Innføring i Prediktivt Vedlikehold ved Hammerfest LNG

Abstract

Sammendrag

I de siste årene så har det vært et stort fokus på å gjennomføre en digitalisering av industrien i form av konseptet Industri 4.0. Med Industri 4.0 har nye teknologier blitt implementert i industrianlegg med større omfang de siste årene. En kombinasjon av billigere teknologi og bedre muligheter for å hente inn store mengder med data, har gjort at vedlikeholdet ved disse anleggene har kommet i søkelyset. Ved hjelp av teknologien bak Industri 4.0, har flere øynet mulighetene til å endre sin vedlikeholdsstrategi fra et preventivt syn, til et mer prediktivt.

Hovedfokuset til denne oppgaven er å utforske hvilke teknologier ved Industri 4.0 som kan benyttes for å muliggjøre en prediktiv vedlikeholdsstrategi og hvordan et prediktivt vedlikeholdssystem er bygd opp. Vi skal også se på hvilke av disse teknologiene som er implementert ved Hammerfest LNG, og deretter forklare hvilke muligheter som eksisterer ved Hammerfest LNG. Gjennom våre studier rundt Hammerfest LNG har vi også identifisert roterende utstyr som både egner seg for prediktivt vedlikehold og som har en kritisk rolle innad driften av Hammerfest LNG. Vi kunne også legge fram at mulighetene for prediktivt vedlikehold ved Hammerfest LNG er lovende, men at det kreves et større arbeid enn det vi klarte å utføre på de 20 ukene for å kunne implementere en prediktiv vedlikeholds strategi.

For å kunne identifisere utstyr og muligheter ved Hammerfest LNG, utførte vi omfattende litteratur- og dokumentstudier basert på kvantitative metoder. Dette tillot oss å kunne framlegge flere metoder og muligheter som det kan være ønskelig å se på når det kommer til implementering av en prediktiv vedlikeholdsstrategi.

Summary

There has been a shift in focus in the industry-sector these last years, where the digitalization and implementation of Industry 4.0 has received more attention. With the emergence of Industry 4.0, new technologies have been implemented at a growing rate in industry facilities. The combination of cheaper technology and larger amounts of data available has resulted in a increased focus to shift an existing preventive maintenance strategy, in to a more predictive maintenance strategy.

The main focus of this thesis is to explore which of the Industry 4.0 technologies that can be used to make a predictive maintenance strategy possible, and by doing this, we can also show how predictive maintenance is built up. Through this we can look at existing technologies at Hammerfest LNG to be able to define the possibilities of implementation of a predictive maintenance strategy. Through studying Hammerfest LNG, we also identified some rotating equipment that is both suitable for predictive maintenance and critical for the daily operation of Hammerfest LNG. We were able to define some of the possibilities of implementing predictive maintenance at Hammerfest LNG, but we also identified several challenges that maintenance personnel at Hammerfest LNG must overcome to be able to successfully implement predictive maintenance. It will take more than the 20 weeks we had available, to be able to figure out all the challenges and equipment that one should implement predictive maintenance on.

To be able to do this work, we had to undergo an extensive study of available literature and documents. But this made it possible for us to put forth several methods and possibilities that one would want to explore when it comes to implementing predictive maintenance.