אחזקה חזויה: מקסם חיסכון בעלויות וזמן שימוש יעיל של ציוד
אחזקה תחזיתית מעריכה באופן שוטף את תקינות הציוד בזמן אמת, ומסייעת לך למקסם ביצועי ציוד, זמן שימוש יעיל ותוחלת חיים תוך צמצום עלות הבעלות הכוללת.
מהי אחזקת חיזוי?
אחזקה תחזיתית היא גישה לאחזקה ששמה את הדגש על השמעת מה שהנכסים הארגוניים שלך מנסים לומר לך. המכונות במפעלים שלכם, צי המשאיות שלכם, הציוד התעשייתי שלכם – הם משוחחים איתך כבר שנים. אם אתה יכול להקשיב היטב, אתה יכול להבין מתי המכונות שלך עומדות להתפרק ומה הן צריכות כדי לרוץ זמן רב יותר ויותר חלק.
אחזקה תחזיתית מאפשרת לעסק שלך לחזות כשלים בציוד ולתזמן אחזקה כשהוא נחוץ באופן מיידי. הוא זורק לך את המידע הדרוש כדי להפעיל את הנכסים שלך בביצועי שיא מבלי לדחוף אותם רחוק מדי ולסכן פירוקים יקרים.
הגדרת אחזקה חזויה
אחזקה תחזיתית מבקשת למנוע כשל בציוד וזמן השבתה על-ידי חיבור נכסים ארגוניים מותאמי IoT, יישום כלי ניתוח מתקדמים לנתונים בזמן אמת שהם יוצרים ושימוש בתובנות המשויכות כדי ליידע פרוטוקולי אחזקה חסכוניים ויעילים.
מדוע אחזקת תחזיתית כל כך חשובה היום?
אחזקה תחזיתית חשובה מכיוון שהיא חוסכת זמן וכסף של חברות בכך שהיא חוסכת כשל ציוד יקר ומפריע. ככל שהביקוש לצרכן לזמינות מוצרים גדל, ארגונים עם תוכניות אחזקה תחזיתיות יכולים לייצר ללא הפרעות. התוצאה היא נאמנות מתמשכת של לקוחות, הכנסות גבוהות יותר ויתרון תחרותי משופר.
פתרונות אחזקה חזויים חכמים מנבאים מתי נדרשת אחזקת נכסים, מסייעים להגביר את יעילות העלות ולייעל דרישות מורכבות של ניהול נכסים ארגוניים. שים לב, שימוש בטכנולוגיית אחזקה תחזיתית מסייע לעסק שלך לחסוך זמן, כסף וכאבי ראש פרוצדורליים.
כיצד פועלת האחזקה החזויה?
אחזקה תחזיתית פועלת על-ידי לכידת וניתוח נתוני ציוד בזמן אמת כדי לחזות בעיות פוטנציאליות לפני שיובילו לכשל בציוד.
השלב הראשון בתהליך זה כולל איסוף נתונים בזמן אמת ומידע מחיישני IoT בעלי רשת המשדרים מידע על תנאי ציוד. לאחר מכן, יש לאחסן ולנהל את הנתונים באופן שניתן לגשת אליהם, לעבד ולנתח אותם בקלות. הרכיב ה"תחזיתי" נכנס למשחק כאשר בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיות למידת מכונה מיושמות על הנתונים כדי לספר סיפור שימושי ומעשי.
ישנם ארבעה שלבים בסיסיים לארכיטקטורה של אחזקת חיזוי ורשת IIoT תעשייתית (IIoT):
תהליך האחזקה החזויה
- איסוף נתונים מחיישנים שיכולים לנטר מאפייני מכונה כגון רטט, טמפרטורה, לחות, לחץ, רעש ועוד
- שידור נתונים אלה בזמן אמת ברחבי הרשת למערכת עסקית מרכזית
- החלת טכנולוגיות חכמות כמו בינה מלאכותית וכלי ניתוח של למידת מכונה לנתונים האלה, כדי לחשוף תובנות שימושיות ורלוונטיות
- נקיטת פעולה מהירה בהתבסס על תובנות אלה, עם תגובה אוטומטית או באמצעות התערבות אנושית
שימוש בטכנולוגיות אחזקה עם יכולות חיזוי
מעקב תנאים
אחזקה תחזיתית מתאפשרת באמצעות מערכות Cyber-physical שמביאות מכונות ותוכנות יחד לרשת IoT חכמה. כדי לבנות רשת כזו, התחל בזיהוי תנאי הנכס שיש לעקוב אחריהם.
