Turbinenschmiersysteme werden in der Regel durch manuelle Inspektionen oder ältere SCADA-Systeme überwacht, denen es an Skalierbarkeit, Echtzeit-Reaktionsfähigkeit und modernen Integrationsmöglichkeiten mangelt. Diese Methoden:
Bei Überschreitung der Schwellenwerte keine sofortigen Warnmeldungen ausgeben.
Mangelnde Integration mit IT-Systemen und Kollaborationsplattformen wie Slack.
Sind oft unflexibel und teuer in der Anpassung oder Skalierung.
Bietet begrenzte historische Nachverfolgbarkeit oder Überprüfbarkeit für Wartungsanalysen.
Unternehmen benötigen eine automatisierte, erweiterbare Lösung in Echtzeit, die kontinuierlich den Ölstand überwacht, Schwellenwerte auswertet undWartungsteams sofort alarmiert– ohne dass komplexe Änderungen an der Infrastruktur erforderlich sind.
Einführung eines Mechanismus zur Überwachung und Alarmierung des Turbinenölstands über OPC UA und SnapLogic
In modernen Industrieumgebungen sind vorausschauende Wartung und Echtzeitüberwachung entscheidend, um die Betriebseffizienz sicherzustellen und kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Ein wichtiger Aspekt für den Zustand einer Turbine ist der Schmierölstand, der, wenn er nicht überprüft wird, zu Überhitzung, erhöhtem Verschleiß und schließlich zu einem Systemausfall führen kann.
Diese Lösung umfasst einen automatisierten Mechanismus zur Überwachung des Ölstands und zur Alarmierung, der auf OPC UA für den sicheren Austausch industrieller Daten und SnapLogic für die nahtlose Integration und ereignisgesteuerte Verarbeitung basiert.
Das System überwacht kontinuierlich den Schmierölstand in einer Turbine mithilfe eines OPC UA-kompatiblen Servers. Der OPC UA Subscribe Snap von SnapLogic überwacht Änderungen der Ölstandsmessdaten. Wenn ein Abfall des Ölstands unter einen definierten Schwellenwert (z. B. 30 %) festgestellt wird, löst das System eine Alarm-Pipeline aus, die das Ereignis protokolliert und die zuständigen Teams über Slack benachrichtigt. Dieses geschlossene System stellt sicher, dass wichtige Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, bevor die Betriebsschwellenwerte überschritten werden.
Arbeitsablauf:
Snaplogic-Pipeline:
Schritt 1: Die Datenquelle – Turbine OPC UA Server
Alles beginnt an der Quelle: dem OPC UA-Server der Turbine.
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) ist ein Machine-to-Machine-Kommunikationsprotokoll, das in der industriellen Automatisierung weit verbreitet ist. Die Turbine stellt über ihren integrierten OPC UA-Server Live-Betriebsdaten bereit, darunter Ölstand, Temperatur, Vibration und mehr.
Schritt 2: Abonnieren der Daten – OPC UA Subscribe (SnapLogic)
Um diese Live-Daten in einem automatisierten Workflow zu nutzen, verwenden wir das OPC UA Subscribe Snap in SnapLogic. Dieses Snap richtet ein dauerhaftes Abonnement für den OPC UA-Server der Turbine ein und überwacht Änderungen im Ölstandsknoten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Abfragemechanismen sind OPC UA-Abonnements ereignisgesteuert – das bedeutet, dass das System nur dann Daten empfängt, wenn eine Änderung auftritt, was es äußerst effizient macht.
✅ OPC UA Subscribe Snap-Konfiguration:
Knoten-ID: Ex: ns=3;s=ns=2;s=Turbine1.LubricationOil.Level (Dies ist der OPC UA-Variablenknoten, der den Ölstand der Turbine darstellt. Sie können diesen mit einem Tool wie Prosys UAExpert durchsuchen und überprüfen.)
