الصيانة التنبؤية: تحقيق أقصى استفادة من وقت تشغيل المعدات وتوفير التكاليف
تقيِّم الصيانة التنبؤية باستمرار صحة المعدات في الوقت الفعلي، مما يساعدك على زيادة أداء المعدات ووقت التشغيل والعمر مع تقليل التكلفة الإجمالية للملكية.
ما هي الصيانة التنبؤية؟
الصيانة التنبؤية هي أسلوب للصيانة يضع التركيز على سماع ما تحاول أصول المؤسسة إخبارك به. الآلات في مصانعك، وأسطولك من الشاحنات، ومعداتك الصناعية – فهي تتحدث معك منذ سنوات. إذا كان بإمكانك الاستماع عن كثب، يمكنك فهم الوقت الذي توشك فيه آلياتك على التفكك وما تحتاجه للتشغيل لفترة أطول وبشكل أكثر سلاسة.
تتيح الصيانة التنبؤية لشركتك إمكانية توقع حالات فشل المعدات وجدولة الصيانة متى وحيثما تكون مطلوبة على الفور. إنه يدخلك بالمعلومات اللازمة لتشغيل أصولك في ذروة الأداء دون دفعها بعيدا جدا والمخاطرة بالأعطال المكلفة.
تعريف الصيانة التنبؤية
تسعى الصيانة التنبؤية إلى منع فشل المعدات ووقت التوقف من خلال ربط أصول المؤسسة التي تدعم إنترنت الأشياء، وتطبيق التحليلات المتقدمة بالبيانات في الوقت الفعلي التي تقوم بإنشائها، واستخدام الرؤى المرتبطة لإبلاغ بروتوكولات الصيانة الفعالة من حيث التكلفة والفعالة.
لماذا الصيانة التنبؤية مهمة اليوم؟
الصيانة التنبؤية مهمة لأنها توفر الشركات الوقت والمال من خلال تجنب فشل المعدات المكلفة والمعطلة. مع تزايد طلب المستهلك على توفر المنتج، يمكن أن تنتج المؤسسات التي لديها برامج صيانة تنبؤية دون اضطرابات. والنتيجة هي ولاء العملاء المستمر وارتفاع الإيرادات وتحسين الميزة التنافسية.
تتنبأ حلول الصيانة التنبؤية الذكية بوقت الحاجة إلى صيانة الأصول وتساعد على زيادة كفاءة التكلفة وتبسيط متطلبات إدارة أصول المؤسسة المعقدة. ببساطة، يساعد استخدام تقنية الصيانة التنبؤية أعمالك على توفير الوقت والمال والصداع الإجرائي.
كيف تعمل الصيانة التنبؤية؟
تعمل الصيانة التنبؤية من خلال التقاط بيانات المعدات وتحليلها في الوقت الفعلي للتنبؤ بالمشكلات المحتملة قبل أن تؤدي إلى فشل المعدات.
وتتضمن الخطوة الأولى في هذه العملية جمع البيانات والمعلومات في الوقت الحقيقي من أجهزة استشعار إنترنت الأشياء الشبكية التي تنقل المعلومات عن ظروف المعدات. ويجب بعد ذلك تخزين هذه البيانات وإدارتها بطريقة يمكن الوصول إليها ومعالجتها وتحليلها بسهولة. ويلعب المكون “التنبؤي” عند تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي على البيانات لسرد قصة مفيدة وقابلة للتنفيذ.
هناك أربع مراحل أساسية لبنية الصيانة التنبؤية وشبكة إنترنت الأشياء الصناعية (IIoT):
عملية الصيانة التنبؤية
- تجميع البيانات من أجهزة الاستشعار التي يمكنها مراقبة خصائص الآلة مثل الاهتزاز ودرجة الحرارة والرطوبة والضغط والضوضاء وأكثر من ذلك
- نقل هذه البيانات في الوقت الفعلي عبر الشبكة إلى نظام أعمال مركزي
- تطبيق التقنيات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي وتحليلات تدريب الآلة على تلك البيانات، لإظهار الرؤى المفيدة وذات الصلة
- اتخاذ إجراءات سريعة بناءً على هذه الرؤى، إما باستجابة تلقائية أو من خلال التدخل البشري
استخدام تقنيات الصيانة التنبؤية
مراقبة الشروط
يمكن إجراء الصيانة التنبؤية من خلال الأنظمة السيبرانية المادية التي تجمع الآلات والبرامج معًا في شبكة ذكية لإنترنت الأشياء. لإنشاء مثل هذه الشبكة، ابدأ بتحديد شروط الأصول التي يجب مراقبتها.