הניתוח הדרוש לזיהוי תנאי הנכס עשוי להיות ויזואלי, שמיעתי, תרמי או לרוב, שילוב של קריטריונים אלה. ההתמקדות בשלב זה היא בקביעת החיישנים וכלי הניטור הנכונים שיש להתאים:
ניתוח ויברציות: שינויים קטנים בדפוסי תנודה עשויים להצביע על חוסר איזון או יישור לקוי, בעוד שרמות רטט גבוהות עשויות להצביע על בעיות נישאות. ניתוח ויברציות יכול לתת אזהרות מוקדמות על כשל והוא שימושי במיוחד בגילוי חוסר איזון, יישור שגוי, אונות מכנית או נלבש או חלקים פגומים.
ניתוח קול ואולטרסאונד: תחת פעולה רגילה רוב המערכות יוצרות דפוסי קול יציבים. שינויים בתבנית צליל הייחוס יכולים להצביע על לבישה או סוגים אחרים של התדרדרות. כמו כן, ניתוחים אולטרסוניים יכולים לתת מידע על בריאותה הכוללת של המערכת על ידי תרגום צלילים בתדירות גבוהה (כגון אלה המופקים על ידי קיטור או דליפות אוויר) לטווח הנשמע.
ניתוח אינפרה-אדום: כמו בניתוח אולטרה-קולי, גם תרמוגרפיה חושפת את החבוי באמצעות ניתוח אינפרא אדום כדי לתרגם שינויי טמפרטורה לספקטרום הנראה לעין. אפילו שינויים עדינים בטמפרטורות מבצעיות רגילות עלולים להזהיר מפני בעיות מערבות.
ניתוח נוזלים: מעבר לניטור פשוט של רמות הנוזל והטמפרטורה, הניתוח הפיזיקלי והכימי של הנוזלים יכול לתת מידע בעל ערך על מצבם של רכיבים מכניים. על ידי איתור קצב הירידה בקורים ובחומרי סיכה, ניתן לנקוט צעדים מונעים מיד עם צו התובנות הללו.
אחרים: טכנולוגיות אחרות לתחזוקת חיזוי מיוחדות לצרכים תעשייתיים ייחודיים שונים. אלה כוללים יישור לייזר, ניטור מעגלים חשמליים, איתור סדק, איתור תקלות, ניטור קורוזיה, שינויי התנגדות חשמלית ואמצעים אחרים ספציפיים לתעשייה למדידת קורוזיה או הידרדרות.
טכנולוגיות אחזקה מרכזיות לחיזוי
לאחר שהקריטריונים לעיל מבוססים, יש להתאים את החיישנים והמעקבים המתאימים למערכת עסקית מרכזית, בדרך כלל מערכת תכנון משאבים ארגוניים (ERP), באמצעות רשת IoT המחוברת לענן. לבסוף, פתרונות מונחי-AI חייבים להיות קיימים כדי לנתח את הנתונים ולספק תובנות והמלצות שניתן לפעול לגביהם מהנתונים שנאספו.
רשת IoT: כאשר נכסים ארגוניים משודרגים באמצעות חיישנים, יכולת עיבוד וטכנולוגיות אחרות, הם יכולים לשלוח ולקבל נתונים - בדרך כלל באמצעות קישוריות ענן - אל מערכת עסקית מרכזית וממנה. הוא כולל רשת IoT ומתחם את אסטרטגיית האחזקה החזויה.
