Onderzoek naar Condition-Based Maintenance
op basis van procesdata bij Stork GLT
Auteur: Roel Pot 1273639
Opdrachtgever: Rijksuniversiteit Groningen, Faculteit Bedrijfskunde
Stork GLT
Opleiding: Technische Bedrijfswetenschappen, 5-jarig programma
Informatie Technologie
Begeleiders: Prof. Dr. Ir. J.C. Wortmann
Drs. J. Veldman
Ing. R. Schoemaker
Plaats: Groningen
Stork GLT, who is responsible for the renovation and maintenance of gas plants in Groningen, aims at maximizing predictability and reliability. One of the elements with a high priority is Condition-based Maintenance (CBM). Contradictory to other maintenance policies, CBM applies modern measurement techniques to diagnose the condition of equipment and the level of deterioration during the Operations phase. Advantages of such a policy are: no unnecessary maintenance anymore and the possibility to predict when a failure occurs. Furthermore it is safer for personnel and financially attractive. Literature confirms these advantages. Stork GLT has a lot of historical process data and runs at the moment 10 monitoring cases. Trying to extend these cases it is confronted with the following bottlenecks:
• The way ExaQuantum stores the data because it takes a long time before the actual data is downloaded to the desktop
• MS Excel as a CBM analysing tool because when the file is too large it becomes corrupt
• Culture because maintenance based on information on the screen is not in the daily routine of the maintenance personnel
• It is technically not feasible to extend the amount of cases because a changing condition parameter leads to an unambiguous conclusion.
• No unacceptable condition could be determined which is needed to make a condition monitoring case
• Business case because it is difficult to calculate a break-even point to decide which maintenance approach is preferred
• Validated data that can be accessed by the users
This research was focused on the final two bottlenecks. For analyzing those bottlenecks a learning case was used. The learning case is an air-cooled heat exchanger that is controlled by a Model Based Temperature Controller (MBTC). Therefore Terror could be an indicator of the performance of the heat exchanger. If the
CBM-system is compared with those described in literature, the system of Stork GLT is missing one module, namely data validation. This was earlier identified as one of the bottlenecks. Using two ways, data was validated. The result of data validation is a more representative representation of the performance and the CAnS-filter is the preferred one because it takes into account the whole cluster and defines a steady-state period. After validation there is still some variation left in the data. The reason for this is that the MBTC does not include all the environmental influences.
Research concluded that the dominant critical failure mode “Mechanical Problems - Fans” could not be detected in a trend of the validated Terror. Therefore the current
(time-based) maintenance task cannot be replaced with a CBM-case based on Terror
and the maintenance personnel have to go to cluster anyway to prevent the dominant failure mode. It is therefore not financially attractive to remotely detect the underlying failure mode “external fouling” that was possible with Terror. So, for replacing the
current maintenance task it is necessary to focus on the dominant failure mode.
According to literature to justify (an investment in) CBM three factors have to be considered to determine when CBM is preferred above Time-Based Maintenance (TBM):
• Is the failure pattern of the failure mode random or time-related?
• Does the failure mode occur despite maintaining it with the current (periodic) task?
• What is the difference between the Mean Time Between Failure (MTBF) and the useful life?
Considering the goal to eliminate corrective maintenance on critical failure modes, CBM is preferred over TBM concerning failure modes with a random failure pattern. Looking at the situation at Stork GLT it is determined that every failure mode with a random failure pattern is maintained with a maintenance task based on condition, except for one. CBM is also preferred over TBM concerning failure modes that occurred despite maintaining it with the current (periodic) task. Information on if this occurs can be extracted from SAP. For the other time-related failure modes a break-even analysis has to prove which maintenance task is the preferred one. Bottlenecks in such an analysis are quantifying the qualitative advantages of CBM and because of the annual maintenance stops CBM initially only saves the direct costs of TBM.
Other bottlenecks that should be addressed by extending the CBM activities are: • It is necessary to identify the right condition parameter for remotely detecting
a failure mode. Some of these failure modes can be detected with the current instrumentation and others not. Therefore research has to be done on the application of other CBM-techniques, such as installing specialised instrumentation.
• Reliable and representative data are necessary for CBM. Therefore a data validation module is important.
• The P-F curve seems to be an idealised image. Since an incipient condition (the possibility to measure the condition) is needed a lot of failure modes cannot be maintained by CBM.
Stork GLT, die verantwoordelijk is voor de renovatie en het onderhoud van de gasclusters in Groningen, streeft naar maximale voorspelbaarheid en betrouwbaarheid. Eén van de elementen met een hoge prioriteit hierin is Condition-based Maintenance (CBM). CBM is, in tegenstelling tot andere vormen van onderhoud, een onderhoudsaanpak die gebruik maakt van moderne meettechnieken om de conditie van een installatie te controleren zonder het proces te verstoren. Voordelen hiervan zijn dat men niet onnodig onderhoud meer pleegt, men is voorspelbaar, het komt ten goede aan de veiligheid en het is financieel aantrekkelijk. De literatuur bevestigt het beeld dat CBM voordelen heeft t.o.v. andere onderhoudsaanpakken. Stork GLT heeft de beschikking over veel historische procesdataen heeft op dit moment van 10 installatiedelen een CBM-case gemaakt. Bij het uitbreiden van dit aantal cases loopt men o.a. tegen de volgende knelpunten aan:
• De wijze van opslaan door de servers omdat het opvragen van de ruwe data lang duurt
• MS Excel als CBM analysetool omdat het niet met grote files om kan gaan • Cultuur omdat onderhoud op basis van signalen op het scherm niet in de
dagelijkse routine zit
• Het is technisch niet haalbaar een case te maken omdat een verandering in de conditieparameter niet tot een eenduidige conclusie luidt
• Niet alle informatie kon worden verzameld voor het maken van een case omdat geen onacceptabele conditie kon worden vastgesteld.
• Centraal toegankelijke gevalideerde data omdat men te maken heeft met procesverstoringen
• Business case omdat het moeilijk is een kosten-batenanalyse te maken die uitwijst welke onderhoudsaanpak de voorkeur krijgt
Dit onderzoek heeft zich geconcentreerd op de laatste twee knelpunten aan de hand van een learning case, de inlaatkoeler bestuurd door een Model Based Temperature Controller (MBTC) waardoor Terror een indicatie is van de prestatie van de
koelerbank. Uit de literatuur bleek dat het CBM-systeem van Stork GLT een fase ontbeert die overeenkomt met het gevonden knelpunt datavalidatie. Doormiddel van het valideren van data is een meer representatieve weergave van de prestatie verkregen. Hiervoor zijn twee filter-methoden onderzocht, waarbij CAnS de voorkeur heeft. Wel blijft er nog veel spreiding over in de data wat met name komt omdat de MBTC van de learning case niet met alle omgevingsinvloeden rekening houdt.
Onderzoek naar opgetreden storingen wees uit dat het dominante kritieke faalmechanisme “Mechanical Problems - Fans” niet terug te vinden is in een trend
van de gevalideerde Terror. De huidige (periodieke) onderhoudstaak kan niet
vervangen worden met een CBM-case waarbij de gevalideerde Terror als
conditieparameter fungeert. Wel is in het verleden geconstateerd dat een niet-kritisch ondergeschikt faalmechanisme met Terror gedetecteerd kan worden. Maar omdat men
voor het voorkomen van het kritieke faalmechanisme toch naar het cluster moet loont het niet hier een CBM-case van te maken. Voor het vervangen van een onderhoudstaak is het dus noodzakelijk het dominante faalmechanisme op afstand te kunnen detecteren.
Om (een investering in) CBM te rechtvaardigen kan op basis van drie factoren vastgesteld waar CBM prioriteit heeft boven periodiek onderhoud, namelijk:
• Betreft het een leeftijdsgerelateerd of willekeurig optredend faalmechanisme? • Is het voorgekomen dat een faalmechanisme optreedt ondanks de huidige
onderhoudstaak?
• Wat is het verschil tussen de gemiddelde levensduur en de bruikbare leeftijd? Gezien de doelstelling om geen correctief onderhoud meer toe te laten op kritieke faalmechanismen heeft CBM de voorkeur als het een willekeurig optredend faalmechanisme betreft. Bij Stork GLT blijken al deze faalmechanismen onderhouden te worden met een op conditie gebaseerde taak behalve één waarbij verder onderzoek gedaan dient te worden naar een CBM-case. CBM heeft ook de voorkeur als het is voorgekomen dat een faalmechanisme is opgetreden ondanks de huidige taak. Deze informatie kan uit SAP gehaald worden. Voor een leeftijdsgerelateerd faalmechanisme waarvan het faalmechanisme nog niet is opgetreden moet een kosten-batenanalyse uitwijzen welke aanpak het meest geschikt is. Het kwantificeren van de kwalitatieve voordelen en de jaarlijkse onderhoudsstop zijn hier knelpunten voor een dergelijke analyse.
