Προληπτική συντήρηση: Μεγιστοποιήστε το χρόνο λειτουργίας του εξοπλισμού και εξοικονομήστε κόστος
Η προληπτική συντήρηση αξιολογεί συνεχώς την υγεία του εξοπλισμού σε πραγματικό χρόνο, βοηθώντας σας να μεγιστοποιήσετε την απόδοση, τον χρόνο λειτουργίας και τη διάρκεια ζωής του εξοπλισμού, ελαχιστοποιώντας παράλληλα το συνολικό κόστος ιδιοκτησίας.
Τι είναι η predictive maintenance;
Η προγνωστική συντήρηση είναι μια προσέγγιση στη συντήρηση που δίνει έμφαση στην ακρόαση του τι προσπαθούν να σας πουν τα περιουσιακά στοιχεία της επιχείρησής σας. Τα μηχανήματα στα εργοστάσια σας, ο στόλος των φορτηγών σας, ο βιομηχανικός σας εξοπλισμός – σας μιλούν εδώ και χρόνια. Εάν μπορείτε να ακούσετε προσεκτικά, μπορείτε να καταλάβετε πότε τα μηχανήματά σας πρόκειται να σπάσουν και τι πρέπει να τρέξουν περισσότερο και πιο ομαλά.
Η προγνωστική συντήρηση επιτρέπει στην επιχείρησή σας να προβλέπει αποτυχίες εξοπλισμού και να προγραμματίζει συντήρηση όταν και όπου χρειάζεται άμεσα. Σας εξοπλίζει με τις πληροφορίες που απαιτούνται για να τρέξει τα περιουσιακά στοιχεία σας σε μέγιστη απόδοση χωρίς να τους ωθήσει πάρα πολύ μακριά και διακινδυνεύοντας δαπανηρές βλάβες.
Ορισμός προγνωστικής συντήρησης
Η προγνωστική συντήρηση επιδιώκει να αποτρέψει την αποτυχία εξοπλισμού και τον χρόνο εκτός λειτουργίας συνδέοντας επιχειρηματικά πάγια με δυνατότητα IoT, εφαρμόζοντας σύνθετες αναλύσεις στα δεδομένα πραγματικού χρόνου που δημιουργούν και χρησιμοποιώντας τις σχετικές πληροφορίες για να ενημερώσει οικονομικά αποδοτικά πρωτόκολλα συντήρησης.
Γιατί η προγνωστική συντήρηση είναι τόσο σημαντική σήμερα;
Η προληπτική συντήρηση είναι σημαντική, επειδή εξοικονομεί χρόνο και χρήμα στις εταιρείες με την αποφυγή δαπανηρής και αποδιοργανωτικής βλάβης του εξοπλισμού. Καθώς αυξάνεται η ζήτηση των καταναλωτών για διαθεσιμότητα προϊόντων, οι οργανισμοί με προγνωστικά προγράμματα συντήρησης μπορούν να παράγουν χωρίς διακοπές. Το αποτέλεσμα είναι συνεχής αφοσίωση των πελατών, υψηλότερα έσοδα και βελτιωμένο ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.
Οι έξυπνες λύσεις προληπτικής συντήρησης προβλέπουν πότε απαιτείται συντήρηση παγίων, βοηθούν στην αύξηση της αποδοτικότητας κόστους και εκσυγχρονίζουν τις σύνθετες απαιτήσεις διαχείρισης επιχειρηματικών παγίων. Με απλά λόγια, η χρήση της τεχνολογίας προληπτικής συντήρησης βοηθά την επιχείρησή σας να εξοικονομήσει χρόνο, χρήματα και διαδικαστικούς πονοκεφάλους.
Πώς λειτουργεί η προγνωστική συντήρηση;
Εργασίες προγνωστικής συντήρησης καταγράφοντας και αναλύοντας δεδομένα εξοπλισμού σε πραγματικό χρόνο για την πρόβλεψη πιθανών προβλημάτων πριν οδηγήσουν σε αποτυχία εξοπλισμού.
