Ennakoiva kunnossapito: maksimoi laitteiden käytettävyysaika ja kustannussäästöt
Ennakoiva kunnossapito arvioi jatkuvasti laitteiden kuntoa reaaliajassa, mikä auttaa maksimoimaan laitteen suorituskyvyn, käytettävyysajan ja käyttöiän sekä minimoimaan omistajuuden kokonaiskustannukset.
Mitä on ‘predictive maintenance’
Ennakoiva kunnossapito on kunnossapitoon liittyvä lähestymistapa, jossa korostetaan sitä, mitä yrityksesi resurssit yrittävät kertoa sinulle. Tehtaidesi koneet, kuorma-autokantasi ja teollisuuslaitteesi – he ovat keskustelleet kanssasi jo vuosia. Jos kuuntelet tarkasti, voit ymmärtää, milloin koneesi ovat hajoamassa ja mitä niiden on toimittava pidempään ja sujuvammin.
Ennakoivan kunnossapidon avulla yrityksesi voi ennakoida laitevikoja ja ajoittaa kunnossapidon silloin, kun sitä tarvitaan välittömästi. Se antaa sinulle tarvittavat tiedot, jotta voit ajaa omaisuuttasi huippusuorituskyvyllä ilman, että se työntää niitä liian pitkälle ja vaarantaa kalliit rikkoutumiset.
Ennakoivan ylläpidon määritys
Ennakoiva kunnossapito pyrkii ehkäisemään laitevikoja ja seisokkeja yhdistämällä IoT-pohjaiset yrityksen resurssit, hyödyntämällä kehittyneitä analyyseja niiden tuottamiin reaaliaikaisiin tietoihin ja käyttämällä niihin liittyviä tietoja kustannustehokkaiden kunnossapitoprotokollien informointiin.
Miksi ennakoiva kunnossapito on nykyään niin tärkeää?
Ennakoiva kunnossapito on tärkeää, koska se säästää yritysten aikaa ja rahaa ohjaamalla kalliita ja häiritseviä laitevikoja. Tuotteiden saatavuuden kuluttajakysynnän kasvaessa organisaatiot, joilla on ennakoivia kunnossapito-ohjelmia, voivat tuottaa ilman häiriöitä. Tuloksena on jatkuva asiakasuskollisuus, suuremmat tuotot ja parempi kilpailuetu.
Älykkäät ennakoivat ylläpitoratkaisut ennustavat, milloin laitteistojen kunnossapitoa tarvitaan, auttavat parantamaan kustannustehokkuutta ja virtaviivaistamaan yrityksen monimutkaisia käyttöomaisuuden hallintavaatimuksia. Yksinkertaisesti sanottuna ennakoivan kunnossapitotekniikan käyttö auttaa yritystäsi säästämään aikaa, rahaa ja toimenpiteitä.
Miten ennakoiva kunnossapito toimii?
Ennakoiva kunnossapito toimii tallentamalla ja analysoimalla laitetietoja reaaliajassa ja ennustamalla mahdolliset ongelmat, ennen kuin ne johtavat laitevikaan.
Ensimmäinen askel tässä prosessissa on reaaliaikaisen datan ja tiedon kerääminen verkotetuista IoT-antureista, jotka välittävät tietoa laiteolosuhteista. Nämä tiedot on sitten tallennettava ja hallittava siten, että ne ovat helposti käytettävissä, käsiteltävissä ja analysoitavissa. "Ennakoiva" komponentti tulee esiin, kun tekoälyä (AI) ja koneoppimisteknologioita sovelletaan dataan , jotta voidaan kertoa hyödyllinen ja toimiva tarina.