Overige bevindingen waarmee rekening gehouden moet worden bij het uitbreiden van CBM:
• Voor het maken van een CBM-case is het noodzakelijk een conditieparameter te identificeren die het faalmechanisme op afstand kan detecteren. Er zijn faalmechanismen die met de huidige hulpmiddelen op afstand gedetecteerd kunnen worden en faalmechanismen waarvoor dit niet het geval is waardoor onderzoek gedaan moet worden naar andere CBM-technieken
• Voor het maken van een CBM-case is het noodzakelijk te werken met betrouwbare en representatieve data. Hieruit blijkt het belang van een datavalidatie-fase.
• De P-F kromme van Moubray lijkt een ideaalbeeld en door de technische haalbaarheidseisen vallen veel faalmechanismen af voor CBM.
Met deze scriptie beëindig ik mijn afstudeeronderzoek bij Stork GLT en mijn studie Technische Bedrijfswetenschappen aan de Rijksuniversiteit Groningen. Het onderzoek is gestart in Maart 2006 en afgerond in April 2007.
Ik wil verschillende mensen bedanken voor de totstandkoming van deze scriptie:
Allereerst alle mensen bij Stork GLT die mij geholpen hebben bij het onderzoek, in het bijzonder de Maintenance Engineers Rob, Geert, Werner, Martijn en Marcel voor alle kennis die zij mij hebben bijgebracht over het onderhoudsproces, de Process Control Engineers Wim en Freek voor het geduld mij in te wijden in de wereld van procestechnologie en Process Control en Theo en Frank voor alle vragen op basis van instrumentatie en data.
Ten tweede wil ik de begeleiders bedanken voor al hun input en begeleiding gedurende het onderzoek. In het bijzonder wil ik hier Jasper bedanken die naast het begeleiderschap ook gediend heeft als sparringpartner, spellingscontroleur en bovenal een fijne collega.
Roel Pot
Groningen, 2007 roelpot@gmail.com
IV Inhoudsopgave
1 Introductie ______________________________________________________14 2 Onderhoud ______________________________________________________17 2.1 Introductie ________________________________________________________ 17 2.2 Correctief Onderhoud ______________________________________________ 18 2.3 Preventief Onderhoud ______________________________________________ 18 2.3.1 Onderhoud gebaseerd op tijd______________________________________________18 2.3.2 Onderhoud gebaseerd op conditie __________________________________________20 2.3.3 Het vinden van verborgen faalmechanismen__________________________________21 2.3.4 Onderhoud gebaseerd op gebruik __________________________________________21 2.4 Samenvatting ______________________________________________________ 22 3 Stork GLT_______________________________________________________23 3.1 Introductie ________________________________________________________ 23 3.2 GLT Project ______________________________________________________ 23 3.2.1 Introductie ____________________________________________________________23 3.2.2 Clusters ______________________________________________________________23 3.2.3 Renovatie_____________________________________________________________24 3.2.4 Beschrijving van de installatie en het proces__________________________________25 3.3 Algemene Informatie _______________________________________________ 26 3.4 Missie ____________________________________________________________ 27 3.5 Primaire Proces____________________________________________________ 27 3.6 Onderhoud________________________________________________________ 28 4 Onderzoeksopzet__________________________________________________30 4.1 Probleemstelling ___________________________________________________ 30 4.2 Wat wordt onder CBM verstaan? _____________________________________ 30 4.3 Structuur van het onderzoek _________________________________________ 30 4.4 Diagnosefase ______________________________________________________ 31 4.5 Ontwerpfase ______________________________________________________ 32 4.5.1 Ontwerp van CBM raamwerk voor de learning case____________________________32 4.5.2 Generaliseren__________________________________________________________32 4.6 Afbakening _______________________________________________________ 335.4 Knelpunt 2: MS Excel_______________________________________________ 35 5.5 Knelpunt 3: Centraal toegankelijke gevalideerde dataset _________________ 35 5.6 Knelpunt 4: Procesverstoringen ______________________________________ 36 5.7 Knelpunt 5: Cultuur ________________________________________________ 36 5.8 Knelpunt 6: Business Case ___________________________________________ 36 5.9 Conclusie _________________________________________________________ 36 5.10 Discussie__________________________________________________________ 37
6 Beschrijving huidige CBM systeem___________________________________38
6.1 Introductie ________________________________________________________ 38 6.2 Maintenance Reference Plan _________________________________________ 38 6.2.1 Plannen ______________________________________________________________39 6.2.2 Uitvoeren_____________________________________________________________44 6.2.3 Analyseren en Verbeteren ________________________________________________44 6.2.4 Samenvatting en Reflectie________________________________________________44 6.3 Condition-Based Maintenance________________________________________ 45 6.3.1 Lonend_______________________________________________________________46 6.3.2 Technisch haalbaar _____________________________________________________47 6.3.3 CBM case definiëren ____________________________________________________47 6.3.4 Ontwikkelen van een CBM case ___________________________________________48 6.3.5 Onderliggende faalmechanismen __________________________________________50 6.3.6 Samenvatting en Reflectie________________________________________________50 6.4 Technologie _______________________________________________________ 51 6.5 Schematische weergave CBM systeem Stork GLT _______________________ 52 6.5.1 Voorbereidingsfase _____________________________________________________52 6.5.2 Monitoring fase ________________________________________________________53 6.6 Conclusie _________________________________________________________ 53
7 De Learning Case_________________________________________________54
7.1 Introductie ________________________________________________________ 54 7.2 Functie van de warmtewisselaar ______________________________________ 54 7.3 Bepalen van de juiste onderhoudsaanpak ______________________________ 55 7.4 Huidig Onderhoud _________________________________________________ 57 7.5 Besturing _________________________________________________________ 58 7.5.1 Eenvoudige regelaar ____________________________________________________58 7.5.2 PID Controller _________________________________________________________58
7.5.3 Model Based Controller _________________________________________________58 7.6 Hoe werkt de Model Based Controller? ________________________________ 59 7.7 Samenvatting ______________________________________________________ 61 7.8 Discussie__________________________________________________________ 61
8 Diagnose ________________________________________________________62
8.1 Introductie ________________________________________________________ 62 8.2 Waar biedt CBM een oplossing? ______________________________________ 62 8.3 Het faalmechanisme “Interne Vervuiling” ______________________________ 63 8.4 GO of NO-GO _____________________________________________________ 64 8.5 Doorlopen van CBM stappenplan _____________________________________ 65 8.5.1 Technische haalbaarheid _________________________________________________65 8.5.2 Is het uitvoeren van CBM lonend? _________________________________________67 8.6 Voorbereiden van de monitoring case__________________________________ 69 8.6.1 Bepalen van de conditieparameter__________________________________________69 8.6.2 Bepaling van de methodiek _______________________________________________69 8.6.3 Bepalen optimale conditie ________________________________________________69 8.6.4 Bepalen onacceptabele conditie ___________________________________________69 8.6.5 Overige stellingen ______________________________________________________71 8.7 Data _____________________________________________________________ 71 8.7.1 Introductie ____________________________________________________________71 8.7.2 Oorzaak ______________________________________________________________72 8.7.3 Probleem _____________________________________________________________73 8.7.4 Oplossing_____________________________________________________________73 8.8 Trend ____________________________________________________________ 77 8.9 Conclusie _________________________________________________________ 78 8.9.1 Data _________________________________________________________________79 8.9.2 Verschillende faalmechanismen ___________________________________________79 8.9.3 Geen onacceptabele conditie ______________________________________________79 8.9.4 Geen business case _____________________________________________________79 8.9.5 Geen representatieve weergave van de prestatie van de koelerbank ________________80 8.10 Discussie__________________________________________________________ 80
9 Theoretische Onderbouwing Ontwerp Condition Monitoring Systeem_______81
9.1 Inleiding __________________________________________________________ 81 9.2 Data verzameling __________________________________________________ 81 9.3 Resultaat _________________________________________________________ 81