שערי IoT: נכסים ישנים רבים עדיין עובדים בצורה טובה, ועם זאת הטכנולוגיה האנלוגית שלהם מקדימה שילוב דיגיטלי. מכונות אלו יכולות להיות מצוידות במכשירי שער IoT, שעשויים לכלול מצלמות, מיקרופונים ותרמומטרים, כדי לאסוף ולשדר נתונים בזמן אמת על המצבים התפעוליים שלהם.
קישוריות ענן: קישוריות ענן מספקת את הזמינות לפי דרישה של משאבי מערכת מחשב. ברשת IoT המורכבת ממספר נכסים תעשייתיים, חשוב שמרכזי נתונים מרובי מיקומים ישולבו בבסיס נתונים אחד ובמערכת אחת.
בסיס נתונים מודרני ו-ERP: בסיסי נתונים מבוססי דיסק מדור קודם אינם מצוידים היטב לניהול הנתונים הנפחים והלא לינאריים הכוללים את Big Data וסטים מורכבים של נתונים. יתר על כן, אחזקה תחזיתית משתמשת ב-AI ובלמידת מכונה כדי לבצע כלי ניתוח מתקדמים על נתונים כאלה. תהליך שלם זה מוגש בצורה הטובה ביותר על ידי מערכת ERPמודרנית המונעת על ידי AI עם בסיס נתונים בזיכרון מהיר, מגיב וכמעט בעל יכולת הרחבה אינסופית.
בינה מלאכותית ולמידת מכונה: למידת מכונה היא סט משנה של בינה מלאכותית שמשתמש באלגוריתמים כדי לנתח ולהבין נתונים. פתרונות אחזקה תחזיתיים תלויים ב-AI ובלמידת מכונה כדי לא רק למיין, להבין וללמוד מהנתונים התפעוליים של נכסי הארגון אלא גם ליצור המלצות ותובנות ניתנות לביצוע.
כלי ניתוח מתקדמים: כלי ניתוח מתקדמים של יכולות בינה מלאכותית ושל למידת מכונה. מנהלים חייבים לקבוע את התכונות והתנאים שיש להעריך ואת התוצאות האנליטיות הרצויות. בדרך זו, האלגוריתמים המיידעים את כלי הניתוח המתקדמים ניתנים לתכנות כך שיהיו בעלי יכולת גילוי ופעולה ככל האפשר, וכדי ללמוד בצורה הטובה ביותר מנתונים וחוויות חדשות לאורך זמן.
תאומים דיגיטליים: תאום דיגיטלי הוא בילוי וירטואלי של נכס פיזי בפועל. על ידי יצירת תאומים דיגיטליים, מנהלים יכולים לבקר בכל תרחיש תפעולי אפשרי על התאום - ללא כל סיכון לנזק בפועל במציאות למכונה או למכשיר יקר. זה עוזר לשפר את התחזוקה החזויה על-ידי מתן אפשרות לכלי בינה מלאכותית ולמידת למידת למידת למידת למידת למידת מכונה של למידת מכונה שמעולם לא קרו.
אחזקה חזויה לעומת אחזקה מונעת
ההבדל בין מודלי אחזקה אלה לא כל כך נובע מהאופן שבו מתבצעות משימות האחזקה, אלא מתי.
תחזוקה מונעת: תחזוקה המודיעה על ביצועי העבר והידע והניסיון של המהנדסים והמפעילים. הוא כולל אחזקה שגרתית, תקופתית, מתוכננת או מבוססת זמן. בעוד שלעיתים קרובות הוא מונע תקלות, זה יכול להיות לא מדויק, מה שעלול להוביל לאחזקה יקרה לפני הצורך או לחולשות שלא מבחינות בהן בתהליך התחזוקה. תחזוקה מונעת מתרחשת בזמנים שנקבעו מראש, לרוב ארוכים מראש.
