Methodology for Condition Monitoring of Industrial Systems Based on Edge Computing

Radek Byrtus

Doctoral thesis

Anotácia:

Průmysl v moderním pojetí s sebou přináší výzvy v mnoha oblastech. Mezi tyto výzvy se řadí také prediktivní údržba průmyslových zařízení pro automatizaci. Indukční motory, průmyslové roboty a další jsou dnes běžně využívány v rámci výrobních procesů po celém světě. Koncept prediktivní údržby má své kořeny v 90. letech minulého století a v tomto směru existuje mnoho výzkumných prací a publikací. Výrobci se v rámci konkurenčních a cenových bojů také snaží snížit výrobní náklady na minimum, což vede na požadavek celkového zvýšení efektivity výrobního procesu. V posledních desetiletích průmysl prochází celkovou digitalizací a dochází i k efektivnějšímu nakládání s daty v rámci Cloud a Edge platforem. Tato kvalifikační práce si klade za cíl prezentovat metodiku sledování kondice průmyslových strojů běžně používaných v moderním průmyslu. Definuje také základní Edge-enabled rámec pro sledování stavů a prediktivní údržbu (PdM). Pojednává také o moderních přístupech zpracování dat pro potřeby prediktivní údržby v rámci Edge platforem a popisuje také širší souvislosti této problematiky.

Abstract:

Industry in the modern sense brings with it challenges in many areas. Among these challenges is the predictive maintenance of industrial automation equipment. Induction motors, industrial robots and more are now commonly used in manufacturing processes around the world. The concept of predictive maintenance has its roots in the 1990s and there are many research papers and publications in this direction. Manufacturers are also trying to reduce production costs to a minimum as part of competition and price battles, which leads to the requirement for an overall increase in the efficiency of the production process. In the last few decades, the industry has been undergoing total digitalization and there is also a more efficient handling of data within Cloud and Edge platforms. This qualification thesis aims to present a methodology to monitor the condition of industrial machines commonly used in modern industry. It also defines an basic Edge-enabled framework for Condition Monitoring and Predictive Maintenance (PdM). It also discusses modern approaches to data handling for predictive maintenance needs within Edge platforms and describes the broader context of this issue.

Kľúčové slová

Edge-enabled rámec, Metodika, Prediktivní Údržba, Sledování stavu, Edge Computing

Keywords

Edge-enabled framework, Methodology, Predictive Maintenance, Condition Monitoring, Edge Computing

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 8. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: Jiří Koziorek
• Oponent: Petr Čermák, Radovan Hájovský, Dagmar Janáčová

VSB – Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Doctoral programme / odbor:
Elektrotechnika / Technická kybernetika