10.1 Inleiding __________________________________________________________ 86 10.2 Representatieve data________________________________________________ 86 10.3 Onechte fouten ____________________________________________________ 87 10.3.1 Online ______________________________________________________________88 10.3.2 Statisch model of dynamisch model _______________________________________88 10.4 PCN “Performance Monitoring”______________________________________ 89 10.4.1 Theoretische Onderbouwing _____________________________________________89 10.4.2 Aanpak met tijdsinterval 1 uur ___________________________________________90 10.4.3 Resultaat tijdsinterval 1 uur______________________________________________92 10.4.4 Aanpak met als tijdsinterval 5s ___________________________________________92 10.4.5 Resultaat 1 januari 2005 Bierum __________________________________________93 10.4.6 Aanpak Steekproef ____________________________________________________94 10.4.7 Resultaat Steekproef ___________________________________________________96 10.4.8 Resultaat Bierum 2005: _________________________________________________96 10.4.9 Conclusie____________________________________________________________98 10.4.10 Discussie ___________________________________________________________98 10.5 Capacity Analysis System (CAnS)_____________________________________ 98 10.5.1 Theoretische onderbouwing _____________________________________________99 10.5.2 CAnS Filter _________________________________________________________101 10.5.3 Bepalen van het juiste tijdsinterval _______________________________________101 10.5.4 Aanpak ____________________________________________________________105 10.5.5 Resultaat CAnS filter Bierum 2005_______________________________________106 10.5.6 Resultaat CAnS filter Bierum 2006_______________________________________107 10.5.7 Conclusie___________________________________________________________108 10.5.8 Discussie ___________________________________________________________108 10.6 Verklaring trend en spreiding Terror__________________________________ 109
10.6.1 Warmtecapaciteit Gas (CG) _____________________________________________110 10.6.2 Warmtecapaciteit lucht (CF) ____________________________________________110 10.6.3 Dichtheid lucht ______________________________________________________111 10.6.4 Condensaat _________________________________________________________112 10.6.5 Correlatietest ________________________________________________________112 10.6.6 Conclusie___________________________________________________________113 10.6.7 Discussie ___________________________________________________________113 10.7 Conclusie ________________________________________________________ 114 10.8 Discussie_________________________________________________________ 115
11 Onderzoeken naar storingen ______________________________________116
11.1 Introductie _______________________________________________________ 116 11.2 Onderzoek naar correctieve storingen ________________________________ 116
11.2.1 Aanpak ____________________________________________________________116 11.2.2 Resultaat correctieve storingen __________________________________________117 11.2.3 Conclusie___________________________________________________________119 11.2.4 Discussie ___________________________________________________________119 11.3 Onderzoek preventieve acties _______________________________________ 120 11.3.1 Aanpak ____________________________________________________________120 11.3.2 Resultaat preventieve acties: ____________________________________________120 11.3.3 Conclusie preventieve acties ____________________________________________120 11.4 Onderzoek naar externe vervuiling___________________________________ 121 11.4.1 Aanpak ____________________________________________________________121 11.4.2 Resultaat ___________________________________________________________121 11.4.3 Conclusie___________________________________________________________122 11.4.4 Discussie onderzoek externe vervuiling ___________________________________122 11.5 Condition-Based Maintenance_______________________________________ 122 11.5.1 Introductie __________________________________________________________122 11.5.2 Hoe wel Condition-Based Maintenance? __________________________________123 11.5.3 Praktijk ____________________________________________________________123 11.5.4 CBM vs. Draaiuren ___________________________________________________124 11.6 Conclusie ________________________________________________________ 125 11.7 Discussie_________________________________________________________ 126 12 Justificatie CBM _______________________________________________127 12.1 Introductie _______________________________________________________ 127 12.2 Theoretische onderbouwing _________________________________________ 127 12.2.1 Introductie __________________________________________________________127 12.2.2 Theorie ____________________________________________________________128 12.2.3 Conclusie___________________________________________________________133 12.2.4 Discussie ___________________________________________________________133 12.3 Stork GLT _______________________________________________________ 133 12.3.1 Introductie __________________________________________________________133 12.3.2 Methode____________________________________________________________134 12.3.3 Aanpak ____________________________________________________________135 12.4 Conclusie ________________________________________________________ 140 12.5 Discussie_________________________________________________________ 142 13 Conclusie _____________________________________________________144 14 Aanbevelingen _________________________________________________149
14.1 Verder onderzoek naar een datavalidatie-fase__________________________ 149 14.2 Verder onderzoek moet uitwijzen in hoeverre de niet onderzochte knelpunten
14.5 Onderzoek naar de meetbaarheid van de conditie ______________________ 150 14.6 Verder onderzoek doen naar de vraag wanneer CBM de voorkeur heeft boven een op tijd gebaseerde taak ______________________________________________ 151 14.7 Onderzoek naar conditieparameter __________________________________ 151 14.8 Onderzoek doen naar een CBM-case voor het enige kritische, niet met CBM onderhouden, willekeurig optredend faalmechanisme ________________________ 151
15 Bronnen ______________________________________________________152
15.1 Literatuur _______________________________________________________ 152 15.2 Overige bronnen __________________________________________________ 154
16 Bijlagen_______________________________________________________156
16.1 Bijlage 1: FMEA; Kritikaliteit Matrix ________________________________ 156 16.2 Bijlage 2: FMEA koelerbank ________________________________________ 158 16.3 Bijlage 3: PCN Model ______________________________________________ 163 16.4 Bijlage 4: Opgetreden storingen _____________________________________ 164 16.5 Bijlage 5: Kritieke tijdsgerelateerde faalmechanismen___________________ 165
17 Bijlage 6: Literatuur geregelde grootheid____________________________167
17.1 Introductie _______________________________________________________ 167 17.2 Dataverzameling __________________________________________________ 167 17.3 Resultaat ________________________________________________________ 167 17.4 Conclusie ________________________________________________________ 168 17.5 Discussie_________________________________________________________ 169
1 Introductie
“ROTTERDAM. Olieconcern Shell gaat in de Golf van Mexico op drie nieuwe, extreem diepe locaties olie en gas winnen. Daarmee hoopt het bedrijf zijn productie, die dit jaar lager uitkomt dan verwacht, op termijn te verbeteren.” .... “Door de wereldwijd geïntensiveerde zoektocht naar olie- en gas zijn materieel en specialisten op dit vlak schaarser en lopen de kosten voor de oliemaatschappijen op. Shell investeerde in het derde kwartaal 3,9 miljard dollar in exploratie en productie (EP), ruim 1,3 miljard meer dan een jaar eerder. “De kostendruk blijft de grootste uitdaging voor onze industrie”, liet bestuursvoorzitter Jeroen van der Veer in een toelichting weten. Volgens Shell blijft de aanzienlijke kostendruk in de olie- en gasindustrie voortduren.” -NRC.NEXT vrijdag 27 oktober 2006-
Productiviteit is erg belangrijk in de concurrentiestrijd tussen productiebedrijven. Productiviteit wordt over het algemeen gezien als de input die nodig is om de gewenste output te halen (Daft, 2001). Een voorwaarde voor een hoge productiviteit in de proces- en maakindustrie is een hoge beschikbaarheid van kapitaalgoederen en arbeid. De discipline “onderhoud” is primair verantwoordelijk voor de beschikbaarheid van kapitaalgoederen. Om een hoge beschikbaarheid veilig te stellen is een goed functionerende onderhoudsorganisatie nodig. Deze kan voorkomen dat de winst afneemt vanwege een dalende productiecapaciteit, de kosten van reserve onderdelen, kwaliteitafname en schade door het niet kunnen nakomen van afleverspecificaties (Bengtsson, 2004).
Onderhoud werd in het verleden nogal eens gezien als een noodzakelijk kwaad. Productontwikkeling en -ontwerp waren na de tweede wereldoorlog de dominante disciplines. De laatste 20 jaar is deze visie veranderd, onder meer door nieuwe verwachtingen, onderzoek en technologische vooruitgang (Moubray, 1997). Organisaties zijn op zoek gegaan naar mogelijkheden om het onderhoudsproces te optimaliseren, zo ook Shell. Door het uitputten van de velden heeft Shell wereldwijd te maken met stijgende productiekosten. Daarnaast zorgt de hoge olieprijs voor een toenemende marktdruk. Bovendien zijn onderhoudsgerelateerde kosten de hoogste van alle productiegerelateerde kosten.1 Ten slotte leiden veranderingen in de gasmarkt tot een toenemende vraag naar gas voor de locatie Groningen.
class” prestaties en de huidige prestaties weg te nemen.2 Om Operational Excellence te realiseren moet Shell vanuit onderhoudsperspectief:
• De beschikbaarheid van haar kapitaal maximaliseren
• Tegen optimale kosten, zonder schade aan te brengen aan het personeel en het milieu
• Terwijl de technische integriteit gewaarborgd blijft. Een installatie heeft integriteit als onder gespecificeerde condities falen geen onverdraagzame schade aan brengt aan de veiligheid van het personeel, de omgeving of de boekwaarde.