Το πρώτο βήμα σε αυτή τη διαδικασία περιλαμβάνει τη συλλογή δεδομένων και πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο από δικτυωμένους αισθητήρες IoT που μεταδίδουν πληροφορίες σχετικά με τις συνθήκες του εξοπλισμού. Αυτά τα δεδομένα πρέπει στη συνέχεια να αποθηκεύονται και να διαχειρίζονται με τρόπο ώστε να είναι εύκολα προσβάσιμα, να υποβάλλονται σε επεξεργασία και να αναλύονται. Το συστατικό «πρόβλεψης» τίθεται σε εφαρμογή όταν η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) και οι τεχνολογίες μηχανικής μάθησης εφαρμόζονται στα δεδομένα για να πουν μια χρήσιμη και εφαρμόσιμη ιστορία.
Υπάρχουν τέσσερα βασικά στάδια στην αρχιτεκτονική της προγνωστικής συντήρησης και ένα βιομηχανικό δίκτυο IoT (IoT):
Η διαδικασία προγνωστικής συντήρησης
- Συγκέντρωση δεδομένων από αισθητήρες που μπορούν να παρακολουθούν χαρακτηριστικά μηχανής όπως δόνηση, θερμοκρασία, υγρασία, πίεση, θόρυβο και πολλά άλλα
- Διαβίβαση αυτών των δεδομένων σε πραγματικό χρόνο σε όλο το δίκτυο σε ένα κεντρικό επιχειρηματικό σύστημα
- Εφαρμογή έξυπνων τεχνολογιών όπως τα AI και τα machine learning analytics σε αυτά τα δεδομένα, για την αποκάλυψη χρήσιμων και σχετικών πληροφοριών
- Ανάληψη ταχείας δράσης με βάση αυτές τις πληροφορίες, είτε με αυτοματοποιημένη απάντηση είτε μέσω ανθρώπινης παρέμβασης
Χρήση τεχνολογιών προγνωστικής συντήρησης
Παρακολούθηση συνθηκών
Η προγνωστική συντήρηση γίνεται δυνατή μέσω των κυβερνο-φυσικών συστημάτων που φέρνουν τις μηχανές και το λογισμικό μαζί σε ένα έξυπνο δίκτυο IoT. Για να δημιουργήσετε ένα τέτοιο δίκτυο, ξεκινήστε εντοπίζοντας τις συνθήκες παγίων που πρέπει να παρακολουθούνται.
Η ανάλυση που απαιτείται για τον προσδιορισμό των συνθηκών των παγίων μπορεί να είναι οπτικό, ακουστικό, θερμικό, ή πιο τυπικά, ένας συνδυασμός αυτών των κριτηρίων. Η εστίαση σε αυτό το σημείο είναι στον προσδιορισμό των σωστών αισθητήρων και των εργαλείων παρακολούθησης που πρέπει να τοποθετηθούν:
Ανάλυση δόνησης: Οι μικρές αλλαγές στα σχέδια δόνησης μπορούν να δείξουν την ανισορροπία ή τη μη ευθυγράμμιση, ενώ τα υψηλά επίπεδα δόνησης μπορούν να δείξουν τα επικείμενα φέροντα προβλήματα. Η ανάλυση δόνησης μπορεί να δώσει τις έγκαιρες προειδοποιήσεις της αποτυχίας και είναι ιδιαίτερα χρήσιμη στην ανίχνευση της ανισορροπίας, της λανθασμένης ευθυγράμμισης, της μηχανικής χαλαρότητας, ή των φθαρμένων ή χαλασμένων μερών.
Υγιής και υπερηχητική ανάλυση: Κάτω από την κανονική λειτουργία, τα περισσότερα συστήματα δημιουργούν τα σταθερά υγιή σχέδια. Οι αλλαγές στο ηχητικό μοτίβο αναφοράς μπορεί να υποδηλώνουν φθορά ή άλλους τύπους φθοράς. Οι υπερηχητικές αναλύσεις μπορούν επίσης να δώσουν πληροφορίες για τη γενική υγεία του συστήματος με τη μετάφραση των υψηλής συχνότητας ήχων (όπως εκείνοι που παράγονται από τις διαρροές ατμού ή αέρα) στην ακουστική σειρά.
