Comment une usine Nucor bénéficie de la surveillance de l'état

Au cours des dernières années, la solution intégrée de surveillance et de diagnostic d'Azima DLI a été largement appliquée à l'usine de tôles Hickman de Nucor Steel.

La collecte de données automatisée a été introduite et appliquée de concert avec les programmes manuels traditionnels de surveillance de l'état à l'usine. Les données collectées par les deux méthodes sont interprétées et affichées via un portail Web unique et les diagnostics sont effectués à distance par les analystes d'Azima.

Cet article décrit la justification, le développement, l'application et les avantages d'une telle solution intégrée. Des études de cas spécifiques seront présentées ainsi que des discussions sur les problèmes de déploiement et les obstacles qui ont été surmontés.

Présentation de la surveillance des conditions

La maintenance conditionnelle, communément appelée maintenance prédictive, est une approche éprouvée pour améliorer la fiabilité et la productivité dans l'industrie.

Sa philosophie sous-jacente est que la technologie peut être utilisée pour mesurer et évaluer l'état des actifs et des équipements de l'usine, permettant ainsi de prendre des décisions intelligentes concernant l'activité de maintenance.

De cette manière, la maintenance est appliquée aux actifs qui nécessitent une attention, tandis que ceux dont les performances et l'état sont jugés normaux sont laissés seuls pour remplir des rôles productifs.

L'application initiale de la surveillance de l'état était dans les industries des services publics et pétrochimiques dans les années 1970. Au cours de cette période, d'énormes expansions et constructions d'usines ont eu lieu, et l'échelle de l'usine a considérablement augmenté.

Au lieu de dépendre de nombreuses petites machines, la taille et la capacité des trains de l'usine étaient telles qu'une raffinerie typique ou une grande centrale de production est devenue absolument dépendante de très peu de machines d'investissement très grandes et très coûteuses.

La perte de l'une de ces immobilisations (principalement des machines tournantes) en raison d'une défaillance mécanique pourrait (et a effectivement) entraîné des pertes de revenus importantes et, dans le cas de certaines des plus grandes usines pétrochimiques, des perturbations réelles des marchés.

Cette réalité a entraîné le développement de systèmes de protection contre les pannes (systèmes d'avertissement/déclenchement basés sur l'analyse des vibrations) pour protéger les machines de capital tournantes contre les défaillances catastrophiques.

Ces systèmes de protection contre les pannes se sont avérés très efficaces pour prévenir les accidents et limiter les dommages causés par les pannes de la machine. Ces systèmes ont rapidement été institutionnalisés et des normes (API, etc.) ont été développées et acceptées dans les industries appropriées.

En raison du succès des systèmes de protection contre les pannes, de nombreux exploitants d'usine ont commencé à soupçonner que des approches similaires pourraient être appliquées à la myriade de petites machines de l'usine.

Même si la panne de l'une de ces petites machines ne pouvait pas elle-même fermer une usine, le coût total des réparations sur ces machines a rendu l'application de la surveillance de l'état une perspective intéressante dans une raffinerie ou une usine chimique typique.

Cependant, le coût élevé par machine de l'application d'un système de protection contre les pannes a empêché que cela devienne une réalité. Au lieu de cela, la technologie a répondu avec le développement d'instruments de mesure portables.

En commençant par de simples compteurs, des feuilles de journalisation manuelles et des tendances, des programmes de surveillance des machines sont nés. À partir de la fin des années 1980, l'explosion de la technologie PC/informatique a entraîné le développement de systèmes de collecte de données manuels informatisés qui ont rapidement remporté du succès sur le marché de la maintenance des installations.

En très peu de temps, l'utilisation de systèmes de « collecteur de données » - des boîtes noires programmables avec des capacités de mesure bien définies - s'est étendue à de nombreuses industries, y compris la sidérurgie.

Un « itinéraire » définissant les machines à mesurer et les mesures spécifiques à prendre a été créé dans un logiciel sur PC et téléchargé sur le collecteur de données.

Le personnel se rendait dans l'usine pour collecter des données avec l'appareil, puis téléchargeait les données. Ces données seraient ensuite analysées et un rapport a été publié recommandant les actions de maintenance appropriées.