Een van de strategieën om Operational Excellence te realiseren is Total Reliability. Het doel van Total Reliability is het elimineren van de variabiliteit door te streven naar maximale voorspelbaarheid en betrouwbaarheid. Aan de hand van een raamwerk moet deze visie structuur krijgen. Dit raamwerk, de Maintenance Integrity Management Standard (MIMS), is een beschrijving van alle processen en geeft aan hoe onderhoud en integriteit gemanaged en uitgevoerd moeten worden. Het raamwerk bestaat uit 4 gebieden die in totaal uit 20 kritieke elementen bestaan. Eén van die elementen met een hoge prioriteit is Condition-based Maintenance (CBM) (zie Figuur 1.1).
Figuur 1.1: Elementen van het Total Reliability raamwerk inclusief prioriteit [bron: MIMS_elements_20060301]
2
CBM is een onderhoudsaanpak die gebruik maakt van moderne meettechnieken om de conditie van een installatie te controleren (meestal) zonder het proces te verstoren. Voordat de functie van een installatiedeel daadwerkelijk faalt kan men ingrijpen.
Hieronder, in Figuur 1.2, is de “Operational Excellence” strategie in relatie tot Condition-based Maintenance grafisch weergegeven. Hierbij geven de rechthoeken de initiatieven weer op verschillende niveaus om het doel te realiseren. De gekantelde vierkanten geven de relatie weer tussen de initiatieven verbonden door een lijn. Zoals te zien is, is Condition-based Maintenance een van de elementen om Total Reliability te realiseren, wat uiteindelijk moet leiden tot Operational Excellence.
Figuur 1.2: Grafische weergave van de Operational Excellence strategie in relatie tot CBM
Zoals op de voorpagina te lezen is speelt het onderzoek zich af binnen de organisatie Stork GLT en niet binnen Shell. Deze inleiding is echter van belang om de lezer bekend te maken met de aanleiding van dit onderzoek. Verderop zal de relatie tussen Shell en Stork GLT worden uitgelegd.
2.1 Introductie
In hoofdstuk 1 is al gesproken over de onderhoudsaanpak Condition-based Maintenance (CBM). Dit is echter niet de enige aanpak. In dit hoofdstuk wordt een korte introductie gegeven van de verschillende onderhoudsaanpakken. Onderhoud wordt hier gedefinieerd als de combinatie van alle technische en administratieve acties om een onderdeel of systeem in een goede staat te houden of naar een goede staat te brengen waarin het zijn vastgestelde functie kan uitvoeren.3
Figuur 2.1: Schematisch overzicht van de verschillende onderhoudsaanpakken [bron: deels gebaseerd op SS-EN 13306, 2001 uit Bengtsson 2004]
In Figuur 2.1 is te zien dat onderhoud grofweg in twee aanpakken uiteengezet kan worden, namelijk correctief onderhoud en preventief onderhoud. Preventief onderhoud kan worden onderverdeeld in vier verschillende aanpakken, namelijk op conditie gebaseerd, op tijd gebaseerd, gebaseerd op gebruik en het vinden van verborgen faalmodes. Ze hebben gemeen dat elke ingreep gepland kan worden in tegenstelling tot correctief onderhoud. Figuur 2.1 is gebaseerd op de Zweedse standaard SS-EN 13306 (2001) uit Bengtsson (2004). Daar waar de Zweedse standaard twee preventieve onderhoudsaanpakken onderscheid is hier een derde en vierde toegevoegd, namelijk het vinden van verborgen faalmechanismen en gebruiksafhankelijk onderzoek. Zowel Moubray (1997) als Smith (1993) noemen het vinden van verborgen faalmechanismen in hun Reliability Centered Maintenance
3
(RCM) methodologie. Daarnaast wordt o.a. aan de RuG onderzoek gedaan naar gebruiksafhankelijk onderzoek. Hieronder zal elke aanpak met de bijbehorende voor- en nadelen worden besproken.
2.2 Correctief Onderhoud
Correctief onderhoud kenmerkt zich door onderhoud te plegen op het moment dat de installatie al niet meer goed of helemaal niet meer functioneert. Dit wordt ook wel aangeduid als een reactieve aanpak omdat onderhoud geïnitieerd wordt op basis van een ongeplande gebeurtenis. Als een installatiedeel niet meer naar behoren functioneert heeft men twee keuzes: het onderhoud moet onmiddellijk uitgevoerd worden of worden uitgesteld naar een in de toekomst gepland onderhoudstijdstip. Het voordeel van deze aanpak is dat men geen onnodige onderhoudskosten maakt, men doet immers alleen onderhoud als dit ook daadwerkelijk nodig is (Lebold et.al, 2003). De nadelen van deze onderhoudsaanpak zijn vaak groot, in het bijzonder de kosten van functioneel falen. Zo kunnen de kosten enorm oplopen omdat het falen van een installatie enorme gevolgen kan hebben voor andere installatiedelen, personeel en/ of milieu. Bovendien vindt het falen van een installatie vaak plaats op een slecht moment. Ten slotte, als een installatie faalt gaat dit ten koste van de productie (Tsang, 1995). Deze nadelige gevolgen zijn de aanzet geweest tot het zoeken naar een beter alternatief. Deze vond men in het preventief onderhouden van de installatiedelen om het functioneel falen voor te zijn.
2.3 Preventief Onderhoud
Preventief onderhoud, ook wel pro-actief onderhoud genoemd, bestond aanvankelijk alleen uit periodiek onderhoud, onderhoud gebaseerd op tijd. Met de technologische vooruitgang en nieuwe inzichten zijn hier drie nieuwe aanpakken bijgekomen, namelijk onderhoud gebaseerd op de conditie van een installatiedeel, in de literatuur Condition-Based Maintenance (CBM) genoemd, het vinden van verborgen faalmechanismen (Smith, 1993,Moubray, 1997) en tenslotte onderhoud gebaseerd op gebruik. Hieronder volgt een introductie van deze pro-actieve aanpakken.
2.3.1 Onderhoud gebaseerd op tijd
Onderhoud gebaseerd op tijd maakt gebruik van statistische- en betrouwbaarheidsanalyses om het tijdstip vast te stellen waarop onderhoud gedaan moet worden voordat de installatie faalt (Mann, 1995). Men maakt gebruik van databases, gegevens van de fabrikant, kennis, ervaring etc. om de periode te bepalen
verrassingen komt te staan • Derving wordt verminderd
• De schade aan omliggende bezittingen wordt voorkomen
Ondanks deze voordelen heeft ook periodiek onderhoud nog enkele nadelen: Ten eerste wordt onderhoud uitgevoerd ongeacht de conditie van het installatiedeel met als gevolg dat onnodig ingegrepen kan worden. Dat dit riskant is, toont een studie in een elektriciteitscentrale aan. Binnen een week na een (onderhouds)ingreep ontstaan 56% van de stroomonderbrekingen (Corio en Costantini, 1989). Een tweede nadeel zijn de aannames die gemaakt moeten worden bij het vaststellen van het onderhoudsinterval. Zo moeten er aannames gemaakt worden over de condities waarin het betreffende installatiedeel opereert, bijv. aantal draaiuren, constante of wisselende belasting, druk, temperatuur enz. Daarnaast kunnen dezelfde types installatiedelen onder verschillende omstandigheden moeten opereren (Mann, 1995). Ten slotte zal men bij het vaststellen van het onderhoudsinterval aan de “voorzichtige kant” van het gemiddelde gaan zitten, vooral bij kritieke installatiedelen (Lebold et.al, 2003).
Bovendien is uit verschillende studies gebleken dat de meerderheid van de faalmechanismen niet tijdsgerelateerd zijn. In deze studies worden 6 faalpatronen onderscheiden (zie Figuur 2.2) waarbij de kans op falen is uitgezet tegen de tijd. In het verleden werd vaak gedacht dat het merendeel van de installatiedelen een faalpatroon had in de vorm van een badkuip. In 1978 heeft een studie in de civiele luchtvaart uitgewezen echter uitgewezen dat 4% van de onderdelen maar een slijtagepatroon heeft in de vorm van een badcurve (Moubray, 1997). Verder had in totaal slechts 6% van de onderdelen een duidelijke slijtage patroon aan het einde van de levensduur en 5% een toename van de faalkans in de tijd. Dat betekent dat 89% van de onderdelen geen tijdsafhankelijk faalmechanisme had zodat de faalkans van die installatiedelen niet afneemt met tijdsgerelateerd onderhoud. Andere studies laten een soortgelijk beeld zien (Honkanen, 2004). UAL en Broberg zijn studies gedaan in de luchtvaart, MSP in de scheepvaart en SUBMEPP in militaire onderzeeboten. Er kan geconcludeerd worden dat het in maximaal 30% van de gevallen gaat om een faalkans die in de tijd toeneemt, zie Figuur 2.2. Een kanttekening hierbij is dat de studies niet in de gas- en olie industrie zijn uitgevoerd waardoor niet met zekerheid geconcludeerd kan worden of deze cijfers ook voor installatiedelen in deze industrie betrekking hebben.