Ennakoivan kunnossapidon arkkitehtuurissa ja teollisen esineiden internetin (IIoT) verkostossa on neljä perusvaihetta:
Ennakoiva kunnossapitoprosessi
- Tietojen kerääminen antureista, jotka voivat valvoa koneen ominaisuuksia, kuten tärinää, lämpötilaa, kosteutta, painetta, melua ja paljon muuta
- Näiden tietojen reaaliaikainen lähetys koko verkossa keskitettyyn liiketoimintajärjestelmään
- Älykkäiden teknologioiden, kuten tekoälyn ja koneoppimisanalyysien, soveltaminen kyseisiin tietoihin hyödyllisten ja relevanttien tietojen paljastamiseksi
- Näihin tietoihin perustuviin nopeisiin toimiin joko automaattisella reagoinnilla tai ihmisen väliintulolla
Ennakoivan kunnossapitoteknologian käyttö
Ehtojen valvonta
Ennakoivan ylläpidon mahdollistavat kyberfyysiset järjestelmät, jotka yhdistävät koneet ja ohjelmistot älykkääksi IoT-verkoksi. Tällaisen verkon rakentamiseksi aloita tunnistamalla käyttöomaisuusolot, joita on valvottava.
Omaisuuserien olosuhteiden määrittämiseksi tarvittava analyysi voi olla visuaalinen, kuuloinen, terminen tai useimmiten näiden kriteerien yhdistelmä. Tässä vaiheessa keskitytään määrittämään oikeat anturit ja valvontatyökalut, jotka on asennettava:
Tärinäanalyysi: Pienet muutokset tärinäkuvioissa voivat viitata epätasapainoon tai kohdistusvirheeseen, kun taas korkea tärinätaso voi viitata tuleviin laakeriongelmiin. Tärinäanalyysi voi antaa varhaisia varoituksia vioista ja on erityisen hyödyllinen havaittaessa epätasapainoa, epätasaisuutta, mekaanista löysyyttä tai kuluneita tai vaurioituneita osia.
Ääni- ja ultraäänianalyysi: Normaalikäytössä useimmat järjestelmät luovat vakaita äänikaavoja. Viiteäänikuvion muutokset voivat viitata kulumiseen tai muunlaiseen huononemiseen. Ultraäänianalyysit voivat myös antaa tietoa järjestelmän yleisestä terveydestä kääntämällä korkeataajuiset äänet (kuten höyryn tai ilmavuotojen tuottamat äänet) kuuluvalle alueelle.
Infrapuna-analyysi: Kuten ultraäänianalyysissa, termografia paljastaa myös piilotetun infrapuna-analyysin avulla lämpötilan muutosten muuntamiseksi näkyväksi spektriksi. Jopa hienovaraiset muutokset normaaleissa käyttölämpötiloissa voivat varoittaa lähestyvistä ongelmista.
Nesteanalyysi: Nesteiden fysikaalisella ja kemiallisella analyysillä voidaan yksinkertaisesti seurata nesteen määrää ja lämpötilaa ja antaa arvokasta tietoa mekaanisten komponenttien kunnosta. Havaitsemalla jäähdytysnesteiden ja voiteluaineiden hajoamisnopeuden voidaan ryhtyä ennaltaehkäiseviin toimiin heti, kun nämä oivallukset ovat perusteltuja.
Muut: Muut ennakoivat huoltoteknologiat ovat erikoistuneet erilaisiin teollisiin tarpeisiin. Näitä ovat laserkohdistus, sähköpiirin valvonta, halkeamien havaitseminen, vikojen havaitseminen, korroosion valvonta, sähkövastuksen muutokset ja muut toimialakohtaiset menetelmät korroosion tai pilaantumisen mittaamiseksi.
Keskeiset ennakoivat huoltoteknologiat
Kun edellä mainitut kriteerit on määritetty, asianmukaiset anturit ja monitorit on asennettava ja liitettävä keskitettyyn liiketoimintajärjestelmään, yleisimmin toiminnanohjausjärjestelmään (ERP) pilvipohjaisen IoT-verkon kautta. Lisäksi tekoälyyn perustuvien ratkaisujen on oltava valmiina datan analysoimiseksi ja kerättyjen tietojen perusteella toteutettavien tietojen ja suositusten toimittamiseksi.
IoT-verkko: Kun yrityksen resursseja täydennetään antureilla, prosessointikyvyllä ja muilla teknologioilla, ne voivat lähettää ja vastaanottaa dataa – yleensä pilviyhteyden kautta – keskitettyyn liiketoimintajärjestelmään ja sieltä pois. Se koostuu IoT-verkosta ja tukee ennakoivaa kunnossapitostrategiaa.