אחזקה תחזיתית: אחזקה שמתאפשרת כאשר רשתות IoT משלבות את כל הנכסים הארגוניים לתוך מערכת אקולוגית חיה. היכולת לשדר ולנתח נתונים בזמן אמת, פירושה שמעקב אחר תנאי נכס חי – ולא לוחות שנה – הופך להיות הבסיס לפרוטוקולים של אחזקה. אחזקה תחזיתית מתרחשת בזמן אמת, בדיוק מתי והיכן היא נדרשת.
טכניקות אחזקת נכס אחרות
אחזקה מגיבה
אחזקה בוצעה בתגובה לפירוק פתאומי או לכשל בציוד. סוג אחזקה זה הוא לעתים קרובות לא מתוכנן ויכול לגרום להשבתה ועלויות מוגברות.
אחזקה מתקנת
אחזקה בוצעה כדי לתקן פגם או תקלה בציוד. סוג זה של אחזקה מתבצע בדרך כלל לאחר שזוהתה בעיה ויכולה לסייע במניעת בעיות נוספות.
אחזקה מונחית
אחזקה הנקבעת לפי המלצות היצרן או ההנחיות עבור יחידת ציוד ספציפית. סוג אחזקה זה מבוסס על לוח הזמנים הקבוע של היצרן למשימות אחזקה.
אחזקה מבוססת תנאים
אחזקה בוצעה על בסיס מצב הציוד, ולא על סמך לוח זמנים שנקבע מראש. סוג זה של אחזקה משתמש במעקב ובביקורת כדי לקבוע מתי נדרשת התערבות. בעוד שזה יכול לסייע בהפחתת משימות אחזקה לא הכרחיות ולמזער את זמן ההשבתה, אחזקה מבוססת תנאים היא ידנית מאוד וצורכת זמן רב.
אחזקה ממוקדת מהימנות
אחזקה שמתעדפת משימות על בסיס המהימנות והקריטיות של ציוד. גישה זו מתמקדת בזיהוי משימות האחזקה החשובות ביותר כדי למקסם את אמינות ויעילות הציוד.
האבולוציה של אחזקת נכס
התרשים הבא (המותאם מ- Deloitte) מציג את ההתקדמות של היכולות הטכנולוגיות במהלך מהפכות תעשייתיות ואת ההשפעה הנובעת מאסטרטגיות אחזקה ואפקטיביות ציוד.
דוגמאות אחזקה תחזיתית בפעולה
מגזר הנפט והגז: קידוחי הנפט מעלים תחלואה עצומה בנכסים ויכולים להוביל לסיכון רב ולסכנה במקרה של כישלון.. על ידי ניטור טמפרטורת הנפט ומהירות תיבות ההילוכים בציוד קידוח, התחזוקה התחזיתית שיפרה מאוד את הבטיחות והפחיתה את עלויות האחזקה עד 38%.
תעשיית הרכב: בקווי הרכבה, תותחי ריתוך ספוט מבצעים כ-15,000 יחידות בכל יום. באמצעות חיבור אקדחי ריתוך ברחבי העולם ואיסוף הנתונים המבצעיים שלהם, יכולים יצרני הרכב לאסוף מיליוני נקודות נתונים, מה שיוביל לדיוק חיזוי חסר תקדים על מצבם ומצבם של נכסים אלה.
ייצור מכשירי חשמל ביתיים: מדידות ויברציות של סיבוב התוף בייצור מייבשים סייעו לחזות תפקוד לקוי או פירוק. יישום אחזקה תחזיתי זה ביטל את פגמי הייצור ב-33% והפחית את עלויות אחזקת הצרכן ב-27%.
ניהול נכסי מסילות ברזל: "Voids" מתרחש כאשר חלל ריק מתפתח תחת מסילה המובילה לעיכוב פוטנציאלי או אפילו לגריעה. חדשנות עדכנית הובילה למערכות מבוססות בקתות שמפקחות על מספר משתנים כשהם מתגלגלים מעל המעקות. עובדה זו הובילה לשיפור בגילוי הריק ולעלייה כוללת בבטיחות הלקוחות.