وقد يكون التحليل المطلوب لتحديد ظروف الأصول مرئيًا أو سمعيًا أو حراريًا أو على الأغلب، مزيجًا من هذه المعايير. وينصب التركيز في هذه المرحلة على تحديد أجهزة الاستشعار وأدوات الرصد الصحيحة المطلوب تركيبها:
تحليل الاهتزاز: التغيرات الصغيرة في أنماط الاهتزاز قد تشير إلى عدم التوازن أو سوء المحاذاة، في حين أن مستويات الاهتزاز العالية قد تشير إلى مشاكل تحمل وشيكة. يمكن أن يعطي تحليل الاهتزاز تحذيرات مبكرة من الفشل وهو مفيد بشكل خاص في الكشف عن عدم التوازن أو سوء المحاذاة أو الفقد الميكانيكي أو الأجزاء البالية أو التالفة.
التحليل الصوتي وفوق الصوتي: في ظل التشغيل العادي، تقوم معظم الأنظمة بإنشاء أنماط صوت ثابتة. التغييرات في نمط الصوت المرجعي يمكن أن تشير إلى الاهتراء أو أنواع أخرى من التدهور. يمكن أن تعطي التحليلات فوق الصوتية أيضا معلومات عن الصحة العامة للنظام عن طريق ترجمة الأصوات عالية التردد (مثل تلك التي تنتجها البخار أو تسرب الهواء) إلى النطاق المسموع.
تحليل الأشعة تحت الحمراء: كما هو الحال مع التحليل بالموجات فوق الصوتية، فإن التصوير الحراري يكشف أيضا عن المخفي باستخدام تحليل الأشعة تحت الحمراء لترجمة التغيرات في درجة الحرارة إلى طيف مرئي. حتى التغيرات الدقيقة في درجات الحرارة التشغيلية العادية يمكن أن تحذر من المشاكل الوشيكة.
تحليل السوائل: ما وراء مجرد رصد مستويات السوائل ودرجة الحرارة، يمكن أن يعطي التحليل الفيزيائي والكيميائي للسوائل معلومات قيمة حول حالة المكونات الميكانيكية. ومن خلال الكشف عن معدل التحلل في المواد المبردة ومواد التشحيم، يمكن اتخاذ خطوات وقائية بمجرد أن تتأكد هذه الرؤى.
أخرى: تقنيات الصيانة التنبؤية الأخرى متخصصة لمختلف الاحتياجات الصناعية الفريدة. وتشمل هذه المحاذاة الليزر، ومراقبة الدائرة الكهربائية، والكشف عن الصدع، والكشف عن الأخطاء، ومراقبة التآكل، وتغيرات المقاومة الكهربائية، وغيرها من الوسائل الخاصة بالصناعة لقياس التآكل أو التدهور.
تقنيات الصيانة التنبؤية الأساسية
وبمجرد وضع المعايير المذكورة أعلاه، يجب تركيب أجهزة الاستشعار والشاشات المناسبة وربطها بنظام أعمال مركزي، وهو نظام لتخطيط موارد المؤسسة (ERP) على الأغلب، من خلال شبكة إنترنت الأشياء المتصلة بالسحابة. وأخيرًا، يجب توفير الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات وتقديم رؤى وتوصيات قابلة للتنفيذ من البيانات التي تم تجميعها.
شبكة إنترنت الأشياء: عندما يتم تعزيز أصول المؤسسة بمستشعرات، وقدرة على المعالجة، وتقنيات أخرى، يمكنها إرسال واستقبال البيانات – عادة عبر الاتصال السحابي – من وإلى نظام أعمال مركزي. ويشمل ذلك شبكة إنترنت الأشياء ويقوم عليها استراتيجية الصيانة التنبؤية.
بوابات إنترنت الأشياء: لا تزال العديد من الأصول القديمة تعمل بشكل جيد تماما، ومع ذلك فإن تقنيتها التناظرية تسبق التكامل الرقمي. ويمكن تزويد هذه الآلات بأجهزة بوابة إنترنت الأشياء، والتي قد تشمل الكاميرات والميكروفونات ومقاييس الحرارة، لجمع ونقل البيانات الآنية عن حالاتها التشغيلية.
