era o envio e aplicações de estoque, guindastes e sistemas na laminação a quente, e para atender a outros requisitos operacionais.

Ao mesmo tempo, uma tecnologia aprimorada de monitoramento remoto estava chegando ao mercado usando os mesmos protocolos sem fio. Essa nova tecnologia de monitoramento remoto, desenvolvida pela Azima DLI, usava sensores comerciais prontos para uso (COTS), protocolos de rede padrão e era muito mais flexível em termos de software e aplicativo.

A convergência da tecnologia sem fio, sua aplicação na fábrica e a disponibilidade de tecnologia aprimorada impulsionaram a expansão do monitoramento remoto de equipamentos da Nucor Hickman.

É interessante notar que a implementação e implantação sem fio foi justificada por outros aplicativos dentro da fábrica. O impacto dos dados de monitoramento do maquinário na rede foi mínimo e, mesmo com a ampla implantação na Nucor Hickman, representa uma pequena fração do tráfego da rede.

Nucor Hickman:maior implantação de monitoramento remoto nos EUA.

Na data da publicação deste artigo, a Fábrica de Chapas Nucor Hickman era o local da maior implantação de monitoramento remoto de sinal dinâmico nos Estados Unidos.

A tecnologia de monitoramento remoto da Azima é usada em todas as torres de resfriamento do moinho, todos os ventiladores de identificação do baghouse, todos os ventiladores de ar reverso do baghouse, bombas de água do molde de rodízio, bombas de água de pulverização do rodízio, todas as bombas de descalcificação, ventiladores de aspiração do sistema de fluxo de alimentação do telhado e compressores de ar do moinho.

A instalação do sistema de monitoramento remoto está em andamento nos grupos geradores de emergência do laminador e está planejada para um futuro próximo, formar rolos de tensão no laminador a frio. Aproximadamente 280 sensores são monitorados remotamente.

O pessoal da fábrica tem acesso total aos dados, históricos de alerta, alarmes e advertências, relatórios e históricos de relatório / máquina. Os alertas são transmitidos por e-mail e / ou mensagem de texto SMS no celular.

O sistema atualmente aplicado na Nucor Hickman se comunica por meio da rede da fábrica por meio da tecnologia sem fio 802.11b ou via Ethernet padrão (ao contrário dos sistemas anteriores, que exigiam comunicação serial RS-485).

Um único servidor de pequeno site (PC padrão) está localizado na fábrica para atuar como um gateway de dados e dispositivo de buffer. Se a conectividade fora da fábrica for perdida, o servidor local atua como um dispositivo de armazenamento de dados, armazenando os dados em buffer até que a conectividade seja restaurada.

Um dos principais recursos é que o aplicativo de monitoramento não requer software no PC cliente de destino - tudo o que é necessário é acesso à Internet e um login para o sistema.

O sistema consiste em sensores montados na máquina alvo e um hub de sensores que digitaliza e agrega dados dos sensores. Os dados coletados são transmitidos com segurança para a rede da planta via 802.11b wireless ou Ethernet. (Observe que, embora não seja empregado atualmente na Nucor Hickman, o sistema também oferece suporte à transmissão de dados por meio de uma interface de celular, independente da rede da planta.)

Figure 1. How the Azima DLI Remote Monitoring System Works at Nucor Hickman

Data is sent via the plant network to the local site server and then out over the Internet to Azima DLI’s remote servers. Plant personnel, analysts or other authorized parties can then access the system via a secure Web portal.

Access and privileges are controlled by double password, and depending on privileges, a user can have rights to view data, edit system settings, analyze data and/or issue reports. All data, alerts and alert histories, and reports generated by analysts are maintained on the Web portal.

Histories of reports generated can be sorted and searched by plant area, date, machine, fault type and other criteria.

While the number of remotely monitored machines continues to expand at Nucor Hickman, many less critical machines remain under manual surveillance by operators on rounds once a month.

These machines include those in the balance of plant (hydraulic pumps, roll stand cooling pumps, furnace cooling pumps, and so forth). This monthly data is fed into the Azima DLI system and displayed via the same secure Web interface as the remotely collected data.

This means that a mill-wide view of equipment health – from all monitored machines, regardless of collection method – is visible via a single platform.

Azima analysts are responsible for monitoring and analyzing all posted to the Web interface.

What’s Involved in Getting Remote Monitoring Started

One of the most attractive features of the remote monitoring system at Hickman is that it is comprised primarily of low-cost, commercially available components (for example, COTS sensors) combined with advanced software and specialized sensor hubs. Careful planning and forethought is needed to ensure a successful remote monitoring deployment. Some of the lessons learned include:

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  Careful thought should be given as to which machines are to be monitored and in what manner. In the case of Hickman, although the condition monitoring contractor had overall responsibility for the implementation and operation of the system, and for disseminating the analysis and results there from, each individual mill area had to decide what was to be monitored and how. Reporting relationships, access and other issues were all discussed and defined well ahead of the installation of monitoring equipment. There was a clear list of which equipment would benefit from automated remote monitoring and which could be sufficiently monitored by conventional methods.
  