תעשיית הפלדה: איתור אנומליות משמש לאיסוף קריאות בזמן אמת של הרטט, מהירות הסיבוב והזרם החשמלי (אמפר) בציוד הגלגול הקר המשמש לעיבוד פלדה. אפליקציה זו הובילה לשיפור של 60% בשגרת חיי הציוד והקטינה מאוד את ההפסדים בשל השבתה ועיכובים.
יתרונות של תוכניות אחזקה חזויות
יישום מערכות התחזוקה החזויות הוביל לתוצאות מרשימות במספר רב של תעשיות. דוח 2022 מ-Deloitte מצטט מספר שיפורים הניתנים לכימות. אלה כוללים הפחתה של עד 15% בזמן ההשבתה, עלייה של 20% בתפוקת העבודה, וצמצום של 30% ברמות המלאי עם פחות צורך במלאי בחלקים במקרה.
באמצעות טכנולוגיות כמו בינה מלאכותית ו-ERP משולב זמין, ארגונים מציגים את היתרונות של פתרונות אחזקה תחזיתיים שעובדים באמת. אלה כוללים:
נראות טובה יותר בכל פעולתך: עם נראות מוגברת של נכסי שדה וציוד אחר מחוץ לאתר, פריטי OEM וספקי שירות צד שלישי יכולים לספק שירותים מיודעים יותר וערך גדול יותר.
עלויות אחזקה נמוכות יותר וביצועי נכסים משופרים: על-ידי צמצום זמן ההשבתה, אחזקה תחזיתית חוסכת לך כסף ועוזרת לך להשתמש יותר בנכסים קיימים גם כאשר אתה מרחיב את תוחלת החיים שלהם.
צוותים מוסמכים נוספים: חמושים במדעי הנתונים וכלי ניתוח בזמן אמת, מפעילי הנכסים, ספקי השירותים ומנהלי שרשרת האספקה שלך יכולים לבצע את המעבר מכבאים למתכננים ולאסטרטגים.
אתגרים נפוצים של אחזקת חיזוי בהתגברות
סעיף זה מדגיש אתגרים נפוצים בתחזוקת חיזוי וחוקר אסטרטגיות להתגבר עליהן.
זמינות ואיכות נתונים: אחזקה תחזיתית מסתמכת במידה רבה על נתונים היסטוריים איכותיים ומספקים. איכות נתונים ירודה או נתונים לא מספיקים יכולים להוביל לחיזויים לא מדויקים. כדי לסייע בהבטחת איכות הנתונים, שיטות העבודה המומלצות ביותר הן לבסס תוכנית פיקוח נתונים שמגובה על-ידי בעלי עניין מרכזיים.
קישוריות IoT: הקמת רשת IoT מחוברת דורשת ציוד חכם ומכשירי קצה עם חיישנים שיכולים להתחבר לאגמי נתונים ולשדר נתונים בפורמטים של קבצים שטוחים. הדגש על פישוט תרחישי הקישוריות שלך כך שתוכל להתחבר לכל מקור נתונים של IoT ללא בעיות.
ניהול מכשירי IoT: ניהול מכשירי רשת IoT דורש התמקדות באבטחת מכשירים כדי למזער את הפגיעות להתקפות סייבר. במקביל, רוצים לקדם יכולת פעולה הדדית בין מכשירים ולהתרחב ככל שיידרש. כדי לפגוע באיזון הנכון, עדיף לאמץ פתרונות ניהול ביצועי נכסים מודרניים התומכים בניהול מכשירים מתקדמים מוטמעים וביכולות קישוריות אמינות.
שילוב נתונים: שילוב נתונים ממקורות שונים כגון חיישני IoT, מערכות מדור קודם ורשומות אחזקה יכול להיות מורכב וצורך זמן רב. חפש פלטפורמת שילוב חזקה, ברמה ארגונית עם ספרייה מקיפה של מחברים שנבנו מראש כדי לתמוך בצרכי שילוב הנתונים שלך.