Grâce aux énormes progrès de la technologie de traitement des données, ces soi-disant « systèmes de contournement » ont progressé au point où la limite n'est plus la technologie de mesure. Des mégaoctets de données sur l'état de la machine peuvent être collectés en une journée, avec des exigences de compétences relativement faibles. Cette approche représente le statu quo à ce jour.

Collecte et analyse de données « contentionnelles »

Les systèmes de collecte de données actuels sont très puissants et représentent des améliorations quasi miraculeuses par rapport aux systèmes initiaux des années 1980. Les collecteurs de données modernes sont principalement destinés à collecter des données sur les vibrations des machines tournantes (bien que d'autres données scalaires et non dynamiques, y compris des observations manuelles et des commentaires puissent généralement être saisies).

Le logiciel d'accompagnement permet la présentation des données collectées pour analyse. Ce logiciel prend généralement en charge l'incorporation d'autres données externes, telles que la thermographie infrarouge et l'analyse des lubrifiants.

Dans un environnement EAF/mini-usine typique, l'exécution et la responsabilité réelles d'un tel programme de vibration de contournement résident soit en interne, soit avec des ressources contractuelles externes.

Un AF/mini-usine typique avec un laminoir à froid associé peut avoir 500 à 600 machines individuelles sous surveillance/surveillance via des méthodes de collecte de données/de visite, avec quelque part entre 5 000 et 10 000 mesures individuelles prises chaque mois.

Cela représente, dans des conditions typiques, environ une à deux semaines-homme d'effort de mesure seul. L'analyse des données consomme généralement une autre semaine-homme.

Les systèmes de collecte de données manuels d'aujourd'hui ont atteint un quasi-zénith en termes d'efficacité. Au début (fin des années 1980), la technologie de traitement des microprocesseurs et de la mémoire limitait leurs performances et, selon les mesures à prendre, le technicien analyste attendait souvent que le collecteur de données effectue une tâche donnée.

En tant que tel, son efficacité était limitée. La technologie de traitement d'aujourd'hui a progressé au point où les temps d'échantillonnage requis et les mathématiques fondamentales de la numérisation des données sont la limite de temps, plutôt que les performances du matériel et des logiciels.

Il n'est pas raisonnable de s'attendre à des gains significatifs en termes de temps de collecte de données en raison des changements de technologie de mesure.

Dans un programme de collecte de données manuelle, atteindre un facteur de charge (temps passé à prendre des mesures plutôt qu'à se déplacer d'un point à un autre, à charger et télécharger des données, etc.) de 60 à 70 % est une réalisation importante.

Il n'est pas inhabituel que la partie collecte de données d'une surveillance d'état consomme 70 % ou plus des coûts d'exploitation/de main-d'œuvre récurrents.

La collecte de données n'est, bien entendu, qu'une partie du processus d'exécution d'un programme de maintenance conditionnelle réussi. L'analyse des données, les processus de sélection et les rapports sont essentiels pour réduire les coûts et améliorer la disponibilité.

Dans la plupart des cas, la disponibilité et les compétences du personnel possédant l'expérience et la formation appropriées sont les facteurs déterminants du succès d'un programme de maintenance conditionnelle. La collecte de données n'est pas difficile ; faire l'utilisation appropriée des données est beaucoup plus difficile à réaliser de manière cohérente.

Malgré une technologie de mesure très performante, le succès de la surveillance de l'état dans une usine donnée dépend toujours de la capacité à collecter et à interpréter correctement les données des machines de l'usine.

Les processus manuels de collecte de données, même en présence d'une collecte de données efficace et d'une analyse qualifiée, sont toujours de nature instantanée et peuvent ne pas refléter les conditions de fonctionnement réelles que connaissent les équipements de la centrale. En effet, les variations quotidiennes des données sont plus nombreuses que celles révélées par un itinéraire de collecte mensuel.

Historiquement, l'industrie sidérurgique a été disposée à adopter la surveillance de l'état comme moyen d'améliorer la productivité des usines, et de nombreux programmes réussis existent dans les usines.

Qu'il soit sous-traité ou exécuté en interne, les mêmes problèmes qui régissent la mise en œuvre réussie d'un programme de surveillance des conditions existent. Le problème le plus difficile est la rétention des compétences et de l'expérience appropriées dans le rôle de surveillance de l'état.