الاتصال السحابي: يوفر الاتصال السحابي توفر موارد نظام الكمبيوتر عند الطلب. في شبكة إنترنت الأشياء التي تتكون من أصول صناعية متعددة، من المهم أن يتم دمج مراكز البيانات متعددة المواقع في قاعدة بيانات ونظام واحد.
قاعدة البيانات الحديثة ونظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP): قواعد البيانات القديمة المستندة إلى الأقراص غير مجهزة تجهيزًا جيدًا لإدارة البيانات الضخمة وغير الخطية التي تضم البيانات الضخمة ومجموعات البيانات المعقدة. علاوة على ذلك، تستخدم الصيانة التنبؤية الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة لتنفيذ التحليلات المتقدمة على هذه البيانات. ويتم تقديم هذه العملية بأكملها على أفضل وجه بواسطة نظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) الحديث الذي يعمل بنظام الذكاء الاصطناعي مع قاعدة بيانات في الذاكرة سريعة ومتجاوبة وقابلة للتوسع بشكل لا نهائي تقريبًا.
الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة: تدريب الآلة هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الخوارزميات لتحليل البيانات وفهمها. تعتمد حلول الصيانة التنبؤية على الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة ليس فقط لترتيب البيانات التشغيلية لأصول المؤسسة وفهمها والتعلم منها، بل لإنشاء توصيات ورؤى قابلة للتنفيذ أيضًا.
التحليلات المتقدمة: التحليلات المتقدمة لطاقة تدريب الآلة والذكاء الاصطناعي. يجب على المديرين تحديد السمات والشروط المطلوب تقييمها والنتائج التحليلية المرغوبة. وبهذه الطريقة، يمكن برمجة الخوارزميات التي تفيد التحليلات المتقدمة لتكون ثاقبة وقابلة للتنفيذ قدر الإمكان، والتعلم على أفضل وجه من البيانات والتجارب الجديدة مع مرور الوقت.
التوائم الرقمية: التوأم الرقمي هو إعادة إنشاء افتراضية لأصل مادي فعلي. من خلال خلق التوائم الرقمية، يمكن للمديرين زيارة أي سيناريو تشغيلي محتمل على التوأم – دون أي خطر من أي ضرر فعلي في الحياة الواقعية لآلة أو جهاز مكلف. وهذا يساعد على زيادة الصيانة التنبؤية من خلال السماح لتدريب الآلة وأدوات الذكاء الاصطناعي بدمج التجارب التي لم تحدث أبدًا والتعلم منها.
الصيانة التنبؤية مقابل الصيانة الوقائية
الفرق بين نماذج الصيانة هذه لا يضع الكثير في كيفية تنفيذ مهام الصيانة، ولكن متى.
الصيانة الوقائية: الصيانة التي يتم إعلامها من خلال الأداء السابق ومعرفة وخبرة المهندسين والمشغلين. ويتضمن الصيانة الروتينية أو الدورية أو المخططة أو المعتمدة على الوقت. في حين أنه غالباً ما يمنع الأعطال، فإنه يمكن أن يكون غير دقيق، مما قد يؤدي إلى صيانة باهظة قبل الحاجة إليها أو إلى نقاط ضعف غير ملحوظة في عملية الصيانة. تحدث الصيانة الوقائية في الأوقات التي يتم تعيينها مسبقًا، وغالبًا ما تكون طويلة مقدمًا.
الصيانة التنبؤية: الصيانة التي تكون ممكنة عندما تقوم شبكات إنترنت الأشياء بدمج جميع أصول المؤسسة في نظام بيئي مباشر. القدرة على إرسال البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي، يعني أن مراقبة حالة الأصول الحية - بدلاً من التقويمات - تصبح الأساس لبروتوكولات الصيانة. تحدث المعالجة التنبؤية في الوقت الفعلي، ومتى وأين تكون مطلوبة بالضبط.
تقنيات صيانة أصول أخرى
الصيانة التفاعلية
تم تنفيذ الصيانة استجابةً لعطل مفاجئ أو عطل مفاجئ للمعدات. وغالبًا ما يكون هذا النوع من الصيانة غير مخطط ويمكن أن يؤدي إلى زيادة وقت التوقف والتكاليف.