Υπέρυθρη ανάλυση: Όπως με την υπερηχητική ανάλυση, η θερμογραφία αποκαλύπτει επίσης την κρυμμένη χρησιμοποιώντας υπέρυθρη ανάλυση για να μεταφράσει τις αλλαγές θερμοκρασίας σε ένα ορατό φάσμα. Ακόμη και οι λεπτές αλλαγές στις κανονικές λειτουργικές θερμοκρασίες μπορούν να προειδοποιήσουν για τα επικείμενα προβλήματα.
Ανάλυση υγρών: Πέρα από την απλή παρακολούθηση των επιπέδων και της θερμοκρασίας των υγρών, η φυσική και χημική ανάλυση των υγρών μπορεί να δώσει πολύτιμες πληροφορίες για την κατάσταση των μηχανικών συστατικών. Με την ανίχνευση του ρυθμού υποβάθμισης στα ψυκτικά μέσα και τα λιπαντικά, μπορούν να ληφθούν προληπτικά μέτρα μόλις αυτές οι πληροφορίες το δικαιολογούν.
Άλλες: Άλλες τεχνολογίες προληπτικής συντήρησης είναι εξειδικευμένες για διάφορες μοναδικές βιομηχανικές ανάγκες. Αυτά περιλαμβάνουν την ευθυγράμμιση λέιζερ, τον έλεγχο ηλεκτρικών κυκλωμάτων, την ανίχνευση ρωγμών, την ανίχνευση ελαττωμάτων, τον έλεγχο διάβρωσης, τις ηλεκτρικές αλλαγές αντίστασης, και άλλα βιομηχανικός-συγκεκριμένα μέσα μέτρησης της διάβρωσης ή της επιδείνωσης.
Βασικές τεχνολογίες προγνωστικής συντήρησης
Μόλις καθοριστούν τα παραπάνω κριτήρια, οι κατάλληλοι αισθητήρες και οθόνες πρέπει να τοποθετηθούν και να συνδεθούν σε ένα κεντρικό επιχειρηματικό σύστημα, πιο συχνά ένα σύστημα σχεδιασμού επιχειρηματικών πόρων (ERP), μέσω ενός δικτύου IoT που συνδέεται με το cloud. Τέλος, πρέπει να υπάρχουν λύσεις καθοδηγούμενες από AI για την ανάλυση των δεδομένων και την παροχή χρήσιμων πληροφοριών και συστάσεων από τα συλλεχθέντα δεδομένα.
Δίκτυο IoT: Όταν τα επιχειρηματικά περιουσιακά στοιχεία ενισχύονται με αισθητήρες, δυνατότητα επεξεργασίας και άλλες τεχνολογίες, μπορούν να στέλνουν και να λαμβάνουν δεδομένα – συνήθως μέσω της συνδεσιμότητας cloud – προς και από ένα κεντρικό επιχειρηματικό σύστημα. Αυτό περιλαμβάνει ένα δίκτυο IoT και υποστηρίζει τη στρατηγική προληπτικής συντήρησης.
Πύλες Πολλά παλαιότερα περιουσιακά στοιχεία εξακολουθούν να λειτουργούν τέλεια, αλλά η αναλογική τους τεχνολογία προηγείται της ψηφιακής ενοποίησης. Αυτά τα μηχανήματα μπορούν να εξοπλιστούν με συσκευές πύλης IoT, οι οποίες μπορεί να περιλαμβάνουν κάμερες, μικρόφωνα και θερμόμετρα, για τη συλλογή και μετάδοση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο σχετικά με τις λειτουργικές τους καταστάσεις.
Συνδεσιμότητα νέφους: Η συνδεσιμότητα παρέχει τη διαθεσιμότητα κατά παραγγελία των πόρων συστημάτων υπολογιστών. Σε ένα δίκτυο που αποτελείται από πολλαπλά βιομηχανικά πάγια, είναι σημαντικό τα κέντρα δεδομένων πολλαπλών τοποθεσιών να ενσωματωθούν σε μια ενιαία βάση δεδομένων και σύστημα.