מורכבות הנתונים של חיישן: נתוני חיישן IoT יכולים להיות קשים להבנה, ולעיתים קרובות דורשים ידע מיוחד על נתונים שמציג מחסום בפני מהנדסי אמינות. חפש פתרונות ניהול ביצועי נכסים שיכולים לגרום לנתונים עבור קהלים לא טכניים להבין ולתפעל.
בחירת אלגוריתם: בחירת האלגוריתמים הנכונים עבור אחזקה עם יכולות חיזוי היא המפתח להצלחה. הקפד להעריך בקפידה מקרי שימוש ספציפיים ואת מאפייני הנתונים כדי לבחור את האלגוריתמים המתאימים ביותר עבור המכונות והצרכים העסקיים שלך.
שילוב של אסטרטגיית אחזקה: יישום אחזקה תחזיתית דורש שילוב שלה בתהליכי עבודה ואסטרטגיות אחזקה קיימות. התנגדות לשינוי והאינרציה הארגונית יכולה לעכב יישום מוצלח. מנהיגות חזקה, גיבוי מנהלי, תקשורת ברורה וניהול שינויים מקצועי נדרשים להצלחה.
כיצד ליישם תוכנית אחזקה תחזיתית בשלושה שלבים פשוטים
- הגדר יעדים וקבע טווח: התחל על-ידי זיהוי תנאי המעקב המתאימים לכל נכס. לדוגמה, תרמוגרפיה אינפרא אדומה משמשת בצורה הטובה ביותר על ציוד שעשוי לדלוף אוויר או קיטור בעוד שניתוח רטט משמש בצורה הטובה ביותר על ציוד מסתובב, אך לא ציוד שמסתובב לאט (פחות מ-5 ק"ג). ניתוח שמן וניתוח אקוסטי עדיף לציוד סיבוב איטי. בנוסף, הקפד לקבוע את היקף המאמצים שלך. לדוגמה, האם תעקוב אחר נכסים ספציפיים, יחידים או שאתה שואף לכיסוי מקיף יותר?
- התקן חיישני IoT מתאימים: התקן חיישני IoT בהתבסס על סוגי הניתוח המתאימים ביותר לכל נכס במעקב - ואז מתחילים לאסוף נתונים. ודא שחיישנים אלה מחוברים למערכות עיבוד נתונים - כמו אלה המשולבות בדרך כלל בפתרונות ניהול ביצועי נכס - כדי לצמצם את העלות, הזמן והשגיאה האנושית.
- הגדר פרוטוקולים: כדי להגיב ביעילות לגילוי חריגה, הגדר פרוטוקולים כדי לוודא שהנכסים יתוקנו ביעילות ובתיאום עם מטרות בזמן אמת. פרוטוקולים אלה יכולים להיות אוטומטיים, ידניים או תערובת של שניהם.
שנו את שרשרת האספקה באמצעות פתרונות אחזקה עם יכולות חיזוי
עסקים רבים לא שינו את אסטרטגיות אחזקת הנכסים שלהם מזה עשרות שנים – על אף המודרניזציה בתחומים אחרים של עסקיהם. שינוי תהליכים ארוכי טווח מאתגר וזה יכול להיות קשה להשיג קנייה מהצוותים שלך. תוכניות הטרנספורמציה העסקית המוצלחות ביותר מתחילות באסטרטגיית תקשורת וניהול שינויים טובים – שיעזרו לערב את הצוותים שלכם ולפרק מכלים. דבר לספק התוכנה שלך כדי ללמוד עוד על אילו כלים ופתרונות יעבדו בצורה הטובה ביותר לצרכים הייחודיים שלכם וכדי לגרום לכם להתגלגל עם מפת הדרכים ומסע הטרנספורמציה הדיגיטלית שלכם.
הנעת נכס, אמינות ובטיחות בעזרת AI
גלו כיצד רכבות ותעשיות אחרות עתירות נכסים יכולות להשתמש בביקורת ויזואלית בסיוע AI כדי לשפר את המהימנות, למטב פעולות ולהקטין את העלויות.