Pour réussir, une personne doit :

• Être très familier avec les machines tournantes et les composants de la machine - l'individu doit comprendre les accouplements, les roulements et les engrenages, la dynamique de la machine (au moins à un certain niveau de base) et les facteurs qui affectent l'usure de la machine.

• Connaître au moins (ou être capable et désireux d'être formé) des concepts plus ésotériques comme l'analyse du spectre, l'analyse des fréquences, la phase, la modulation, etc., et avoir une compréhension suffisante de certains concepts de base qui ne font normalement pas partie du vocabulaire de une personne possédant les compétences mécaniques requises.

• Être compétent avec la technologie informatique, au moins au niveau d'un utilisateur d'application avancé - toutes les technologies actuelles de surveillance de l'état impliquent l'utilisation de l'ordinateur dans une très large mesure.

• Soyez un bon communicateur. Expliquer clairement le raisonnement qui sous-tend une recommandation donnée est une exigence clé et souvent négligée pour un programme de maintenance conditionnelle réussi.

• Soyez disposé (ou ayez du personnel disposé) à effectuer régulièrement des travaux de collecte de données chauds, sales et répétitifs, qui impliquent généralement des zones difficiles d'accès ou dangereuses.

Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi le maintien des ressources humaines appropriées, qu'elles soient internes ou sous-traitées, est difficile à réaliser sur le long terme. Au cours des années de développement de la technologie de maintenance conditionnelle (fin des années 1970 au début des années 1990), la plupart des usines, quelle que soit leur taille, disposaient d'une ou deux (parfois beaucoup plus) ressources consacrées aux programmes de maintenance conditionnelle.

Cet approvisionnement a conduit à un système efficace de « clubs agricoles » qui a fourni du personnel expérimenté à la fois aux programmes en usine et aux sources externes de contrats/consultants. Les changements dans les effectifs de l'usine, les rotations de personnel et de postes, et les départs à la retraite ont entraîné une situation où la disponibilité de ce personnel est limitée et diminue, et le coût de ces travailleurs augmente.

Le déclin de la disponibilité des ressources humaines possédant l'expérience et les compétences appropriées a conduit à l'exploration de moyens d'apporter les données à l'analyste. De cette manière, une personne possédant les compétences requises peut couvrir beaucoup plus d'immobilier industriel que cela ne serait possible autrement.

L'essor de la surveillance des suppressions

Depuis la fin des années 1970, l'adoption de l'automatisation pour le contrôle et la communication des installations et des processus a considérablement augmenté à la fois en termes de complexité et d'acceptation par le marché. Les ordinateurs sur chaque bureau et dans chaque salle de contrôle sont désormais la norme. Les usines et les usines ont généralement des réseaux informatiques très sophistiqués et étendus pour le contrôle/l'automatisation de l'administration et des processus.

Les premières approches dans de nombreuses industries diverses impliquaient la transmission de données relatives à l'état de la machine aux systèmes d'interface homme-machine (IHM)/interface homme-machine (IHM) existants.

En particulier, les systèmes de protection des machines existants (avertissement et déclenchement) ont été liés aux interfaces HMI/MMI de la salle de commande afin que les opérateurs puissent visualiser les vibrations, la température et d'autres paramètres d'état de la machine.

En règle générale, il s'agissait de valeurs scalaires de magnitude uniquement, qui, bien que précieuses en termes d'informations et d'indications d'éventuels problèmes de machine, manquaient de capacités de tendance, d'analyse et d'interprétation des données.

Le personnel de l'usine recevait ainsi des informations selon lesquelles une machine donnée vibrait davantage, ou la température d'un roulement augmentait, etc. Cela laissait ouverte la question de savoir pourquoi ces changements se produisaient et comment l'usine devait réagir à ces changements.

Les progrès technologiques, Internet et la nécessité de surveiller plus efficacement les machines avec un personnel limité ont conduit au développement de systèmes de surveillance à distance étendus.

Plutôt que de fournir les données de la machine uniquement en interne (à la salle de contrôle, etc.), la technologie et Internet permettent d'accéder aux informations de n'importe où et à tout moment. Cette nouvelle méthode utilise des dispositifs de détection et des instruments montés sur le terrain, une sorte de dispositifs d'agrégation, des logiciels avancés et un accès à l'usine et aux réseaux externes pour la transmission de données.