Σύγχρονη βάση δεδομένων και ERP: Οι βάσεις δεδομένων που βασίζονται σε δίσκους δεν είναι καλά εξοπλισμένες για τη διαχείριση ογκωδών και μη γραμμικών δεδομένων που περιλαμβάνουν μεγάλα δεδομένα και σύνθετα σύνολα δεδομένων. Επιπλέον, η προγνωστική συντήρηση χρησιμοποιεί AI και machine learning για την εκτέλεση προηγμένων αναλύσεων σε τέτοια δεδομένα. Αυτή η διαδικασία εξυπηρετείται καλύτερα από ένα σύγχρονο ERPπου τροφοδοτείται από AI με μια in-memory βάση δεδομένων που είναι γρήγορη, ανταποκρινόμενη και σχεδόν απείρως κλιμακούμενη.
AI και μηχανική μάθηση: Η μηχανική μάθηση είναι ένα υποσύνολο της AI που χρησιμοποιεί αλγορίθμους για να αναλύσει και να κατανοήσει τα δεδομένα. Οι λύσεις προγνωστικής συντήρησης εξαρτώνται από την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να ταξινομήσετε, να κατανοήσετε και να μάθετε από τα λειτουργικά δεδομένα των επιχειρηματικών πόρων αλλά και να δημιουργήσετε συστάσεις και πληροφορίες που μπορούν να εφαρμοστούν.
Προηγμένα analytics: AI και machine learning power advanced analytics. Οι διευθυντές πρέπει να καθορίζουν τα χαρακτηριστικά και τις συνθήκες που πρέπει να αξιολογούνται και τα επιθυμητά αναλυτικά αποτελέσματα. Με αυτόν τον τρόπο, οι αλγόριθμοι που ενημερώνουν τα προηγμένα analytics μπορούν να προγραμματιστούν ώστε να είναι όσο το δυνατόν πιο διορατικοί και ενεργοί, και να μάθουν καλύτερα από δεδομένα και νέες εμπειρίες με την πάροδο του χρόνου.
Ψηφιακά δίδυμα: Ένα ψηφιακό δίδυμο είναι μια εικονική αναδημιουργία ενός πραγματικού φυσικού περιουσιακού στοιχείου. Με τη δημιουργία ψηφιακών διδύμων, οι διαχειριστές μπορούν να επισκεφθούν οποιοδήποτε πιθανό λειτουργικό σενάριο επάνω στο δίδυμο – χωρίς κανέναν κίνδυνο πραγματικής ζημίας σε μια δαπανηρή μηχανή ή συσκευή. Αυτό βοηθά στην αύξηση της προληπτικής συντήρησης επιτρέποντας στα εργαλεία μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης να ενσωματώσουν και να μάθουν από εμπειρίες που δεν έχουν καν συμβεί.
Προληπτική συντήρηση έναντι προληπτικής συντήρησης
Η διαφορά μεταξύ αυτών των μοντέλων συντήρησης δεν έγκειται τόσο στον τρόπο με τον οποίο εκτελούνται οι εργασίες συντήρησης, αλλά στο πότε.
Προληπτική συντήρηση: Συντήρηση που ενημερώνεται από προηγούμενες επιδόσεις και τις γνώσεις και την εμπειρία μηχανικών και χειριστών. Περιλαμβάνει τη συντήρηση ρουτίνας, περιοδικής, προγραμματισμένης ή βάσει χρόνου. Ενώ συχνά αποτρέπει βλάβες, μπορεί να είναι ανακριβής, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε δαπανηρή συντήρηση πριν χρειαστεί ή σε απαρατήρητες αδυναμίες στη διαδικασία συντήρησης. Η προληπτική συντήρηση συμβαίνει σε περιόδους που είναι προκαθορισμένες, συχνά πολύ εκ των προτέρων.
Προληπτική συντήρηση: Συντήρηση που γίνεται δυνατή όταν τα δίκτυα IoT ενοποιούν όλα τα επιχειρηματικά πάγια στο παραγωγικό οικοσύστημα. Η δυνατότητα μετάδοσης και ανάλυσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, σημαίνει ότι η παρακολούθηση της κατάστασης των ζωντανών παγίων – και όχι τα ημερολόγια – γίνεται η βάση για πρωτόκολλα συντήρησης. Η προγνωστική συντήρηση συμβαίνει σε πραγματικό χρόνο, ακριβώς όταν και όπου χρειάζεται.
