Värähtelyanalyysi ennakoivassa kunnossapidossa ja prosessin optimoinnissa servo-ohjatuilla lääketeollisuuden laitteilla

Abstract

Lääketeollisuudessa laitteiden luotettavuus on tärkeää muun muassa laadun, turvallisuuden sekä kustannusten kannalta. Monilla muilla teollisuudenaloilla värähtelyanalyysiä käytetään ennakoivassa kunnossapidossa parantamaan näitä tekijöitä. Lääketeollisuudessa on kuitenkin jääty jälkeen värähtelyanalyysin käytössä, mihin suurin syy on alaa koskeva tiukempi sääntely. Tutkielmassa käsitellään lääketeollisuudessa käytettävää johto- tai kuularuuvin ja servomoottorin muodostamaa järjestelmää sekä sen värähtelyanalyysin roolia ennakoivassa kunnossapidossa ja prosessin optimoinnissa. Tarkoituksena on selvittää, onko värähtelyanalyysin hyödyntäminen mahdollista ja mitkä ovat soveltuvimpia värähtelyanalyysimenetelmiä järjestelmälle. Kirjallisuuskatsaus tarkastelee värähtelyanalyysin toteutuksen syitä ja rajoittavia tekijöitä, laitteen toimintaperiaatetta ja hajoamistapoja, värähtelyn teoriaa sekä värähtelyanalyysimenetelmiä. Kirjallisuuskatsauksen perusteella värähtelyanalyysin käyttö on mahdollista tutkitulla järjestelmällä. Käyttöönotto ja käyttö sisältävät kuitenkin sääntelyiden vuoksi lukuisia haasteita. Esitellyistä värähtelyanalyysimenetelmistä jokainen soveltuu järjestelmälle, mutta tehokkaimpia järjestelmän vikatyypeille ovat kuitenkin diskreetti aallokemuunnos sekä verhokäyräanalyysi. Koneoppimismenetelmät ovat todistetusti lisänneet analyysin tarkkuutta samankaltaisilla järjestelmillä ja niistä tehokkaita ovat olleet muun muassa gradient boosting ja decision tree. Luotettavien analyysitulosten saamiseksi, tulisi muutamaa näistä menetelmistä käyttää samanaikaisesti.