Figuur 2.2: 4 Studies die de waarschijnlijkheid van de verschillende faalpatronen aantonen [bron: Honkanen, 2004]
2.3.2 Onderhoud gebaseerd op conditie
Periodiek onderhoud heeft veel voordelen boven correctief onderhoud. Toch zijn er nog verbeteringen mogelijk. Volgens Bloch en Geitner (1983) gaat falen in 99% van de gevallen vooraf aan bepaalde tekens, een afnemende conditie of andere indicaties. Er zijn veel definities van CBM te vinden. Zo definieert Mitchell (1998) CBM als volgt: “Maintenance actions based on actual condition obtained from in-situ, non-invasive tests, operating and condition measurement.”. Butcher (2000) definieert CBM als “CBM is a set of maintenance actions based on real-time or near-real time assessment of equipment condition which is obtained from embedded sensors and/or external tests & measurements taken by portable equipment”. De definitie volgens Moubray (1997) luidt: On-condition tasks entail checking for potential failures, so that action can be taken to prevent the functional failure or to avoid the consequences of the functional failure. Tenslotte definieert Smith (1993) CBM als: CBM detects the onset of failure and predict the point in time where failure is likely to occur in the future.
De essentie van bovenstaande definities is dat CBM het mogelijk maakt onderhoud te doen dan wanneer nodig op basis van de conditie van een installatiedeel zodat functioneel falen voorkomen wordt.
Volgens het Handboek Condition Based Maintenance4 (2003), een document binnen Stork GLT, is de gebruikte methodiek voor CBM gebaseerd op het ‘op afstand’ zichtbaar maken van de theoretische P-F kromme (zie Figuur 2.3) waardoor er, tijdens normaal bedrijf, een constante controle is op de mogelijkheid van falen (Potential failure). Zodoende kunnen tijdig acties worden genomen om functioneel falen (Functional failure) en de consequenties hiervan te voorkomen (Moubray, 1997). Voordelen hiervan zijn dat men niet onnodig onderhoud meer pleegt, wat de kans op falen aanmerkelijk verminderd. Bovendien komt dit ten goede aan de veiligheid, men verkeert minder vaak in gevaarlijke ruimtes, of bij gevaarlijke machines. Daarnaast is het financieel aantrekkelijk omdat onnodig onderhoud wordt geminimaliseerd en tenslotte wordt men voorspelbaarder.
Figuur 2.3: P-F kromme [bron: Handboek “Condition-Based Maintenance”, 2003]
2.3.3 Het vinden van verborgen faalmechanismen
Failure Finding is een aanpak om verborgen gebreken te ontdekken. Zo’n aanpak is geschikt voor installatiedelen die niet regelmatig gebruikt worden, denk aan een redundante pomp of een reservewiel in de auto. Een dergelijke bezitting zou periodiek getest of gecontroleerd moeten worden om te zorgen dat deze zich in een goede staat bevind en ingezet kan worden dan wanneer nodig (Moubray, 1997, Smith, 1993).
2.3.4 Onderhoud gebaseerd op gebruik
Onder andere aan de RuG wordt onderzoek gedaan naar gebruiksafhankelijk onderhoud. Binnen gebruiksafhankelijk onderzoek staat het gebruik centraal en wordt het onderhoud hierop afgestemd. De lezer kan zich wellicht voorstellen dat een tank
4
die in het verleden ingezet werd voor een oorlog in West-Europa ander onderhoud vereist dan dezelfde tank die gebruikt wordt voor een vredesmissie in de woestijn in Afrika.
2.4 Samenvatting
In dit hoofdstuk zijn de verschillende onderhoudsaanpakken tegen elkaar uiteen gezet. Hierbij is veel gebruik gemaakt van de wetenschappelijke literatuur. Hieruit kunnen een aantal conclusies getrokken worden. Preventief onderhoud heeft de voorkeur boven correctief onderhoud. Men grijpt in voordat een installatiedeel functioneel faalt. Hierbij voorkomt men eventuele gevolgen die falen kan hebben voor andere installatiedelen, personeel en milieu. Bovendien kan het onderhoud ingepland worden. Ten slotte vergroot het de beschikbaarheid en leverbetrouwbaarheid. Binnen preventief onderhoud zijn verschillende onderhoudsaanpakken te onderscheiden waarbij CBM prioriteit heeft boven op tijd gebaseerd onderhoud. Door het op afstand controleren van de conditie van een installatiedeel wordt alleen onderhoud gedaan wanneer dat nodig is wat de nodige voordelen met zich mee brengt. Het vinden van verborgen faalmechanismen is geschikt voor die faalmechanismen die onder normaal gebruik niet opvallen aan de operators en gebruiksafhankelijk onderhoud loont wanneer er sprake is van wisselende omstandigheden waaronder het te onderhouden installatiedeel moet opereren, zie het voorbeeld in paragraaf 2.3.4. Figuur 2.4 geeft een goed overzicht van de voor- en nadelen van de verschillende onderhoudsaanpakken. De meeste van de genoemde voor- en nadelen zijn hierboven besproken, de figuur voegt hier nog enkele aan toe. De essentie blijft echter intact.
3.1 Introductie
In het vorige hoofdstuk is een introductie gegeven van de verschillende onderhoudsaanpakken om CBM te positioneren tegenover de andere mogelijkheden. In dit hoofdstuk wordt de organisatie waar het onderzoek zich zal afspelen geïntroduceerd, namelijk Stork GLT. In de inleiding is al gesproken over de organisatie Shell. Verderop zal het verband tussen Shell en Stork GLT worden uitgelegd. Als eerste wordt ingegaan op het GLT project. Vervolgens wordt de organisatie Stork GLT geïntroduceerd en tenslotte wordt een beschrijving gegeven van de onderhoudsafdeling, de afdeling waar het onderzoek zich vooral afspeelt.
3.2 GLT Project
3.2.1 Introductie
In 1943 werd door Shell een olieveld bij Schoonebeek gevonden. Na deze vondst hebben Shell en Esso besloten een joint venture op te richten die zich bezig moest houden met de opsporing en winning van aardolie. Zo ontstond de Nederlandse Aardolie Maatschappij (NAM), die bestuurd wordt door de actieve partner Shell.5 In de jaren 60 van de vorige eeuw werd het gasveld bij Slochteren ontdekt, wat tot een van de grootste ter wereld behoort. Van de ongeveer 70 miljard kubieke meter gas die Nederland jaarlijks produceert, is een derde Groningergas. De rest komt uit zogenaamde ‘kleine velden’ op het land en in het Nederlandse deel van de Noordzee. Tot het begin van de jaren zeventig was het Groningerveld de belangrijkste leverancier van aardgas. Om te voorkomen dat het veld te snel leeg zou raken, wees de regering het Groningerveld aan als ‘strategische reserve’. Nu krijgen de ruim honderd kleine velden in de rest van Nederland voorrang bij de gasproductie. Bij winterse kou, als de vraag naar aardgas een piek bereikt, moet het Groningerveld voluit meedraaien. Dan levert het driekwart van het benodigde gas en speelt het een essentiële rol in de gasvoorziening.6
3.2.2 Clusters
Het Groningerveld bestaat uit 29 productielocaties, ook wel clusters genoemd, en ov’s. Een cluster bestaat uit een combinatie van een aantal putten en een
5
bron: http://www.nam.nl 6
behandelingsinstallatie. Er zijn drie typen clusters, de ‘standard size’-, de ‘double standard size’ en ‘king size’-clusters. De standard size clusters kunnen maximaal 15 miljoen kubieke meter gas per dag behandelen en de king size clusters 25 miljoen kubieke meter gas. Figuur 3.1 geeft een geografisch overzicht van de clusters in Groningen vóór de renovatie.7
Figuur 3.1: locatie van de clusters [bron: introductiecursus]
3.2.3 Renovatie
De apparatuur van het Groningerveld is altijd goed onderhouden en voldoet nog steeds aan alle veiligheidseisen. De techniek heeft echter niet stilgestaan en de milieueisen zijn strenger geworden. Bovendien zijn er extra maatregelen nodig om de gasstroom op gang te houden. Dit vormt de basis voor het Groningen Long Term (GLT) project. Het GLT project bestaat uit de renovatie van alle clusters en vervolgens het onderhoud daarvan. Op elke nieuwe locatie komt een compressor te staan die bij een te lage druk bij kan springen zodat het gas op afleverspecificaties afgeleverd kan worden aan de Gasunie. Bovendien krijgen de te renoveren clusters een rechtstreekse verbinding met het regelcentrum van de NAM. Via computers wordt geregeld welke locaties het gas gaan produceren dat nodig is om aan de vraag te voldoen en welke locaties buiten bedrijf kunnen blijven. De automatisering is zo ver doorgevoerd, dat aan het hele productieproces nauwelijks mensen te pas komen.8 In
is een batch van 3 clusters per jaar te renoveren zodat het renovatieproject op 1 januari 2010 voltooid is.