Άλλες τεχνικές συντήρησης παγίων
Αντιδραστική συντήρηση
Η συντήρηση εκτελέστηκε ως απόκριση σε αιφνίδια βλάβη ή βλάβη του εξοπλισμού. Αυτός ο τύπος συντήρησης είναι συχνά μη προγραμματισμένος και μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένο χρόνο διακοπής και κόστος.
Διορθωτική συντήρηση
Συντήρηση που εκτελείται για τη διόρθωση ελαττώματος ή ελαττώματος του εξοπλισμού. Αυτός ο τύπος συντήρησης συνήθως πραγματοποιείται μετά τον εντοπισμό ενός προβλήματος και μπορεί να βοηθήσει στην πρόληψη περαιτέρω προβλημάτων.
Προπαρασκευαστική συντήρηση
Συντήρηση που καθορίζεται από τις προτάσεις ή τις οδηγίες του κατασκευαστή για συγκεκριμένο τεμάχιο εξοπλισμού. Αυτός ο τύπος συντήρησης βασίζεται στο καθορισμένο χρονοδιάγραμμα του κατασκευαστή για εργασίες συντήρησης.
Συντήρηση βάσει συνθήκης
Η συντήρηση εκτελέστηκε βάσει της συνθήκης του εξοπλισμού και όχι ενός προκαθορισμένου χρονοδιαγράμματος. Αυτός ο τύπος συντήρησης χρησιμοποιεί την παρακολούθηση και την επιθεώρηση για να καθορίσει πότε είναι απαραίτητη η παρέμβαση. Ενώ μπορεί να βοηθήσει να μειωθούν οι περιττές εργασίες συντήρησης και να ελαχιστοποιηθεί ο χρόνος διακοπής, η συντήρηση βάσει συνθηκών είναι ιδιαίτερα χειρωνακτική και χρονοβόρα.
Συντήρηση με επίκεντρο την αξιοπιστία
Συντήρηση που δίνει προτεραιότητα στις εργασίες με βάση την αξιοπιστία και την κρισιμότητα του εξοπλισμού. Αυτή η προσέγγιση επικεντρώνεται στον εντοπισμό των πιο σημαντικών εργασιών συντήρησης για τη μεγιστοποίηση της αξιοπιστίας και της αποδοτικότητας του εξοπλισμού.
Η εξέλιξη της συντήρησης των περιουσιακών στοιχείων
Το ακόλουθο διάγραμμα (προσαρμοσμένο από Deloitte) εμφανίζει την εξέλιξη των τεχνολογικών δυνατοτήτων σε όλες τις βιομηχανικές επαναστάσεις και τον προκύπτον αντίκτυπο στις στρατηγικές συντήρησης και την αποτελεσματικότητα του εξοπλισμού.
Παραδείγματα προγνωστικής συντήρησης σε ενέργεια
Τομέας πετρελαίου και φυσικού αερίου: Οι πετρελαιοπηγές προκαλούν τεράστια φθορά στα περιουσιακά στοιχεία και μπορούν να οδηγήσουν σε μεγάλο κίνδυνο και κίνδυνο σε περίπτωση αποτυχίας. Με την παρακολούθηση της θερμοκρασίας του λαδιού και της ταχύτητας των κιβωτίων ταχυτήτων στον εξοπλισμό γεώτρησης, η προγνωστική συντήρηση έχει βελτιώσει σημαντικά την ασφάλεια και έχει μειώσει το κόστος συντήρησης έως και 38%.
Αυτοκινητοβιομηχανία: Στις γραμμές συνελεύσεων, τα πυροβόλα όπλα σημείο-συγκόλλησης εκτελούν περίπου 15.000 συγκολλήσεις σημείων κάθε μέρα. Συνδέοντας όπλα συγκόλλησης σε όλο τον κόσμο και συλλέγοντας τα λειτουργικά τους δεδομένα, οι κατασκευαστές αυτοκινήτων μπορούν να συγκεντρώσουν εκατομμύρια σημεία δεδομένων, οδηγώντας σε πρωτοφανή προγνωστική ακρίβεια για την κατάσταση και την κατάσταση αυτών των περιουσιακών στοιχείων.