IoT-yhdyskäytävät: Monet vanhemmat resurssit toimivat edelleen erinomaisesti, mutta niiden analoginen teknologia on ennen digitaalista integraatiota. Näihin koneisiin voidaan asentaa IoT-yhdyskäytävälaitteita, joihin voi kuulua kameroita, mikrofoneja ja lämpömittareita, jotka keräävät ja välittävät reaaliaikaista tietoa niiden toimintatiloista.
Pilviliitettävyys: Pilviliitettävyys tarjoaa tietokoneiden järjestelmäresurssien saatavuuden tarvittaessa. IoT-verkossa, joka koostuu useista teollisista resursseista, on ratkaisevan tärkeää, että monipaikkaiset datakeskukset integroidaan yhteen tietokantaan ja järjestelmään.
Moderni tietokanta ja ERP: Vanhat levypohjaiset tietokannat eivät ole hyvin varustautuneita hallitsemaan suuria ja epälineaarisia tietoja, jotka koostuvat Big Datasta ja kompleksisista datajoukoista. Lisäksi ennakoiva kunnossapito käyttää tekoälyä ja koneoppimista tällaisten tietojen laajennettuun analysointiin. Tätä prosessia palvelee parhaiten moderni tekoälyä hyödyntävä ERP, jossa on in-memory-tietokanta, joka on nopea, reagoiva ja lähes rajattomasti skaalautuva.
Tekoäly ja koneoppiminen: Koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, joka käyttää algoritmeja datan analysointiin ja ymmärtämiseen. Ennakoivat ylläpitoratkaisut riippuvat tekoälystä ja koneoppimisesta, jotta voidaan lajitella, ymmärtää ja oppia yrityksen käyttöomaisuuden operatiivisista tiedoista, mutta myös luoda käytännöllisiä suosituksia ja oivalluksia.
Kehittynyt analytiikka: tekoäly ja koneoppimisen tehoanalytiikka. Johtajien on määritettävä arvioitavat määritteet ja ehdot sekä toivotut analyysitulokset. Näin edistynyttä analytiikkaa informoivat algoritmit voidaan ohjelmoida mahdollisimman oivaltaviksi ja toteutettaviksi sekä oppia datasta ja uusista kokemuksista parhaalla mahdollisella tavalla ajan mittaan.
Digitaaliset kaksoset: Digitaalinen kaksonen on todellisen fyysisen omaisuuden virtuaalinen virkistys. Luomalla digitaalisia kaksosia johtajat voivat vierailla missä tahansa mahdollisessa operatiivisessa skenaariossa kaksosella – ilman todellista tosielämän vahinkoa kalliille koneelle tai laitteelle. Tämä auttaa lisäämään ennakoivaa kunnossapitoa antamalla koneoppimisen ja tekoälyn työkalujen sisällyttää ja oppia kokemuksista, joita ei ole koskaan edes tapahtunut.
Ennakoiva kunnossapito vs. ennakoiva kunnossapito
Ero näiden huoltomallien välillä ei niinkään kerro siitä , miten huoltotoimenpiteitä tehdään, vaan siitä, milloin.
Ennaltaehkäisevä kunnossapito: Huolto, joka perustuu aiempaan suorituskykyyn sekä insinöörien ja käyttäjien tietämykseen ja kokemukseen. Se sisältää rutiininomaisen, kausittaisen, suunnitellun tai aikaperusteisen kunnossapidon. Vaikka se usein estää rikkoutumisen, se voi olla epätarkka, mikä voi johtaa kalliiseen kunnossapitoon ennen kuin sitä tarvitaan tai huomaamattomiin heikkouksiin kunnossapitoprosessissa. Ennaltaehkäisevä kunnossapito tapahtuu ennalta määritettyinä aikoina, usein pitkiä aikoja etukäteen.
Ennakoiva ylläpito: Ylläpito, joka on mahdollista, kun IoT-verkot integroivat kaikki yrityksen resurssit elävään ekosysteemiin. Kyky siirtää ja analysoida tietoja reaaliaikaisesti tarkoittaa, että reaaliaikainen käyttöomaisuuden kunnonvalvonta – kalenterien sijaan – on kunnossapitoprotokollien perusta. Ennakoiva kunnossapito tapahtuu reaaliajassa, tarkalleen milloin ja missä sitä tarvitaan.