Überwachungsmodus:Reporting (Aktiviert die aktive Meldung von Datenänderungen vom Server.)
Abtastintervall:1000 ms (Misst den Knotenwert jede Sekunde.)
Warteschlangengröße:1 (Behält nur die letzte Datenänderung bei; nützlich, wenn nur der aktuelle Status benötigt wird.)
Filter:DataChangeFilter (Konzentriert sich nur auf Änderungen der Datenwerte und nicht auf jede einzelne Probe.)
Auslöser:StatusValue (Löst ein Ereignis aus, wenn sich entweder der Status oder der Wert ändert – geeignet für Alarmierungslogik.)
Totbandtyp:Absolute_1 (Wendet eine absolute Totzone an, um unbedeutende Änderungen zu unterdrücken.)
Totbandwert:1 (Nur auslösen, wenn sich der Ölstand um mehr als 1 Einheit ändert, um Geräusche zu vermeiden.)
Schritt 3: Ereignis verarbeiten
Nachdem die Ölstandsaktualisierungen nun in SnapLogic eingehen, ist es an der Zeit, die Ereignisdaten zu verarbeiten.
Dieser Schritt verwendet in der Regel:
A Mapper-Schnappschuss um das zu extrahieren OilLevel, TurbineIDund Timestamp.
Dadurch werden die für unsere kritische Prüfung erforderlichen Daten isoliert, sodass nur aussagekräftige Werte in den nächsten Schritt gelangen.
Step 4: The Critical Check – Oil Level < 30%
Wenn die eingehenden Daten zeigen, dass der Ölstand unter den kritischen Schwellenwert von 30 % gefallen ist, verzweigt sich die Pipeline und löst eine Notfalllogik aus.
Wenn nicht, wird das Ereignis ignoriert (oder optional für historische Analysen protokolliert).
Schritt 5: Sofortmaßnahmen – Bei niedrigem Ölstand
Wenn die Prüfung zurückkehrt trueWir lösen zwei gleichzeitige Aktionen aus, um das Ereignis zu verarbeiten:
a. Löst einen Alarm aus und protokolliert das Ereignis
Die Pipeline schreibt das Ereignis in ein Data Warehouse oder eine Alarmdatenbank und erfasst dabei:
Turbinen-ID
Ölstandswert
Zeitstempel
Dadurch wird sichergestellt, dass alle kritischen Ereignisse für Audits, Berichte und nachträgliche Analysen gespeichert werden.
✅ Speichern Sie Benachrichtigungen in einem Cloud-Data-Warehouse wie Snowflake.
b. Sendet eine Slack-Benachrichtigung
Mit dem Slack Snap sendet das System eine Sofortnachricht an den von Ihnen ausgewählten Kanal:
Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Wartungsteams oder Vorgesetzten in Echtzeit benachrichtigt werden und proaktiv reagieren können – bevor die Turbine beschädigt wird.
Schlussfolgerung
Durch die Integration von OPC UA in SnapLogic bietet diese Lösung einen skalierbaren, automatisierten Mechanismus in Echtzeit zur Überwachung des Schmierölstands von Turbinen und zur proaktiven Reaktion auf kritische Schwellenwerte .
Der Einsatz der Integrationsplattform von SnapLogic ermöglicht die schnelle Bereitstellung von Alarm-Pipelines, während OPC UA einen sicheren und zuverlässigen Datenzugriff von industriellen Anlagen gewährleistet.
Dieser Ansatz verbessert nicht nur die vorausschauenden Wartungsfunktionen, sondern erhöht auch die Betriebszeit, reduziert den manuellen Aufwand und gewährleistet eine schnellere Reaktion auf Vorfälle durch nahtlose Slack-Benachrichtigungen. Er demonstriert die Leistungsfähigkeit moderner Integrationsplattformen bei der Überbrückung von OT (Operational Technology) und IT (Information Technology) für intelligentere, sicherere und effizientere industrielle Abläufe.