Κατασκευή οικιακών συσκευών: Οι μετρήσεις κραδασμών της περιστροφής του τυμπάνου στην παραγωγή ξηραντών έχουν βοηθήσει στην πρόβλεψη δυσλειτουργίας ή βλάβης. Αυτή η εφαρμογή προληπτικής συντήρησης έχει εξαλείψει τα ελαττώματα παραγωγής κατά 33% και έχει μειώσει το κόστος συντήρησης των καταναλωτών κατά 27%.
Διαχείριση σιδηροδρομικών περιουσιακών στοιχείων: Τα «κενά» εμφανίζονται όταν ένας κενός χώρος αναπτύσσεται κάτω από μια τροχιά που οδηγεί σε πιθανή καθυστέρηση ή ακόμη και εκτροχιασμό. Η πρόσφατη καινοτομία έχει οδηγήσει σε συστήματα με βάση το θάλαμο που παρακολουθούν μια σειρά μεταβλητών καθώς κυλούν πάνω από τις ράγες. Αυτό έχει οδηγήσει σε βελτιωμένη ανίχνευση κενών και γενική αύξηση της ασφάλειας των πελατών.
Βιομηχανία χάλυβα: Η ανίχνευση χρησιμοποιείται για να συγκεντρώσει τις σε πραγματικό χρόνο αναγνώσεις της δόνησης, της ταχύτητας περιστροφής, και του ηλεκτρικού ρεύματος (αμπέρ) στον εξοπλισμό κρύος-κυλίσματος που χρησιμοποιείται στην επεξεργασία χάλυβα. Αυτή η εφαρμογή έχει οδηγήσει σε μια βελτίωση 60% στη διάρκεια ζωής εξοπλισμού και έχει μειώσει πολύ τις απώλειες λόγω του χρόνου διακοπής και των καθυστερήσεων.
Οφέλη των προγραμμάτων προληπτικής συντήρησης
Η εφαρμογή συστημάτων προληπτικής συντήρησης έχει οδηγήσει σε εντυπωσιακά αποτελέσματα σε πολλούς κλάδους. Μιαέκθεση 2022 από τη Deloitte αναφέρει πολλές ποσοτικοποιήσιμες βελτιώσεις. Αυτές περιλαμβάνουν έως και 15% μείωση του χρόνου εκτός λειτουργίας, 20% αύξηση της παραγωγικότητας της εργασίας, και 30% μείωση των επιπέδων αποθεμάτων με μικρότερη ανάγκη για αποθήκευση ανταλλακτικών just-in-case.
Με τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και το ολοκληρωμένο ERP, οι οργανισμοί δείχνουν τα οφέλη των λύσεων προληπτικής συντήρησης που πραγματικά λειτουργούν. Μεταξύ αυτών περιλαμβάνονται:
Καλύτερη ορατότητα σε όλη τη λειτουργία σας: Με αυξημένη ορατότητα στα στοιχεία ενεργητικού πεδίου και σε άλλο εξοπλισμό εκτός των εγκαταστάσεων, οι ΚΑΕ και οι πάροχοι υπηρεσιών τρίτων μπορούν να παρέχουν πιο ενημερωμένες υπηρεσίες και μεγαλύτερη αξία.
Χαμηλότερο κόστος συντήρησης και βελτιωμένη απόδοση παγίων: Ελαχιστοποιώντας τον χρόνο εκτός λειτουργίας, η προγνωστική συντήρηση σας εξοικονομεί χρήματα και σας βοηθά να αξιοποιείτε περισσότερο τα υπάρχοντα πάγια ακόμα και όταν επεκτείνετε τη διάρκεια ζωής τους.
Πιο ενδυναμωμένες ομάδες: Οπλισμένες με την επιστήμη των δεδομένων και τα analytics πραγματικού χρόνου, οι χειριστές πόρων, οι πάροχοι υπηρεσιών και οι διαχειριστές εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να κάνουν τη μετάβαση από πυροσβέστες σε σχεδιαστές και στρατηγούς.
Αντιμετώπιση κοινών προκλήσεων προγνωστικής συντήρησης
Αυτή η ενότητα τονίζει τις κοινές προκλήσεις προληπτικής συντήρησης και διερευνά στρατηγικές για την αντιμετώπισή τους.