Muut laitteiston kunnossapitotekniikat
Reagoiva kunnossapito
Huolto suoritetaan laitteen äkillisen rikkoutumisen tai vikaantumisen vuoksi. Tämäntyyppinen kunnossapito on usein suunnittelematonta ja voi johtaa lisääntyneisiin seisokkeihin ja kustannuksiin.
Korjaava kunnossapito
Huolto suoritettu laitteen vian tai vian korjaamiseksi. Tällaista huoltoa tehdään tyypillisesti sen jälkeen, kun ongelma on tunnistettu, ja se voi auttaa estämään uusia ongelmia.
Määrättävä kunnossapito
Kunnossapito, joka määräytyy valmistajan tietylle laitteelle antamien suositusten tai ohjeiden mukaan. Tämäntyyppinen kunnossapito perustuu valmistajan määrittämään kunnossapitotoimenpiteiden aikatauluun.
Ehtoperusteinen ylläpito
Kunnossapito suoritetaan laitteen kunnon eikä ennalta määritetyn aikataulun perusteella. Tämäntyyppisessä kunnossapidossa käytetään valvontaa ja tarkastuksia sen määrittämiseksi, milloin interventio on tarpeen. Vaikka se voi auttaa vähentämään tarpeettomia kunnossapitotoimenpiteitä ja minimoimaan seisokkiaikaa, ehtoperusteinen kunnossapito on erittäin manuaalista ja aikaa vievää.
Luotettavuuskeskeinen kunnossapito
Kunnossapito, joka priorisoi tehtävät laitteiden luotettavuuden ja kriittisyyden perusteella. Tässä lähestymistavassa keskitytään tunnistamaan tärkeimmät kunnossapitotehtävät laitteiden luotettavuuden ja tehokkuuden maksimoimiseksi.
Omaisuushyödykkeiden kunnossapidon kehitys
Seuraavassa kaaviossa ( sovitettu Deloitten mukaan) esitetään teknologisten valmiuksien kehittyminen teollisuuden vallankumouksissa ja niiden vaikutus huoltostrategioihin ja laitteiden tehokkuuteen.
Ennakoivan kunnossapidon esimerkit toiminnassa
Öljy- ja kaasuala: Öljynporaus kuluttaa valtavasti resursseja ja voi johtaa suureen riskiin ja vaaraan epäonnistumisen sattuessa. Seuraamalla öljyn lämpötilaa ja vaihteistojen nopeutta porauslaitteissa ennakoiva kunnossapito on parantanut turvallisuutta ja alentanut huoltokustannuksia jopa 38 %.
Autoteollisuus: Kokoonpanolinjoilla pistoolit suorittavat noin 15 000 pistehitsausta päivässä. Yhdistämällä hitsauspistoolit ympäri maailmaa ja keräämällä niiden toimintatietoja autonvalmistajat voivat kerätä miljoonia datapisteitä, mikä johtaa ennennäkemättömään ennustetarkkuuteen näiden laitteiden kunnosta ja tilasta.
Kotitalouslaitteiden valmistus: Rummun kierron värähtelymittaukset kuivausrumpujen valmistuksessa ovat auttaneet ennakoimaan toimintahäiriöitä tai rikkoutumista. Ennakoiva kunnossapitosovellus on poistanut valmistusvirheet 33 % ja vähentänyt kuluttajien ylläpitokustannuksia 27 %.
Rautateiden kaluston hallinta: ”Voids” tapahtuu, kun tyhjä tila kehittyy raiteen alle, joka johtaa mahdolliseen viivästymiseen tai jopa suistumiseen. Viimeaikainen innovaatio on johtanut kaapelipohjaisiin järjestelmiin, jotka seuraavat useita muuttujia niiden rullatessa kiskojen yli. Tämä on parantanut mitätöintien havaitsemista ja parantanut yleisesti asiakasturvallisuutta.
Terästeollisuus: Poikkeamailmaisulla kerätään reaaliaikaisia lukemia teräksen käsittelyssä käytettävistä kylmävalssauslaitteista tärinästä, pyörimisnopeudesta ja sähkövirrasta (ampeereista). Tämä sovellus on parantanut laitteiden käyttöikää 60 prosentilla ja vähentänyt merkittävästi seisokkiaikojen ja viivästysten aiheuttamia menetyksiä.