3.2.4 Beschrijving van de installatie en het proces
De putten leveren gas vanuit het Groninger reservoir. Dit gas moet worden behandeld om aan de Gasunie specificaties te voldoen. Voordat het gas afgeleverd wordt moet het gas ontdaan worden van water en condensaat tot een dauwpunt van -3°C. De afleverdruk is normaal 66 Barg9.
Figuur 3.2: Proces in hoofdlijnen [bron: schermweergave DCS]
In Figuur 3.2 is een eenvoudige schematische weergave van het proces te zien. Het gas uit de putten wordt verzameld en naar zogenaamde inlaattreinen geleid. In de beide inlaattreinen wordt eerst het vloeistof en zand afgescheiden en vervolgens wordt het gas gekoeld tot circa 25°C door middel van koelerbanken (zie paragraaf 7.2). Bij hogere productiecapaciteit is er onvoldoende putdruk en wordt het gas gecomprimeerd voordat het naar de Lage Temperatuur Scheiding (LTS) units gaat. Bij lagere capaciteit is de putdruk voldoende hoog en kan het direct behandeld worden in de vijf LTS Units. In de LTS Units wordt het gas eerst in contact gebracht met glycol, dan gekoeld en vervolgens in druk verlaagd via het zogenaamde Joule-Thomson (J-T) effect tot afleverdruk. Na de koeling en expansie over de J-T klep wordt het gas bij lage temperatuur gescheiden van de glycol en condensaat. De functie
9
van glycol is het opnemen van water. Het nu gedroogde gas wordt via het NAM grid naar de gasunie afgeleverd.10
Om een indruk te geven van hoe zo’n cluster er nu uitziet is hieronder in Figuur 3.3 een luchtfoto te zien. De putten zijn omringd door de blauwe lijn, de inlaattrein en de compressor met de rode lijn en de LTS Units met de gele.
Figuur 3.3: Luchtfoto van een cluster
3.3 Algemene Informatie
Stork GLT vof is een consortium gevormd door vijf partners, namelijk Delaval Stork (nu Siemens Industrial Turbomachinery B.V.), Stork Engineers & Contractors (nu Jacobs Nederland), Stork Industry Services B.V., Siemens N.V. en Yokogawa. Het consortium voert het ontwerp, constructie en onderhoud uit in opdracht van de NAM om de bestaande productielocaties te renoveren, compressiemogelijkheden toe te voegen en het toevoegen van moderne automatiseringssystemen. Deze activiteiten zijn vastgelegd in twee contracten namelijk het Project Execution Contract (PEC) en het Maintenance Execution Contract (MEC). Het PEC zijn de voorwaarden voor het ontwerp, constructie, installatie, renovatie en testen van de clusters voor het GLT
3.4 Missie
“Stork GLT adds value to its client and its parent companies by integrating the design, construction, operation and maintenance of hydrocarbon processing plants. The organisator works pro-actively to meet client’s needs and aims at building long term relationships.”12
3.5 Primaire Proces
Het primaire proces start met een werkorder van de NAM. De eerste fase is Engineering en Design. Verschillende disciplines (proces-, civiel-, mechanisch-, elektrisch-, instrumentatie- en HSEW engineering) maken een globaal ontwerp. Nadat het budget is vastgesteld wordt gestart met een gedetailleerd ontwerp. Inkoop (Procurement) zorgt er vervolgens voor dat het ontwerp wordt afgestemd op het aanbod van de toeleveranciers. Voor belangrijke installatiedelen worden lange-termijn contracten afgesloten om continuïteit van het project te waarborgen. Ten slotte is transport (expediting) verantwoordelijk voor het tijdig beschikbaar stellen van de materialen op een cluster zodat constructie geen vertraging oploopt.
De constructiefase begint met werkvoorbereiding. In de olie- en gasindustrie heeft HSEW de hoogste prioriteit als het gaat over de manier waarop het werk uitgevoerd moet worden. Vandaar dat er volgens gedetailleerde veiligheidsprocedures gewerkt wordt. Het cluster wordt stopgezet, drukvrij gemaakt en afgebroken. Vervolgens wordt de grond gesaneerd en tenslotte vindt de bouw van het nieuwe cluster plaats. Na de bouw wordt de installatie uitgebreid getest in de commissioningfase voordat deze opgeleverd wordt. Bij de overdracht aan de NAM start de onderhoudsfase.
Tenslotte is er een aantal ondersteunende processen die het hoofdproces faciliteren zoals planning, financiën, configuratie- en veranderingsmanagement om de veranderingen in het generieke ontwerp bij te houden, kwaliteitsmanagement, IT en Human Resource Management. Daarnaast is Health, Safety, Environment en Well-being (HSEW) een zeer belangrijk ondersteunend proces. Omdat in deze industrie significante risico’s aanwezig zijn met betrekking tot personeel en milieu heeft HSEW top prioriteit (Veldman en Klingenberg, 2006).
11
bron: Management System Documentation, PEC, MEC 12
3.6 Onderhoud
De doelstellingen van de onderhoudsorganisatie zijn als volgt gedefinieerd in het Maintenance Execution Contract zoals overeengekomen met de NAM:
Inspecteer en onderhoud in een optimale, kosteneffectieve manier zodanig dat in ieder geval de komende 25 jaar:
• Installatiebeschikbaarheid en -betrouwbaarheid, technische integriteit en de veiligheid van het personeel wordt gewaarborgd
• Wetgeving nagekomen wordt
• Productiedoelen in termen van kwaliteit, kwantiteit en leveringsafspraken gehaald worden.
Met een constante nadruk op:
• Het maximaliseren van gezondheid, veiligheid, milieu en kwaliteitsaspecten • Het minimaliseren van Total Cost of Ownership (TCoO)
• Het maximaliseren van standaardisatie en herhalingsvoordelen
• Het maximaliseren van effectiviteit, efficiëntie en flexibiliteit in het uitvoeren van onderhoud
Om het onderhoudsproces gestructureerd te laten verlopen hanteert Stork GLT een plan – uitvoering – evaluatie en verbeteringsproces die een continue focus op verbetering mogelijk maakt.13
Het doel van het planningsproces is de voorbereiding van het Maintenance Reference Plan14 (MRP) en het activiteitenregister. Het MRP bepaalt de onderhoudsactiviteiten die nodig zijn om aan de beschikbaarheids- en integriteiteisen te voldoen. Hier wordt in het volgende hoofdstuk dieper op ingegaan. Deze stap resulteert in een activiteitenregister waarin alle beschreven preventieve onderhoudstaken staan.
Het doel van de uitvoeringsfase is het plannen, uitvoeren en rapporteren van alle onderhoudsactiviteiten. Voor de planning wordt het activiteitenregister als basis genomen. Deze wordt vervolgens aangevuld met individuele acties zoals modificaties, correctieve acties etc.
De onderhoudsactiviteiten worden uitgevoerd zoals deze beschreven staan in de individuele werkpakketten. Na de onderhoudstaak te hebben uitgevoerd moet deze terug gerapporteerd worden in SAP. Het rapport moet informatie verschaffen over de status van het geplande onderhoud, het resultaat, de gemaakte kosten, het defecte component, etc.