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  Number of points per machine to be monitored is an important consideration. Simply mimicking what would have been done in a manual monitoring program (multiple points and measurements per bearing) is usually unnecessary and adds cost while delivering small incremental value.
  
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  If wireless transmission is to be employed, determine the best protocol for the site:802.11b/g, ZigBee, or 900 megahertz. In the case of Hickman, 802.11b was the preferred choice and that has been universally true in other applications as well. It offers the widest selection of available devices, and can cover a wide area with just a few access points. The 802.11b protocol has proven to be very reliable and is immune to RF interference, even in the melt shop area.
  
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  Involve IT early. Agreement needs to be reached on security, protocols, etc. well before the installation of a remote monitoring system. What are the mill’s security expectations and policies? Within the plant, is traditional Local Area Network (LAN) acceptable, or is a Virtual Local Area Network (VLAN) necessary? IT support during deployment is crucial to successful and efficient startup. Connectivity must be verified, etc.
  

How Remote Monitoring Benefits Nucor Hickman

The initial deployment of the current generation of remote machinery monitoring technology commenced in July 2005. The installation and commissioning of Azima’s remote monitoring system is continuing to expand.

The hybrid approach of monitoring critical machines in parallel with traditional manual walk-around monitoring of balance-of-plant equipment, all reported via a common Web-based portal, has provided solid value to Nucor Hickman personnel. Several case studies demonstrating this value are briefly detailed below.

Case Study 1:Failure Caught Without Site Visit or Increased Costs
In the spring of 2006, a 1,500 HP baghouse fan induction motor failed due to a sudden stator short failure. All of the baghouse fans were equipped with remote monitoring hubs and were under surveillance.

The motor was replaced with a rebuilt spare. Immediately on restart of the fan, much higher vibration levels were noted by the remote monitoring analyst (who was not on site). Mill environmental department personnel, who were responsible for the baghouse and its equipment, were notified of the increased vibration.

Further examination of the data identified the problem as an outer race defect on the inboard (drive end) bearing of the motor. Mill personnel requested an evaluation as to the likelihood of the motor continuing in service until the next maintenance outage.

Analysis of the data and the rate of change indicated that it was likely that the unit would indeed continue to run. In an attempt to increase the likelihood of a successful outcome, attempts at relubrication of the motor bearing were undertaken. Unfortunately, the relubrication actually increased the vibration, and the rate of deterioration increased dramatically.

Mill personnel were advised of the change, and monitoring surveillance increased (frequency of data collection can be increased remotely via the Azima system’s interface).

The unit continued to deteriorate and, by the weekend, had reached a stage wherein continued operation was questionable. A recommendation was made to remove the unit from service at the first opportunity. After mutual viewing of the data and trends by plant personnel in conference with the remote analyst, plant personnel decided to remove the unit from service.

A spare fan was placed in service while the motor replacement was undertaken. The spare fan also was equipped with sensors that reported to the Azima system.

Prior to beginning disassembly of the failed fan, the spare was restarted and vibration and performance data was reviewed by the remote analyst, who confirmed that the spare fan was running well and could be expected to give reliable service while the failed fan was repaired. Only after the confirmation of the health of the spare was the failed fan removed from service.

It should be noted that at no time during this episode was the equipment analyst on site at the mill. Problem detection, confirmation of the problem and diagnostics (including the condition assessment of the spare fan) were all conducted remotely with no site visits and no costs incurred.

In the case of the confirmation of the condition of the spare fan, the contractor analyst was in an airport hundreds of miles away and was still able to serve the mill.

It is unlikely that this level of detection, service and continued operation could have been achieved with conventional once/month survey method. Using conventional methods, it is likely that several site visits would have been required with extra costs incurred.

Figure 2. Trend Graph Showing Vibration Increase

Case Study 2:Air Compressor Runs the Last Mile
A centrifugal induction motor-driven air compressor had suffered from poor reliability for some time. Beginning in the spring of 2006, it was equipped with remote monitoring technology. Immediately upon installation of the system, dramatic variations in motor vibration level with compressor load were noted.

Remotely acquired and analyzed vibration data indicated that bearing fits were in poor condition, and that the spacer gear coupling associated with this compressor was partially locked up. A recommendation was made to not yet remove the unit from service, but rather to continue to run and monitor it while preparations for a repair were made.

Data also was provided to the motor repair vendor. The motor repair vendor concurred that the vibration data indicated a problem but that it was likely confined to the coupling.

The recommendation was made by the motor repair vendor to disconnect the coupling, run the motor solo, and take manual measurements to confirm the coupling problem. The coupling was disconnected, the motor was run solo and manual vibration measurements were undertaken.

The motor was actually worse in the uncoupled condition, and before the vibration measurements could be completed, the motor failed catastrophically.

When the motor repair was completed and the unit returned to service, the remote monitoring system was recommissioned and was able to confirm that the motor and compressor were in good condition and suitable for continued service. This condition persisted for several months, with the unit running well and remote monitoring continuing.

Unfortunately, following a mill outage, the compressor motor vibration exhibited a small but unmistakable increase in overall vibration on the motor. The melt shop personnel were notified and the recommendation was made to continue to run the compressor.