Ennakoivien kunnossapito-ohjelmien edut
Ennakoivien kunnossapitojärjestelmien käyttöönotto on johtanut vaikuttaviin tuloksiin useilla toimialoilla. Deloitten vuonna 2022 julkaisemassa raportissa viitataan lukuisiin määrällisiin parannuksiin. Näitä ovat jopa 15 prosentin vähennys seisokkiajoissa, 20 prosentin lisäys työn tuottavuudessa ja 30 prosentin vähennys varastosaldoissa, joissa on vähemmän tarvetta varastoida juuri tapauskohtaisia osia.
AI:n ja integroidun ERP:n kaltaisten teknologioiden avulla organisaatiot näyttävät ennustavien ylläpitoratkaisujen edut, jotka todella toimivat. Näitä ovat muun muassa seuraavat:
Parempi näkyvyys koko toiminnassasi: Kun näkyvyys kenttäresursseihin ja muihin työmaan ulkopuolisiin laitteisiin paranee, OEM:t ja kolmannen osapuolen palveluntarjoajat voivat tarjota tietoisempia palveluja ja enemmän arvoa.
Alhaisemmat kunnossapitokustannukset ja parannettu laitteiston suorituskyky: Seisokkiajan minimointi säästää rahaa ja auttaa sinua hyödyntämään olemassa olevia laitteistoja enemmän, vaikka pidennät niiden käyttöikää.
Enemmän voimaantuneita tiimejä: Datatieteen ja reaaliaikaisen analytiikan avulla omaisuudenhoitajat, palveluntarjoajat ja toimitusketjun johtajat voivat siirtyä palomiehistä suunnittelijoihin ja strategeihin.
Yhteisten ennakoivan kunnossapidon haasteiden ratkaiseminen
Tässä osiossa korostetaan yleisiä ennakoivia kunnossapitoon liittyviä haasteita ja tarkastellaan strategioita niiden voittamiseksi.
Tietojen laatu ja saatavuus: Ennakoiva kunnossapito perustuu vahvasti laadukkaaseen ja riittävään historiatietoon. Tietojen huono laatu tai riittämättömät tiedot voivat johtaa epätarkkoihin ennusteisiin. Tietojen laadun varmistamiseksi parhaana käytäntönä on perustaa keskeisten sidosryhmien tukema tiedonhallintaohjelma.
IoT-liitettävyys: Yhdistetyn IoT-verkon perustaminen edellyttää älykkäitä laitteita ja reunalaitteita, joissa on anturit, jotka voivat muodostaa yhteyden datajärviin ja välittää dataa litteissä tiedostomuodoissa. Korosta yhdistettävyysskenaarioiden yksinkertaistamista, jotta voit muodostaa yhteyden mihin tahansa IoT-tietolähteeseen ongelmitta.
IoT-laitteiden hallinta: IoT-verkkolaitteiden hallinta edellyttää keskittymistä laitteiden turvallisuuteen, jotta kyberhyökkäysten haavoittuvuudet voidaan minimoida. Samalla haluatte edistää laitteiden välistä yhteentoimivuutta ja skaalautua tarpeen mukaan. Oikean tasapainon saavuttamiseksi on parasta ottaa käyttöön nykyaikaisia käyttöomaisuuden suorituskyvyn hallintaratkaisuja, jotka tukevat integroitua edistynyttä laitehallintaa ja luotettavia liitettävyysominaisuuksia.
Tietojen integrointi: Tietojen integrointi eri lähteistä, kuten IoT-antureista, vanhoista järjestelmistä ja ylläpitotietueista, voi olla monimutkaista ja aikaa vievää. Etsi tehokas, yritystason integraatioalusta, jossa on kattava ennalta rakennettujen liitinten kirjasto tukemaan tietointegraatiotarpeitasi.
Anturidatan monimutkaisuus: IoT-sensoritiedot voivat olla vaikeaselkoisia, ja ne edellyttävät usein erikoisosaamista, joka muodostaa esteen luotettavuusinsinööreille. Etsi käyttöomaisuuden suorituskyvyn hallintaratkaisuja, jotka auttavat ei-teknisiä yleisöjä ymmärtämään ja manipuloimaan tietoja.