4 Onderzoeksopzet
4.1 Probleemstelling
In de introductie is aangegeven dat men de prestatie van de onderhoudsorganisatie wil verbeteren o.a. door middel van het voorspelbaar maken van het faalgedrag van installatiedelen. Men is van mening dat een goed functionerende onderhoudsorganisatie de sleutel is tot “World-Class Operations”. Een belangrijk element hierbij is het uitbreiden van Condition-Based Maintenance als onderhoudsaanpak. Stork GLT heeft de beschikking over veel historische procesdata en heeft op dit moment van 10 installatiedelen een zogenaamde condition monitoring case gemaakt, waarmee elke maand de conditieparameter op afstand gecontroleerd wordt. Bij het uitbreiden van dit aantal cases loopt men echter tegen knelpunten aan.
4.2 Wat wordt onder CBM verstaan?
Volgens Moubray (1997) kan men vier verschillende technieken onderscheiden waarmee de conditie gecontroleerd kan worden, namelijk op basis van:
• Speciale apparatuur waarmee men de conditie kan meten van verschillende installatiedelen bijv. vibratieanalyse
• Productkwaliteit bijv. Statistical Proces Conrol (SPC)
• Het intelligente gebruik van bestaande proces monitoring apparatuur
• Door middel van de menselijke zintuigen (horen, ruiken, zien, voelen). Een voorbeeld hiervan zijn inspectierondes van het personeel.
Dit onderzoek zal zich richten op de derde categorie, namelijk het intelligente gebruik van bestaande proces monitoring apparatuur. CBM wordt dan ook als volgt gedefinieerd: een onderhoudsaanpak die gebruik maakt van moderne meettechnieken om de conditie van een installatie te controleren zonder het proces te verstoren. Voordat de functie van een installatiedeel daadwerkelijk faalt kan men ingrijpen. In paragraaf 6.4 zal verder worden ingegaan op het verzamelen en opslaan van deze gegevens. In het vervolg wordt met CBM deze techniek bedoeld.
4.3 Structuur van het onderzoek
Omdat het nog onduidelijk is waar de problemen zich exact bevinden zal het onderzoek starten met een diagnostische fase die als centrale vraagstelling heeft: wat is het probleem? Volgens de Leeuw (2002) omvat de diagnose hier alle activiteiten
learning case het huidige CBM systeem in kaart te brengen en te achterhalen waar de knelpunten zich bevinden. Hiervoor wordt in hoofdstuk 6 het huidige CBM systeem beschreven. In hoofdstuk 7 wordt de learning case geïntroduceerd en in hoofdstuk 8 wordt met de learning case getracht een condition monitoring case te maken. Het CBM systeem zal vervolgens vergeleken worden met CBM systemen in de literatuur in hoofdstuk 9. Dit zal resulteren in een aantal helder geformuleerde knelpunten die het startpunt vormen voor herontwerp van het CBM systeem.
De tweede probleemstelling die het resultaat is van het diagnostische onderzoek zal als hoofdvraag hebben een systeem te ontwerpen die de gevonden knelpunten niet vertoont. Deze ontwerpfase zal worden opgedeeld in twee fasen. De eerste fase bevat een concreet ontwerp voor de learning case en in de tweede fase zal generalisatieslag plaatsvinden. Hier wordt onderzocht in hoeverre het ontworpen systeem voldoet voor de overige voor CBM-geschikte installatiedelen. Daarvoor wordt in hoofdstuk 10 een poging gedaan het CBM-systeem te herontwerpen voor de learning case. In hoofdstuk 11 wordt vervolgens onderzocht of dit systeem voldoet door onderzoek te doen of in het verleden opgetreden storingen voorkomen hadden kunnen worden. In hoofdstuk 12 wordt een poging tot generaliseren gedaan.
4.4 Diagnosefase
Doelstelling:Aan de hand van een learning case onderzoeken welke knelpunten het uitbreiden van Condition Monitoring in de weg zitten teneinde een helder startpunt te krijgen voor herontwerp van het CBM systeem.
Vraagstelling:
Tegen welke knelpunten wordt aangelopen als met de learning case (E-1801A) het huidige stappenplan doorlopen wordt om een CBM-case te maken?
Randvoorwaarden:
Geen randvoorwaarden
4.5 Ontwerpfase
De ontwerpfase omvat het uitwerken van het gediagnosticeerde probleem tot een oplossing. In eerste instantie zal dit concreet gebeuren voor de learning case. Vervolgens zal onderzocht worden in hoeverre het ontworpen Condition Monitoring systeem toepasbaar is voor andere installatiedelen.
4.5.1 Ontwerp van CBM raamwerk voor de learning case
De start van de ontwerpfase zijn een aantal helder geformuleerde knelpunten voor de learning case die in deelvragen omgezet zullen worden.
Doelstelling:
Een Condition Monitoring systeem ontwerpen dat de gediagnosticeerde knelpunten niet vertoont teneinde het op afstand controleren van de P-F kromme mogelijk te maken voor de learning case.
Vraagstelling:
Ontwerp een Condition Monitoring systeem dat het mogelijk maakt de conditie van de learning case op afstand te controleren.
Randvoorwaarden:
Geen randvoorwaarden
4.5.2 Generaliseren
Doelstelling:
Onderzoeken in hoeverre het ontworpen Condition Monitoring systeem toepasbaar is voor de overige voor CBM geschikte installatiedelen teneinde Total Reliability te maximaliseren.
Met een voor CBM geschikt onderdeel wordt hier bedoeld dat het technisch haalbaar en lonend is de conditieparameter op afstand te controleren.
Vraagstelling:
In hoeverre verschillen de voor CBM geschikte installatiedelen van elkaar en op basis van welke dimensies?
Randvoorwaarden:
- Het onderzoek richt zich op het op afstand controleren van de conditieparameter doormiddel van de bestaande instrumentatie. Andere CBM activiteiten zoals inspectierondes van de operators, olie-analyse e.d. worden buiten beschouwing gelaten, zie paragraaf 4.2.
- Onder Condition Monitoring wordt verstaan het op afstand zichtbaar maken van de theoretische P-F kromme, waardoor er, tijdens normaal bedrijf, een constante controle is op de mogelijk van falen (Potential failure). Op deze wijze kunnen tijdig acties worden genomen om functioneel falen (Functional failure) en de consequenties hiervan te voorkomen (Moubray, 1997).
5 Probleemhebbers-analyse
5.1 Inleiding
Om een startpunt te verkrijgen voor de diagnose zijn interviews afgenomen met een aantal betrokkenen (een Process Control Engineer, een Maintenance Engineer verantwoordelijk voor de huidige CBM cases en de lead Maintenance Engineer). Aan deze functionarissen is de vraag voorgelegd waar zich problemen voordoen met betrekking tot het verder uitbreiden van de Condition-Based Maintenance cases. Alvorens een beschrijving te geven van de knelpunten wordt eerst kort beschreven hoe de huidige cases gemaakt zijn.
5.2 Huidige Cases
In deze paragraaf wordt een korte beschrijving gegeven van de huidige cases. Een uitgebreidere beschrijving volgt in hoofdstuk 6. Procesdata, zoals druk, temperatuur, gasstroom etc, wordt verzameld en opgeslagen op servers, de zogenaamde ExaQuantum servers. Als men besloten heeft een CBM case te gaan maken wordt de data opgehaald van de ExaQuantum servers en in MS Excel gezet. Zo’n Excel bestand bestaat uit een aantal sheets. Op de eerste sheet is een overzicht te zien van de conditie van dat installatiedeel op elk cluster in de vorm van een stoplicht. Daarnaast is voor elk cluster een sheet waar de nodige berekeningen plaatsvinden om de conditie van een installatiedeel weer te geven. Eenmaal per maand worden alle Excel sheets geladen waarop, als dat nodig is, een onderhoudsactie gepland wordt. Hier moet de opmerking bij gemaakt worden dat elke keer als een Excel bestand geladen wordt alle data opnieuw opgehaald moet worden van de ExaQuantum servers, een proces wat enige tijd in beslag neemt.
Volgens bovenstaande functionarissen kunnen bij deze werkwijze de volgende knelpunten onderscheiden worden die verdere uitbreiding in de weg staat:
5.3 Knelpunt 1: Wijze van opslaan van data door de
servers
Ten eerste wordt de wijze van opslaan van de data genoemd als knelpunt. Er kunnen twee wijzen van opslaan onderscheiden worden:
“aggregation values”. Voor eenvoudige CBM cases voldoen de aggregation values. Voor de wat meer complexe cases kan niet worden volstaan met aggregation values omdat deze niet nauwkeurig genoeg zijn. Er moet dan gewerkt worden met de actual values wat ertoe leidt dat het lang duurt voordat een case geladen is om die te kunnen analyseren. Mede oorzaak hiervan is dat de data elke keer weer opnieuw opgehaald moet worden.