Ποιότητα και διαθεσιμότητα δεδομένων: Η προγνωστική συντήρηση βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε υψηλής ποιότητας και επαρκή ιστορικά δεδομένα. Η κακή ποιότητα των δεδομένων ή τα ανεπαρκή δεδομένα μπορούν να οδηγήσουν σε ανακριβείς προβλέψεις. Για να διασφαλιστεί η ποιότητα των δεδομένων, η βέλτιστη πρακτική είναι η θέσπιση ενός προγράμματος διακυβέρνησης των δεδομένων το οποίο θα υποστηρίζεται από βασικούς ενδιαφερόμενους φορείς.
Συνδεσιμότητα Η εγκατάσταση ενός συνδεδεμένου δικτύου απαιτεί έξυπνο εξοπλισμό και συσκευές άκρων με αισθητήρες που μπορούν να συνδέονται με λίμνες δεδομένων και να διαβιβάζουν δεδομένα σε επίπεδες μορφές αρχείων. Δώστε έμφαση στην απλοποίηση των σεναρίων συνδεσιμότητας ώστε να μπορείτε να συνδεθείτε με οποιαδήποτε πηγή δεδομένων IoT χωρίς προβλήματα.
Διαχείριση συσκευών Η διαχείριση των συσκευών δικτύου απαιτεί εστίαση στην ασφάλεια της συσκευής για την ελαχιστοποίηση των τρωτών σημείων στις επιθέσεις στον κυβερνοχώρο. Ταυτόχρονα, θέλετε να προωθήσετε τη διαλειτουργικότητα μεταξύ των συσκευών και να κλιμακωθείτε ανάλογα με τις ανάγκες. Για να επιτευχθεί η σωστή ισορροπία, είναι καλύτερο να υιοθετήσετε σύγχρονες λύσεις διαχείρισης απόδοσης παγίων που υποστηρίζουν την ενσωματωμένη προηγμένη διαχείριση συσκευών και τις ισχυρές δυνατότητες συνδεσιμότητας.
Ενοποίηση δεδομένων: Η ενσωμάτωση δεδομένων από διάφορες πηγές όπως αισθητήρες IoT, παλιά συστήματα και αρχεία συντήρησης μπορεί να είναι περίπλοκη και χρονοβόρα. Αναζητήστε μία ισχυρή επιχειρηματική πλατφόρμα ενοποίησης με μία ολοκληρωμένη βιβλιοθήκη προδιαμορφωμένων συζευκτήρων για να υποστηρίξετε τις ανάγκες ενοποίησης δεδομένων σας.
Πολυπλοκότητα δεδομένων αισθητήρων: Τα στοιχεία αισθητήρων μπορούν να είναι δύσκολο να κατανοηθούν, απαιτώντας συχνά την εξειδικευμένη γνώση στοιχείων που παρουσιάζει ένα εμπόδιο στους μηχανικούς αξιοπιστίας. Αναζητήστε λύσεις διαχείρισης απόδοσης παγίων που μπορούν να αποδώσουν δεδομένα για μη τεχνικό κοινό για κατανόηση και χειρισμό.
Επιλογή αλγορίθμων: Η επιλογή των σωστών αλγορίθμων για την προγνωστική συντήρηση είναι το κλειδί για την επιτυχία. Φροντίστε να αξιολογήσετε προσεκτικά συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης και τα χαρακτηριστικά των δεδομένων, προκειμένου να επιλέξετε τους καταλληλότερους αλγόριθμους για τα μηχανήματα και τις επιχειρηματικές σας ανάγκες.
Ενοποίηση στρατηγικής συντήρησης: Η εφαρμογή προληπτικής συντήρησης απαιτεί την ενσωμάτωσή της στις υπάρχουσες στρατηγικές και ροές εργασίας συντήρησης. Η αντίσταση στην αλλαγή και η οργανωτική αδράνεια μπορούν να εμποδίσουν την επιτυχή υλοποίηση. Η ισχυρή ηγεσία, η εκτελεστική υποστήριξη, η σαφής επικοινωνία, και η επαγγελματική διαχείριση αλλαγών απαιτούνται για την επιτυχία.