Les avantages d'un tel système sont évidents :

• Surveillance plus fréquente des machines sans la présence d'un personnel de collecte/analyse des données, ainsi que la capacité d'observer les changements dynamiques de l'état de la machine en raison de la charge, de la vitesse et des conditions de fonctionnement.

• La possibilité de déplacer les données hors site pour une consultation à distance.

• La possibilité d'avoir plusieurs ressources à plusieurs endroits pour consulter les données.

• La capacité de surveiller des paramètres autres que ceux qui seraient normalement surveillés dans un programme manuel traditionnel.

• La capacité d'évaluer les performances de la machine en termes d'efficacité, de débit, etc., et de relier ces données à l'état de la machine.

L'histoire de la surveillance des conditions chez Nucor Hickman

Nucor Hickman a mis en place un programme de surveillance de l'état depuis plus de 10 ans. Le programme était basé sur la méthodologie et les techniques d'enquête manuelles traditionnelles, et a été fourni par des ressources contractuelles externes.

Des données ont été recueillies sur l'équipement à travers l'usine sur une base mensuelle, avec des appels fréquents pour le dépannage et l'analyse de problèmes spécifiques. Après la collecte des données, une analyse a été effectuée et des rapports écrits avec des recommandations ont été diffusés au personnel approprié de l'usine.

Tous les systèmes du broyeur (environnement, broyeur à chaud, roulettes et atelier de fusion) ont été inclus. En 1998, Nucor Hickman a ajouté une installation de laminage à froid, avec une ligne de décapage, une ligne de galvanisation, un laminoir RT et une capacité de recuit.

Le programme de surveillance traditionnel a été élargi (presque doublé) pour inclure cette partie de l'usine. Après l'intégration du laminoir à froid dans le programme, 590 machines étaient sous surveillance mensuelle. Une enquête typique nécessitait deux à trois semaines-homme à remplir par des méthodes manuelles.

Au fur et à mesure que les premières formes de méthodes de collecte et d'analyse de données à distance sont devenues disponibles, des opportunités se sont présentées où la surveillance à distance pourrait être pratique et bénéfique. Dans le premier cas, les pompes de refroidissement par eau à moule en fonte, qui étaient traditionnellement un problème de maintenance, sont devenues une application potentielle en raison de changements dans les conditions de fonctionnement.

L'installation de pompe à eau de moule à Nucor Hickman à ce moment-là se composait de trois pompes centrifuges à aspiration opposée de 700 chevaux, couplées directement à des moteurs à induction. Dans les opérations typiques, deux pompes étaient en service et une maintenue en réserve en ligne.

Les exigences opérationnelles ont imposé un besoin d'augmenter le débit d'eau du moule, et les trois pompes ont été mises en service. Cela a eu un impact négatif en termes de niveaux de vibration de la pompe et a réduit la confiance dans la fiabilité de la pompe.

Il n'y avait plus de capacité disponible (la pompe de secours était maintenant en service continu), ce qui rend l'impact d'une panne de pompe important. Nucor Hickman a décidé d'appliquer certaines des premières technologies de surveillance à distance basées sur Internet aux pompes.

Les avantages attendus étaient une détection des problèmes plus proche du temps réel et une meilleure compréhension du comportement vibratoire des pompes. De plus, un capteur de courant a été ajouté aux systèmes sur chaque moteur, ce qui permettrait de surveiller la charge du système en parallèle avec les vibrations de la pompe et du moteur sur chacune des pompes.

Le système rapporterait les températures des paliers, les amplitudes de vibration, les pressions de refoulement, les amplitudes de courant et le contenu de fréquence/les données de vibration dans le domaine temporel de chaque pompe. Ces données étaient disponibles pour le personnel d'analyse de l'entrepreneur, qui était chargé de surveiller le comportement des pompes, ainsi que pour le personnel de l'usine.

De plus, les données étaient disponibles sur le Web, ce qui les rendait accessibles de n'importe où avec une connexion Internet. Plusieurs utilisateurs peuvent accéder au système en même temps à partir de plusieurs emplacements.