Algoritmin valinta: Oikean algoritmin valitseminen ennakoivaan ylläpitoon on avain menestykseen. Muista arvioida huolellisesti tietyt käyttötapaukset ja tietojen ominaisuudet, jotta voit valita koneesi ja liiketoimintasi tarpeisiin parhaiten sopivat algoritmit.
Huoltostrategian integrointi: Ennakoivan kunnossapidon toteuttaminen edellyttää sen integroimista olemassa oleviin huoltostrategioihin ja työnkulkuihin. Muutosvastarinta ja organisatorinen toimettomuus voivat estää onnistuneen toteutuksen. Onnistuminen edellyttää vahvaa johtajuutta, johdon tukea, selkeää viestintää ja ammattitaitoista muutosjohtamista.
Miten toteuttaa ennakoiva kunnossapito-ohjelma kolmessa yksinkertaisessa vaiheessa
- Määritä tavoitteet ja määritä laajuus: Aloita tunnistamalla, mitkä valvontaehdot sopivat kullekin tietoresurssille. Esimerkiksi infrapunatermografiaa käytetään parhaiten laitteissa, jotka voivat vuotaa ilmaa tai höyryä, kun taas tärinäanalyysia käytetään parhaiten pyörivissä laitteissa, mutta ei laitteissa, jotka pyörivät hitaasti (alle 5 kierrosta minuutissa). Öljyanalyysit ja akustiset analyysit ovat parempia hitaille pyöriville laitteille. Varmista myös, että määrität ponnistelujesi laajuuden. Valvotteko esimerkiksi tiettyjä yksittäisiä omaisuuseriä vai tavoitteletteko kattavampaa kattavuutta?
- Asenna asianmukaiset IoT-anturit: Asenna IoT-anturit, jotka perustuvat kuhunkin valvottuun omaisuuteen parhaiten soveltuviin analyysityyppeihin – aloita sitten tiedonkeruu. Varmista, että nämä anturit on liitetty tietojenkäsittelyjärjestelmiin – kuten niihin, jotka on yleisesti integroitu resurssien suorituskyvyn hallintaratkaisuihin – kustannusten, ajan ja inhimillisten virheiden vähentämiseksi.
- Protokollien määrittäminen: Jotta poikkeamahavaintoihin voidaan reagoida tehokkaasti, on luotava protokollia, joilla varmistetaan, että laitteistot korjataan tehokkaasti ja käytettävyysaikatavoitteiden mukaisesti. Nämä protokollat voivat olla automaattisia, manuaalisia tai molempien sekoituksia.
Muunna toimitusketjua ennakoivilla kunnossapitoratkaisuilla
Monet yritykset eivät ole muuttaneet omaisuudenhoitostrategioitaan vuosikymmeniin, vaikka ne ovat modernisoineet muita liiketoiminta-alueita. Pitkäaikaisten prosessien vaihtaminen on haastavaa ja voi olla vaikeaa saada sisäänostoa tiimeiltäsi. Menestyksekkäimmät liiketoiminnan muutossuunnitelmat alkavat hyvällä viestintä- ja muutoksenhallintastrategialla, joka auttaa tiimien sitouttamisessa ja siilojen murtamisessa. Keskustele ohjelmistotoimittajasi kanssa, niin kerrot lisää siitä, mitkä työkalut ja ratkaisut sopivat parhaiten yksilöllisiin tarpeisiisi, ja saat sinut pyörimään tiekartan ja digitaalisen muutoksen kanssa.
Tutustu ennakoiviin kunnossapitoratkaisuihin
Maksimoi laitteistosi suorituskyky nykyaikaisten ennakoivien kunnossapitotyökalujen avulla.
Varallisuuden, luotettavuuden ja turvallisuuden ohjaaminen tekoälyn avulla
Selvitä, miten rautatiet ja muut omaisuusvaltaiset toimialat voivat käyttää tekoälyavusteista visuaalista tarkastusta parantaakseen luotettavuutta, optimoidakseen toimintoja ja alentaakseen kustannuksia.