Πώς να εφαρμόσετε ένα πρόγραμμα προληπτικής συντήρησης σε τρία απλά βήματα
- Καθορισμός στόχων και καθορισμός πεδίου εφαρμογής: Ξεκινήστε προσδιορίζοντας ποιες συνθήκες παρακολούθησης είναι κατάλληλες για κάθε περιουσιακό στοιχείο. Παραδείγματος χάριν, η υπέρυθρη θερμογραφία χρησιμοποιείται καλύτερα στον εξοπλισμό που μπορεί να διαρρεύσει τον αέρα ή τον ατμό ενώ η ανάλυση δόνησης χρησιμοποιείται καλύτερα στον περιστρεφόμενο εξοπλισμό, αλλά όχι στον εξοπλισμό που περιστρέφεται αργά (λιγότερο από 5 περιστροφές/λεπτό). Η ανάλυση πετρελαίου και η ακουστική ανάλυση είναι καλύτερες για τον αργό περιστρεφόμενο εξοπλισμό. Επίσης, φροντίστε να καθορίσετε το εύρος των προσπαθειών σας. Για παράδειγμα, θα παρακολουθείτε συγκεκριμένα, μεμονωμένα περιουσιακά στοιχεία ή προσπαθείτε για πιο ολοκληρωμένη κάλυψη;
- Εγκατάσταση κατάλληλων αισθητήρων Εγκατάσταση αισθητήρων με βάση τους τύπους ανάλυσης που είναι πιο κατάλληλοι για κάθε παρακολουθούμενο πάγιο – στη συνέχεια, ξεκινήστε τη συλλογή δεδομένων. Βεβαιωθείτε ότι αυτοί οι αισθητήρες είναι συνδεδεμένοι με συστήματα επεξεργασίας δεδομένων – όπως αυτά που συνήθως ενσωματώνονται στις λύσεις διαχείρισης απόδοσης παγίων – για μείωση του κόστους, του χρόνου και του ανθρώπινου σφάλματος.
- Πρωτόκολλα ρύθμισης: Για την αποτελεσματική αντιμετώπιση των ανιχνεύσεων ανωμαλιών, δημιουργήστε πρωτόκολλα για να διασφαλίσετε ότι τα περιουσιακά στοιχεία επισκευάζονται αποτελεσματικά και σύμφωνα με τους στόχους του χρόνου λειτουργίας. Αυτά τα πρωτόκολλα μπορούν να αυτοματοποιηθούν, χειροκίνητα ή ένα μείγμα και των δύο.
Μετασχηματίστε την εφοδιαστική αλυσίδα σας με λύσεις προληπτικής συντήρησης
Πολλές επιχειρήσεις δεν έχουν αλλάξει τις στρατηγικές συντήρησης των περιουσιακών τους στοιχείων εδώ και δεκαετίες – παρά το γεγονός ότι έχουν εκσυγχρονίσει άλλους τομείς της επιχείρησής τους. Η αλλαγή των μακροχρόνιων διαδικασιών είναι δύσκολη και μπορεί να είναι δύσκολο να αγοραστεί από τις ομάδες σας. Τα πιο επιτυχημένα σχέδια μετασχηματισμού της επιχείρησης ξεκινούν με μια καλή στρατηγική επικοινωνίας και διαχείρισης αλλαγών - για να βοηθήσουν στην εμπλοκή των ομάδων σας και να καταρρίψουν τα σιλό. Μιλήστε με τον προμηθευτή λογισμικού σας για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τα εργαλεία και τις λύσεις που θα λειτουργήσουν καλύτερα για τις μοναδικές ανάγκες σας και να σας κάνει να κυλήσετε με τον οδικό χάρτη και το ταξίδι του ψηφιακού μετασχηματισμού.
Δείτε τις λύσεις προληπτικής συντήρησης
Μεγιστοποιήστε την απόδοση των παγίων σας με σύγχρονα εργαλεία προγνωστικής συντήρησης.
Λειτουργήστε με αυτοπεποίθηση, αξιοπιστία και ασφάλεια χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη
Μάθετε πώς οι σιδηρόδρομοι και άλλοι σημαντικοί τομείς μπορούν να χρησιμοποιήσουν οπτική επιθεώρηση ενισχυμένη από το AI για να βελτιώσουν την αξιοπιστία, να βελτιστοποιήσουν τις λειτουργίες και να μειώσουν το κόστος.