Manutenzione intelligente con simulazione logica, analisi delle strategie di sicurezza

Abstract

La manutenzione intelligente, componente chiave dell’Industria 4.0, mira a ottimizzare le prestazioni degli asset industriali utilizzando tecnologie avanzate. Software e strumenti di logica e controllo tradizionali utilizzati per la manutenzione in aree critiche in caso di arresto di emergenza, che rappresenta un aspetto critico; normalmente strumenti come MATLAB aiutano solo a simulare il flusso generale del processo, senza considerare le azioni di sicurezza durante la simulazione. Inoltre, è necessario molto tempo per monitorare, registrare le risposte e fornire feedback all'operatore affinché intraprenda le azioni necessarie. Pertanto, tenendo conto di questi fattori, in particolare per l'industria petrolifera e del gas, era necessario uno strumento all-inclusive che aiutasse a monitorare, controllare, simulare e registrare lo stato della logica in esecuzione nel sistema. Questa tesi approfondisce la semplificazione della complessità dell'automazione e del controllo industriale utilizzando la Gerarchia 4.0, uno strumento automatizzato che facilita la progettazione della logica del processo integrando e simulando la logica dei sistemi di sicurezza per gli impianti in caso di arresto di emergenza, incendio e gas, lotta antincendio ecc. Questo programma software è ottimizzato con tutti i documenti rilevanti, i dati statici e dinamici necessari per la convalida incrociata. Consente inoltre la verifica delle connessioni, delle comunicazioni e degli interblocchi tra processi e segnali. In questo rapporto, presentiamo le caratteristiche e i vantaggi della Gerarchia 4.0 per la manutenzione intelligente e la progettazione della logica di processo del sistema di sicurezza che aiuta a ridurre la ridondanza degli errori. I dati provenienti da strumenti tipici sono raggruppati con tag identificativi univoci che ogni causa ed effetto è è possibile trovare blocchi funzione di interblocco direttamente correlati o collegati in cascata e può essere monitorato in modo smart con AI

Smart maintenance a key component of Industry 4.0, aims to optimize the performance and reliability of industrial assets using advanced technologies. Traditional Logic & control software’s & tools used for maintenance in critical areas in case of Emergency Shutdown which is a critical aspects & normally tools like MATLAB only helps you simulate the general process flow but not considering safety actions during simulation. Also, it takes a lot of time to track, record responses & give feedback to the operator to take necessary actions. So, taking these factors into account particularly for Oil & Gas Industry there was a need of all-inclusive tool that help monitor, control, simulate, & record status of the logics running in the system. This thesis delves in simplifying the complexity of Industrial automation & control by using Hierarchy 4.0 which is an automated tool that facilitates the process logic designing by integrating and simulating the logics for the safety systems for the plants in case of Emergency Shutdown, Fire & Gas, Fire Fighting etc. This software program is optimized with all the relevant documents, static & dynamic data that is needed to cross validate It also enables the verification of the connections, communications, and interlocks between different processes and signals. In this report, we present the features and benefits of Hierarchy 4.0 for smart maintenance and process logic designing of the safety system which helps in reducing error redundancy by visualization statistical analysis so logic could work in perfect manner without any malfunctioning. The data from the typical & instruments are grouped in manner with unique identification tags that every cause & effect is either directly related or cascaded can be found function block of interlock & can be smartly monitor with AI tools. We have done case studies showing how Hierarchy 4.0 improve the efficiency, safety, and quality of industrial processes, reducing maintenance costs and downtime