Jeśli chodzi o rodzaj przechwytywanych danych, wiele zależy od tego, czy napęd działa jako czujnik, zbierając i analizując dane, czy jako brama przekazująca dane do sieci zewnętrznej. Napęd silnikowy działający jako czujnik będzie monitorował napięcie i prąd oraz sygnalizował potencjalne usterki w urządzeniach silnikowych. Sugeruje się, że 70% problemów z silnikami może być zdiagnozowanych w ten sposób przez napęd. Jednak ze względu na koszty nie wszystkie napędy są wyposażone w czujniki napięcia i prądu, więc nie jest to rozwiązanie powszechne. Aby przemiennik działał jako brama, zbierając dane z inteligentnych czujników innych firm, dostawca przemiennika musiałby zdecydować, które protokoły innych firm będą obsługiwane i co będzie robione z danymi. Ponadto, napęd musiałby być wyposażony w dodatkowy sprzęt, taki jak sieciowy układ scalony.
Jeśli napęd mógłby działać zarówno jako czujnik prądu i napięcia, jak i brama do przesyłania bardziej zaawansowanych danych z inteligentnych czujników w inne miejsce w celu ich analizy, najprawdopodobniej udałoby się zapobiec większości problemów związanych z awariami silnika. Wierzymy, że będzie to jedno z rozwiązań oferowanych przez producentów napędów, ale będzie to wymagało czasu, wykraczającego poza okres naszej prognozy, i nie będzie to technologia możliwa do zastosowania w mniejszych, tańszych napędach.
Zatem, jakie jest najlepsze rozwiązanie? Gdzie dane powinny być analizowane? I w jaki sposób można to zrobić najbardziej ekonomicznie – na dysku czy w chmurze? Problem z czujnikami polega na tym, że mogą one generować ogromną ilość danych. Jeśli chcemy przesyłać do sieci tylko kluczowe dane analityczne dotyczące wydajności silnika i napędu, wszystkie te informacje będą musiały być przetwarzane w napędzie. Napęd musi być w stanie przechowywać te dane, a jednocześnie zbierać nowe informacje, co wymaga modyfikacji sprzętu i oprogramowania. Najprawdopodobniej, w krótkim okresie czasu, napędy jako czujniki będą cechą premium w napędach, a w miarę wzrostu zapotrzebowania na dane z inteligentnych urządzeń, będą stopniowo stawały się standardem.
Duzi gracze mogą być pierwsi w kolejce po technologię konserwacji predykcyjnej opartej na napędach
Zgodnie z ogólną zasadą, im większy silnik, tym większe straty finansowe, gdy stoi on bezczynnie w celu naprawy. Uważamy, że branże, które jako pierwsze ustawią się w kolejce po napędy silnikowe oferujące możliwości konserwacji predykcyjnej, to te wykorzystujące największe i najdroższe maszyny. Ponadto, oczekuje się, że branże procesowe, w których przestój może oznaczać utratę produkowanej partii, wcześnie zaadaptują konserwację predykcyjną. Te branże będą prawdopodobnie obejmować przemysł metalurgiczny, naftowy i gazowy, wodno-ściekowy, energetyczny, chemiczny i farmaceutyczny oraz różne inne sektory, w których występują duże procesy przemysłowe. Oprócz tego, że są one największe, są to również jedne z najszybciej rozwijających się sektorów na rynku. Potencjał oszczędności w tych obszarach dzięki konserwacji predykcyjnej jest ogromny. Motoryzacja, kolejny duży gracz na rynku przemysłowym, już zaczęła wykorzystywać technologie konserwacji predykcyjnej. Przewidujemy, że te większe branże, często posiadające wiele zakładów, będą wykorzystywać kombinację technologii brzegowych i chmury obliczeniowej do analityki predykcyjnej w zakresie utrzymania ruchu.
Mniejsze branże mogą być wolniejsze w stosowaniu konserwacji predykcyjnej ze względu na koszty, ale możemy oczekiwać, że te działania zwiększą zapotrzebowanie na napędy, które mogą diagnozować problemy na miejscu, na silnikach, którymi sterują.
