AN INNOVATIVE MODEL-BASED EARLY WARNING SOFTWARE TO PREVENT UNPLANNED DOWNTIMES

İNOVATİF MODEL BAZLI ARIZA ERKEN UYARI YAZILIMIYLA BEKLENMEDİK DURUŞLARA SON VERME

Abstract

This paper presents the use of Industrial Big Data at Tupras Refinery to increase productivity and energy efficiency by preventing unplanned down time and faulty operation of the equipment. Data obtained from existing protection devices are used through analytics included in software called iMCM. It provides the user with condensed information needed about pending faults of equipment, time to failure and suggested actions anytime and anywhere it is needed. Both its installation and its use are simple without requiring hardware installation, new hardware, sensors, cabling, equipment shutdown and visits to the site. Its simplicity and its ease of use makes it possible for many companies that have been aware of the benefits of predictive maintenance, but had found it too complicated. Analytics, which was previously developed for the Space Shuttle Main Engine, gas turbines and helicopter engines, for early warning of pending faults of industrial equipment is used.

Özet

Bu çalışmada, Tüpraş Rafinerisi’nde Endüstriyel Büyük Veri’den faydalanarak beklenmedik duruşların ve arızalı operasyonun engellenerek üretim ve enerji verimliliğinin artırılmasından bahsedilmektedir. iMCM adlı arıza erken uyarı yazılımı, motor ve ekipmanları sürekli izleyerek gelişmekte olan arızaları erkenden tespit edebilmektedir. iMCM yazılımı, analiz edeceği verileri rafineride bulunan motor koruma cihazlarından çekebilmektedir. Böylece motor ve ekipmanları durdurmaya ve ekstra bir montaja gerek kalmamaktadır. iMCM, kestirimci bakımın faydalarını bilen ama pahalı veya uygulamasını zor bulan firmalar için çok uygun bir çözümdür. iMCM, ekonomik, uygulaması ve kullanımı kolay ve faydası yüksek bir inovasyondur.

Keywords: Büyük veri, iMCM, kestirimci bakım, erken uyarı sistemi, endüstriyel internet