Le système de surveillance basé sur Internet a été installé avec des données collectées beaucoup plus fréquemment et dans des conditions opérationnelles différentes. Quelques jours après la mise en service du système à distance en ligne, il était évident que le comportement vibratoire des pompes variait beaucoup plus que ne l'avaient indiqué les données mensuelles.

En effet, les données mensuelles – même pour plusieurs années – étaient tout simplement insuffisantes pour le remarquer. La collecte fréquente permise par le système automatisé a clairement montré des variations de 3:1 sur différents modes de fonctionnement. De plus, les données de courant de charge (qui n'étaient pas disponibles à partir des données traditionnelles une fois/mois) ont indiqué que les pompes n'étaient généralement pas chargées presque à pleine capacité et fonctionnaient bien en dehors de la courbe.

En conséquence, une étude technique des systèmes de pompage et de leur fonctionnement a été commandée. L'étude a conclu que les erreurs de dimensionnement, les stratégies de contrôle et les configurations de tuyauterie étaient incorrectes pour les conditions de fonctionnement souhaitées. Les pompes ont été redimensionnées et d'autres changements ont été mis en place pour fournir le débit accru souhaité.

Cela a fourni une capacité de réserve sans qu'il soit nécessaire de faire fonctionner les trois pompes, et a contribué considérablement à l'amélioration du refroidissement et de la durée de vie du moule. Il est très peu probable que ces problèmes se soient révélés sans les données fournies par le système de surveillance à distance.

D'autres applications de la technologie de surveillance à distance ont été installées sur les ventilateurs d'identification des filtres à manches et les compresseurs d'air des services publics dans le laminoir à chaud. Les compresseurs d'air du moulin à chaud sont des machines centrifuges à trois étages, entraînées directement par des moteurs à induction bipolaires.

Les compresseurs et les moteurs faisaient l'objet d'une surveillance mensuelle et étaient sujets à de fréquentes défaillances des roulements des moteurs d'entraînement. Les données mensuelles détectaient souvent les défaillances des roulements, mais les tendances étaient erratiques et aucune cause fondamentale claire n'a été détectée.

Lorsque la technologie de surveillance à distance a été appliquée, il est devenu évident que, comme pour les pompes à eau de moule, les niveaux de vibration variaient beaucoup plus que ce qui était apparent à partir des données manuelles mensuelles.

Il était également clair que les variations suivaient de près les températures ambiantes. Étant donné que les températures des roulements étaient également surveillées, il était clair que lorsque la température ambiante augmentait, les niveaux de vibration augmentaient considérablement.

L'analyse du contenu fréquentiel fourni par le système de surveillance à distance a clairement indiqué que la cause de l'augmentation des vibrations était un déséquilibre dans les rotors du moteur.

Un examen plus approfondi des modèles d'usure des roulements a indiqué qu'une charge de poussée extrême était placée sur les roulements à billes radiaux de type Conrad du moteur. À partir de là, il est devenu évident qu'à des températures élevées, le rotor du moteur se dilatait axialement et qu'il y avait un jeu insuffisant dans les ajustements des roulements du moteur pour permettre cette expansion, provoquant une courbure du rotor (d'où le déséquilibre) et une surcharge axiale des roulements du moteur.

À la suite de cette découverte, les moteurs d'entraînement des compresseurs ont été remplacés par une conception alternative. Les niveaux de vibration, tels que rapportés par le système de surveillance à distance, sont restés faibles et la fiabilité s'est considérablement améliorée.

Dans le laminoir à froid de Hickman, les entraînements du support du laminoir RT étaient équipés de quatre moteurs synchrones de 5 000 CV. Les moteurs étaient des machines à paliers lisses et n'étaient pas fiables.

La poussée et les défaillances des roulements qui en résultent, ainsi que les défaillances électriques des pièces polaires, ont conduit à l'installation en 2004 d'un système d'avertissement et de déclenchement basé sur des sondes de proximité sur les moteurs et des accéléromètres sur les boîtes de vitesses du broyeur.

Ce système a non seulement fourni une capacité d'avertissement et de déclenchement, mais a également fourni des données de vibration en temps quasi réel, y compris les orbites des arbres, au personnel d'analyse à l'extérieur de l'usine. Le personnel d'analyse à distance peut se trouver à des centaines de kilomètres, visualiser des données en temps quasi réel et consulter directement les opérateurs de chaire sur les problèmes liés aux supports de broyage.