5.4 Knelpunt 2: MS Excel
Een tweede knelpunt dat genoemd wordt, is het spreadsheetprogramma MS Excel. Grote Excel files 25MB< hebben de neiging corrupt te raken. Daarnaast vraagt MS Excel veel processor- en geheugencapaciteit, vooral door het continu verversen van het scherm. Bovendien is het maken van macro’s in combinatie met Data Historian niet mogelijk, zouden de Maintenance Engineers graag automatisch een melding krijgen als de status van een installatiedeel wijzigt, iets wat niet mogelijk is in MS Excel en tenslotte kan MS Excel maar een beperkt aantal rijen uit Data Historian laden.
5.5
Knelpunt 3: Centraal toegankelijke gevalideerde
dataset
Ten derde ontbreekt in de praktijk een gevalideerde dataset die centraal toegankelijk is voor de gebruiker. De ruwe data wordt centraal opgeslagen op servers. Vervolgens worden deze door de gebruiker gedownload naar de desktop om analyses uit te voeren. Niet elk datapunt is echter geschikt voor het uitvoeren van analyses. Op de desktop wordt dus een selectie gemaakt van de data. Hierdoor wordt het netwerk onnodig belast wat ten koste gaat van de snelheid. Bovendien valideert iedere gebruiker op zijn/haar desktop voor analyses. Het kan dus voorkomen dat twee gebruikers die dezelfde dataset opvragen, elk op hun eigen werkstation de data aan het valideren zijn met uiteindelijk hetzelfde resultaat. Dit brengt dus veel onnodig werk met zich mee.
5.6 Knelpunt 4: Procesverstoringen
Omdat de gasvelden in Groningen produceren afhankelijk van de vraag kan geen continue trend bijgehouden worden. Zo varieert de gasstroom per cluster per tijdstip. Dit zet aan tot het valideren van data.
5.7 Knelpunt 5: Cultuur
Ten vierde, de hulpmiddelen en informatie zijn (deels) aanwezig maar de organisatie is niet gewend onderhoud te initiëren op basis van signalen op het scherm. De procesdata van veel installatiedelen zijn toegankelijk en kan geanalyseerd worden met verscheidene softwarepakketten, zoals MS Excel en ExaQuantum Explorer. Toch wordt dit nog niet massaal gedaan. Een process control engineer vraagt zich hierdoor af of de mentaliteit wel aanwezig is om onderhoud te doen via signalen op het scherm. Volgens de voormalig lead Maintenance Engineer kregen de Maintenance Engineers echter te weinig tijd om zich bezig te houden met de analyseer- & verbeterfase binnen maintenance engineering. Met een nieuwe organisatiestructuur wordt deze werkwijze veranderd. Maintenance Engineers worden voortaan Reliability Engineers en de focus binnen deze groep komt weer te liggen op het analyseren en verbeteren van het onderhoudsplan. Bovendien wordt op termijn het Groningen Support Center opgezet die o.a. een taak toebedeeld krijgt voor het maken van CBM cases.
5.8 Knelpunt 6: Business Case
Een vijfde knelpunt is de business case om CBM uit te breiden. Binnen Stork GLT is het gebruikelijk een investering met een business case te motiveren. Van een aantal van de huidige condition monitoring cases is een kosten-batenanalyse gemaakt. Voor de meer complexe cases is het moeilijk te voorspellen wat CBM exact oplevert in termen van kosten, veiligheid e.d. Dit zou te veel onnodig werk met zich meebrengen. Het is namelijk moeilijk vooraf aan te tonen of een CBM case lonend is. In het geval van de overgang van periodiek onderhoud naar CBM kan men alleen achteraf concluderen of er teveel onderhoud uitgevoerd wordt. In het geval van correctief onderhoud naar CBM kan men alleen achteraf de kosten met elkaar vergelijken.
5.9 Conclusie
De knelpunten op technisch vlak hebben vooral te maken met de gebreken van MS Excel en de tijd die het kost om een CBM case te laden. Deze snelheid hangt erg af van de hoeveelheid data die benodigd is voor het kunnen maken van een analyse. Bovendien laat Excel zich moeilijk programmeren waardoor wensen als een automatische melding onmogelijk zijn.
Op het gebied van data en informatie speelt ruis een grote rol. Omdat elk proces beïnvloed wordt door omgevingsvariabelen treedt er ruis op in de data. Het ene installatiedeel heeft hier overigens meer last van dan de andere. Voor het analyseren van verschillende conditieparameters is het nodig deze ruis te elimineren. Wellicht reduceert dit de hoeveelheid te analyseren data waardoor de knelpunten op technisch vlak hiermee deels ondervangen kunnen worden doordat er minder data geanalyseerd hoeft te worden.
Op financieel vlak wordt de business case als knelpunt genoemd. Moet voor elk installatiedeel een kosten-batenanalyse gemaakt worden of kan in het algemeen gesteld worden dat het altijd loont voor een bepaalde groep, of alle, installatiedelen deze te onderhouden via CBM.
Bovenstaande knelpunten zullen verder onderzocht worden door een condition monitoring case te maken van een installatiedeel om zo structuur aan te brengen in de knelpunten en te onderzoeken of de subjectieve problemen daadwerkelijk een knelpunt vormen of dat de oorzaak ergens anders gezocht moet worden.
Dit onderzoek zal zich afzijdig houden van bepaalde software en hardware. De kennis ontbreekt om een objectief oordeel hierover te vellen. Het knelpunt “Cultuur” is intussen ondervangen met een wijziging in de organisatiestructuur van Stork GLT.
5.10 Discussie
Bovenstaande knelpunten moeten niet als een uitputtende lijst gezien worden. Er is hier gekozen om met een aantal directe betrokkenen een startpunt te verkrijgen waar de knelpunten ongeveer gezocht kunnen worden zodat op basis hiervan een adequate vervolgactie plaats kan vinden in de vorm van een learning case. Deze learning case is gebaseerd op de hierboven gevonden knelpunten. Het is dus mogelijk dat gedurende het proces meer knelpunten gevonden worden.
6 Beschrijving huidige CBM systeem
6.1 Introductie
In dit hoofdstuk zal het huidige CBM systeem beschreven worden om vervolgens dit systeem te kunnen invullen met de learning case. Die beschrijving is veelal een samenvatting van de documentatie en werkwijze binnen Stork GLT. Bovendien is gebruik gemaakt van de kennis en ervaring van het personeel. Als eerste zal worden beschreven hoe Stork GLT tot een CBM aanpak komt, dit staat beschreven in het Maintenance Reference Plan (MRP) 2006. Vervolgens hoe men een CBM case maakt beschreven in het Handboek Condition-Based Maintenance en tenslotte de onderliggende technologie. Dit zal resulteren in een CBM systeem dat doorlopen wordt met een learning case om te achterhalen waar zich de knelpunten bevinden.
6.2 Maintenance Reference Plan
In paragraaf 3.6 is al kort ingegaan op het onderhoudsproces. Hier wordt dieper ingegaan op de plan- en de analyseer & verbeteringsfase.
Zoals in hoofdstuk 2 al naar voren kwam, heeft Condition-based Maintenance veel voordelen boven de andere onderhoudsaanpakken. CBM kan echter niet op elk installatiedeel worden toegepast, deels door technische onhaalbaarheid, deels vanwege de kosten. Reliability Centered Maintenance (RCM), de basis van de onderhoudsfilosofie van Stork GLT, geeft een raamwerk dat voor elk installatiedeel bepaalt welke onderhoudsaanpak het meest geschikt is. Dit is vastgelegd in het Maintenance Reference Plan 2006. Het MRP verklaart de volgende drie aspecten van onderhoud:
- Welke installatiedelen worden onderhouden? - Wanneer worden de installatiedelen onderhouden?
- Waarom is het nodig om die installatiedelen te onderhouden?
De structuur van het MRP kan worden onderverdeeld in de volgende fasen: plannen, uitvoeren en analyseren & verbeteren (zie Figuur 6.1).
Figuur 6.1: Schematische weergave van het onderhoudsproces van Stork GLT [Bron: MRP 2006]
6.2.1 Plannen
Het MRP bestaat uit verschillende onderhoudsstrategieën, namelijk RCM, Instrumented Protective Function (IPF), Legal, Risk Based Inspection (RBI), Condition-Based Maintenance Philosophy en Spare Part Philosophy, die elk resulteren in zogenaamde Technische Opdracht Stellingen (TOS). Een TOS is een instructie welke installatiedelen op welke manier en hoe vaak onderhouden moet worden. Hieronder zal ingegaan worden op de onderhoudsstrategie RCM omdat deze
Plan
Execute
Analyse & Improve