Monitoring frequency was increased and alert thresholds adjusted to compensate for the changes. No site visits were required and the increased monitoring and adjustments were accomplished remotely via the system’s interface.

A few weeks later, the adjusted alert levels were exceeded, and automated alerts were issued. No other changes were made.

Within a few more weeks, the steady trend upward in motor vibration continued. Plant personnel were continuously advised as to the deteriorating condition of the unit, as was the motor repair vendor. Finally, the deterioration reached a level where the remote analyst recommended removing the unit from service at the convenient opportunity.

The motor repair vendor sent personnel to the site to take manual vibration measurements on the motor. The manual measurements confirmed the problem and the unit was removed from service and sent out for repair.

A coupling issue and deterioration of the inboard motor bearing was confirmed. Again, no site visits by analysis personnel were required and the plant was able to “run the unit the last mile” without incurring catastrophic failure or mill outages.

Figure 3. Vibration Trend on Compressor Drive Motor

Case Study 3:Remote Monitoring Enables System-Wide Process Optimization
A remote monitoring system can, as in the cases above, greatly expand on the capabilities of conventional rotating machinery vibration analysis. What many do not realize is that remote monitoring technology can also contribute in ways that are not possible with conventional manual monitoring.

The baghouse fans at NUCOR Hickman are vital to the plant. Maintenance of plant productivity, while still staying within permitted emission limits, is essential to plant profitability. Operating costs (in terms of power consumption) for several thousand horsepower of fan drives is significant.

The monitoring system, as applied to the baghouse fans at Hickman, incorporates vibration measurements along with load current measurements. Sampling rates are very rapid, and the baghouse fans at Hickman have an essentially unity power factor. The fan motors are not individually metered at the MCCs.

With the rapid sampling of the remote monitoring system, however, it became possible to get a reasonably accurate measure of fan load and operating cost.

Soon after commissioning the baghouse fan remote monitoring system, is was seen that variations in fan load and fan vibration were, not surprisingly, directly related to tap-to-tap cycles of the EAFs. All of the fans take suction from a common plenum, which is in turn fed by the furnace and canopy ducts.

Data collected by the remote monitoring system allowed observation of the dynamics of fan load as the melt shop underwent normal operation cycles. The ability to average and integrate the load data unexpectedly revealed that significant variation in fan HP load existed not only during furnace cycles but from one fan to another.

The data indicated a several-thousand-dollars-per-month variation in the operating cost of the fans. After data review, it became apparent that there was significant temperature (and thus density and mass flow) variation from one fan to the next.

The variation in load was confirmed by temperature measurements and infrared thermographic observation of the change in duct temperatures over time. Poor distribution in the plenum has been partially corrected by installing turning vanes in the plenum and adjusting damper control strategy.

Material improvements in fan efficiency have been realized as a result of these actions. The remote monitoring system allowed quantification of these issues and the ability to directly measure the effects of corrective action. This would not have been possible with conventional machinery monitoring techniques.

Summary

Nucor Hickman is embracing new remote monitoring technologies and integrating them with its existing manual data collection process. By determining the most effective monitoring method for each machine – based on level of criticality, history of problems, and so forth – Nucor has established a comprehensive monitoring program that delivers increased uptime, reduced safety risks, and lower maintenance costs.

By choosing the Azima DLI monitoring and diagnostics system, Nucor has installed a flexible system that supports the integration of data collected both by automated system and manual rounds.

All data is presented via a single, secure Web interface. This enables mill-wide alerts to potential problems and delivers critical data to remotely located Azima analysts for review, analysis and advice.

In addition to providing more comprehensive monitoring, Azima’s remote monitoring solution has reduced the demand on existing resources at Nucor Hickman and frees them up to focus on maintenance rather than data collection. The program has been successful to date at Hickman, with clear successes and benefits, and further expansion is expected.

Acknowledgements
As with most technological pursuits the real reason for success is people. We wish to offer sincerest thanks to the team at Nucor Hickman. The manager of the environmental department, Wayne Turney, and the department supervisor, Dan Bullock, have been particularly instrumental in the ongoing implementation. Dave DaVolt, Rod Wycoff, Claude Riggin, Justin Smith, Ashley Tippet, Tom Wright and Lou Incrocci in the hot mill, cold mill and melt shop have all contributed to the successful demonstration of these technologies. Likewise, success would have been impossible without the support, expert advice and consultation from the Nucor Hickman IT group. Rudy Moser, department manager, and Jim Walmsley, network support, were essential in making the implementation a success.

On the part of Azima DLI, Dr. Ed Futcher and his development team created the tools to make the systems possible, and Heather De Jesús and Dave Geswein, Azima engineering, deployed the system at the mill. Nelson A. Baxter, vice president of diagnostics for Azima, was invaluable in technical support and expertise. Elsa Anzalone, account manager for Azima, made the case for what has been achieved in this project, and her contributions have been invaluable.

For more information on these and other condition monitoring technologies, visit the Azima DLI Web site at www.azimadli.com.