À la suite de ces succès et d'autres, il était clair que la surveillance à distance des machines offrait des améliorations et des capacités non fournies par les moyens conventionnels.

Cependant, ce premier système avait des limites. Il reposait sur des communications série RS-485 avec un scanner/serveur de site. Au fur et à mesure que le système s'étendait, les taux d'échantillonnage ont ralenti et les données les plus récentes n'étaient pas disponibles à temps.

Il utilisait également des capteurs propriétaires, ce qui limitait la configurabilité et la flexibilité d'application. Le système de l'usine RT, bien que puissant, était coûteux et limité à un utilisateur à la fois en raison de l'utilisation de la technologie VPN.

À partir de la fin de 2004 et du début de 2005, Nucor Hickman a entrepris le déploiement de la technologie sans fil dans l'usine. La justification était les applications d'expédition et d'inventaire, les grues et les systèmes dans le laminoir à chaud, et pour répondre à d'autres exigences opérationnelles.

Dans le même temps, une technologie améliorée de surveillance à distance arrivait sur le marché en utilisant les mêmes protocoles sans fil. Cette nouvelle technologie de surveillance à distance, développée par Azima DLI, utilisait des capteurs commerciaux (COTS), des protocoles de réseau standard et était beaucoup plus flexible en termes de logiciel et d'application.

La convergence de la technologie sans fil, son application dans l'usine et la disponibilité d'une technologie améliorée ont tous conduit à l'expansion de la surveillance à distance des équipements de Nucor Hickman.

Il est intéressant de noter que la mise en œuvre et le déploiement sans fil ont été justifiés par d'autres applications au sein de l'usine. L'impact des données de surveillance des machines sur le réseau a été minime, et même avec le déploiement étendu chez Nucor Hickman, représente une infime fraction du trafic réseau.

Nucor Hickman :plus grand déploiement de surveillance à distance aux États-Unis

Au moment de la publication de cet article, le Nucor Hickman Sheet Mill était le site du plus grand déploiement de télésurveillance de signaux dynamiques aux États-Unis.

La technologie de surveillance à distance Azima est utilisée sur toutes les tours de refroidissement des broyeurs, tous les ventilateurs d'identification des filtres à manches, tous les ventilateurs d'air inversé des filtres à manches, les pompes à eau des moules à roulettes, les pompes à eau de pulvérisation des roulettes, toutes les pompes de détartrage, les ventilateurs d'aspiration du système de flux d'alimentation de toit et les compresseurs d'air des usines. /P>

L'installation d'un système de surveillance à distance est en cours sur les groupes électrogènes d'urgence du laminoir et est prévue pour les rouleaux de tension de forme dans un avenir proche dans le laminoir à froid. Environ 280 capteurs sont surveillés à distance.

Le personnel de l'usine a un accès complet aux données, aux historiques d'alertes, aux alarmes et avertissements, aux rapports et aux historiques de rapports/machines. Les alertes sont transmises par e-mail et/ou SMS par téléphone portable.

Le système actuellement appliqué à Nucor Hickman communique via le réseau de l'usine soit via la technologie sans fil 802.11b, soit via Ethernet standard (contrairement aux systèmes antérieurs, qui nécessitaient une communication série RS-485).

Un seul petit serveur de site (PC standard) est situé dans l'usine pour servir de passerelle de données et de dispositif de mise en mémoire tampon. Si la connectivité hors de l'usine est perdue, le serveur du site agit comme un périphérique de stockage de données mettant en mémoire tampon les données jusqu'à ce que la connectivité soit restaurée.

L'une des principales caractéristiques est que l'application de surveillance ne nécessite aucun logiciel sur le PC client cible - tout ce qui est requis est un accès Internet et une connexion pour le système.

Le système se compose de capteurs montés sur la machine cible et d'un concentrateur de capteurs qui numérise et agrège les données des capteurs. Collected data is transmitted securely to the plant network via either 802.11b wireless or Ethernet. (Note that, although not currently employed at Nucor Hickman, the system also supports data transmission via a cellular interface, independent of the plant network.)

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:

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.