Eefde船闸——预测性维护
很多跨国企业都以世界级维护为目标。
它们通过在所有企业部门中制定高标准，以实现对所有流程进行改进。荷兰的航道基础设施就是其中的示例。
在荷兰，基础设施的维护和管理亟需创新。在Fieldlab项目“CAMINO”中，为了通过传感器和数据分析实现航道基础设施100%可预测的维护，多方人员正在共同开发应用程序。
为此，荷兰国家水利局（Rijkwaterstaat）与项目合作伙伴Mobilis TBI在位于Eefde的船闸综合设施启动了一个试点项目，以测试和应用新技术或创新技术，从而更深入地了解船闸的自身状况，包括其封闭环境。项目目标是实现基础设施工程100%可预测的维护。故障检修和预防性维护等传统解决方案已经无法满足需求。
挑战在于及时维护
必须及时维护以防止出现问题，但是又不能过早，因为需要降低成本。这就需要一种智能方案：智能维护，为此需要使用传感器系统、数据预测模型、大数据和物联网（IoT）等最新技术。ifm作为实时维护解决方案的提供者，是项目合作伙伴之一。
所有参与者都将贡献出他们在水系统及其设施的维护、监测和管理，测量和分析技术，以及数据架构和存储领域的专业技术和经验。
Eefde项目的目标是开发一种“智能船闸”，该船闸可以自动指示实际状态，通过算法进行分析，并自动提出对设施进行改进或者所需维护的建议。
目前，基于该项目积极发展的事实上，是来自不同学科的不同合作伙伴（例如政府、商业企业以及大学等科研机构）的共同合作。因此，每个参与者都有投资用于开发他们自己的解决方案。
ifm在这个项目中起着重要作用，因为他们提供了许多可供本项目使用的传感器知识、传感器在其它行业中的应用以及大量的经验。我对此感到非常满意。 ”
避免故障
位于Eefde的船闸建于1933年。它是从Ijssel进入Twente运河的入口，在该地区发挥着重要作用。许多公司都依靠这条运河进行运输。
船闸的意外中断会导致很多问题。船闸建于1933年。Rijkswaterstaat（负责基础设施的政府机构）希望能够更好地控制该重要设施的维护。
两个振动传感器（安装位置稍有偏移）持续监测旋转轴承的状态。
持续状态监测
为了确保船闸开关的平稳运行并避免意外停机，安装了基于状态维护的解决方案。为此，项目合作伙伴ifm在船闸闸门的电机和齿轮上安装了振动诊断装置。即将损坏的轴承会导致振动特性发生变化。传感器可以检测这种变化并在达到阈值时发出信号。因此，可以在缺陷导致突然停机之前计划并完成部件的更换。
荷兰Mobilis TBI资产经理Ruud Schoenmakers解释说：
“100%可预测，这正是我们想要的。这意味着预防性维护或故障检修已经成为了过去。我们测量所有数据，从而以最佳方式计划和实施所需的维护工作。当我们测量数据、收集数据、并从中获取信息以便在正确的时间点进行维护时，我们称之为预测性维护。
正确的时间点取决于一系列可预测和可测量的固定因素，例如目标、组件和系统的性能，故障特征，退化行为，还包括天气条件、水位、人员可用性以及船闸运行小时数等因素。基于这些可测量的客观因素，我们可以选择最佳的维护时间点，以避免令人不快的意外情况。”
以前一直是进行定期维护。但这不仅价格昂贵，而且无法完全将意外停机的风险降到最低。此外，即使是磨损余量尚未完全用尽的部件，如有疑问也会被更换。这又再次造成了不必要的高成本。通过预测性维护，可以最大限度地降低成本和提高运行可靠性。
无需干预现有设施
对于运营商来说，保持古老的船闸综合设施不受影响是非常重要的。因此，ifm安装不会以任何方式干预船闸或者影响运行的解决方案。可以说，振动诊断是作为自主系统“无缝衔接在”船闸中。
除了振动之外，还通过传感器测量设备的温度和湿度，并将其包含在状态评估中。测量值和警报通过无线电网关被传输到控制站，数据在这里进行评估和分析。此外，ifm DS2505可监测船闸闸门左右两侧链式葫芦上的传感器。
用于振动评估的VSE型诊断分析模块、ifm同步监测器以及传输数据到控制站的无线电网关被安装在控制柜中的紧凑空间。
结论
振动监测只是World Class Maintenance（世界级维护）中的一个小模块。然而，基于所获取的数据，它有助于更好地了解流程，从而优化流程并将这些数据用于未来的其它项目，以便让水利设施变得100%可预测并避免故障。
