Hoe asset optimization kan bijdragen aan veilige en optimale kraan operatie

 

Of het nu in een haven is voor container overslag, het verladen van bulkgoederen, of in een offshore- of onderzeese toepassing; kranen zijn overal en ze zijn essentieel in elk logistiek proces. Ze werken vaak in moeilijke omgevingen en worden onderworpen aan korte en intense inschakelduur, en dynamische belastingen vaak in twee richtingen. Om deze redenen worden kraantoepassingen ontworpen onder strikte richtlijnen zoals FEM en met de hoogste aandacht voor veiligheid en betrouwbaarheid.

 

Een voorspellende onderhoudsstrategie draagt ​​bij aan de bedrijfszekerheid en daarom is voor de meeste kraantoepassingen een investering in sensortechnologie gerechtvaardigd, vooral gezien de waarde van die zij vertegenwoordigen. Door het eerder genoemde unieke operationele gedrag is echter nog niet alle technologie gereed om betrouwbare en accurate data te presenteren. Om een ​​trend vast te stellen in een poging om de voortschrijdende slijtage te analyseren, is vooralsnog langere inschakelduur en/of stabiele belasting noodzakelijk.  Een manier om dit te doen, is door eens per ‘x’ interval referentiewaarden te nemen en vast te leggen met een ‘y’ belasting gedurende ‘z’ inschakelduur. Dit is echter niet altijd haalbaar omdat het de reguliere planning verstoort en dus tijdrovend en kostbaar is. Daarom, terwijl de technologie verder wordt ontwikkeld - en grote vooruitgang wordt geboekt - beveelt GBS één of twee keer per jaar optimalisatiebezoeken aan om de toestand van kritieke aandrijvingen (main hoist en trolley) visueel te inspecteren. Aandrijvingen die ene lagere waarde hebben, omdat zij bijvoorbeeld minder vaak worden gebruikt (boom hoist) of met enige redundantie (travel drive), kunnen eenmaal per jaar of op afroep worden geïnspecteerd. Zodra de technologie klaar is om de noodzaak van handmatige metingen gedeeltelijk te elimineren, zal GBS een van de eersten zijn die het weet en het u vertelt.

​

Kom later terug voor succesverhalen uit de kranen industrie.