الصيانة التصحيحية
تم تنفيذ الصيانة لتصحيح عيب أو خطأ في المعدات. وعادة ما يتم تنفيذ هذا النوع من الصيانة بعد تحديد المشكلة ويمكن أن يساعد على منع حدوث المزيد من المشكلات.
الصيانة الإرشادية
الصيانة التي يتم تحديدها من خلال توصيات أو إرشادات المصنِّع لمُعدة محددة. ويستند هذا النوع من الصيانة إلى الجدول الزمني المحدد للمصنِّع لمهام الصيانة.
الصيانة المستندة إلى الشرط
تم تنفيذ الصيانة على أساس حالة المعدات، بدلاً من جدول زمني محدد مسبقًا. يستخدم هذا النوع من الصيانة المراقبة والفحص لتحديد متى يكون التدخل ضروريًا. وبينما يمكن أن تساعد على تقليل مهام الصيانة غير الضرورية وتقليل وقت التوقف إلى الحد الأدنى، فإن المعالجة المستندة إلى الشروط تكون يدوية للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً.
الصيانة المتمركزة حول الموثوقية
المعالجة التي تحدد أفضلية المهام على أساس موثوقية المعدات وأهميتها. ويركز هذا النهج على تحديد أهم مهام الصيانة لتحقيق أقصى قدر من الموثوقية والكفاءة في المعدات.
تطور صيانة الأصول
يعرض الرسم البياني التالي (المقتبس من Deloitte) تقدم القدرات التكنولوجية خلال الثورات الصناعية والتأثير الناتج على استراتيجيات الصيانة وفعالية المعدات.
أمثلة الصيانة التنبؤية في الإجراء
قطاع النفط والغاز: التنقيب عن النفط يضع ملابس هائلة على الأصول ويمكن أن يؤدي إلى مخاطر وخطورة كبيرة في حالة الفشل. ومن خلال مراقبة درجة حرارة النفط وسرعة صناديق التروس في معدات الحفر، أدت الصيانة التنبؤية إلى تحسن كبير في السلامة وخفض تكاليف الصيانة بنسبة تصل إلى 38%.
صناعة السيارات: على خطوط التجميع، تؤدي مدافع اللحام بالمذنب حوالي 15000 لحام بقعي كل يوم. ومن خلال ربط مدافع اللحام في جميع أنحاء العالم وجمع بياناتها التشغيلية، يمكن لمصنعي السيارات جمع ملايين نقاط البيانات، مما يؤدي إلى دقة تنبؤية غير مسبوقة على حالة وحالة هذه الأصول.
تصنيع الأجهزة المنزلية: لقد ساعدت قياسات الاهتزاز لدوران الطبلة في إنتاج المجففات في التنبؤ بسوء الأداء أو الانهيار. وقد أدى تطبيق الصيانة التنبؤية هذا إلى القضاء على عيوب التصنيع بنسبة 33% وخفض تكاليف صيانة المستهلك بنسبة 27%.
إدارة أصول السكك الحديدية: "Voids" تحدث عندما تتطور مساحة فارغة تحت مسار يؤدي إلى تأخير محتمل أو حتى انحراف. وقد أدى الابتكار الأخير إلى أنظمة قائمة على الكابلات التي تراقب عددا من المتغيرات وهي تتدحرج فوق القضبان. وقد أدى هذا إلى تحسين الكشف عن الفراغ وارتفاع شامل في سلامة العملاء.
صناعة الصلب: يتم استخدام الكشف عن المخالفة لجمع القراءات في الوقت الحقيقي للاهتزاز وسرعة الدوران والتيار الكهربائي (أمبير) في معدات الدرفلة الباردة المستخدمة في معالجة الصلب. وقد أدى هذا التطبيق إلى تحسن في عمر المعدات بنسبة 60% وتقليل الخسائر بشكل كبير بسبب وقت التوقف والتأخير.
مزايا برامج الصيانة التنبؤية
وقد أدى تطبيق أنظمة الصيانة التنبؤية إلى نتائج مثيرة للإعجاب عبر صناعات متعددة. يشير تقرير عام 2022 من شركة Deloitte إلى العديد من التحسينات القابلة للقياس الكمي. وتشمل هذه انخفاض يصل إلى 15٪ في وقت التوقف، وزيادة 20٪ في إنتاجية العمالة، وانخفاض بنسبة 30٪ في مستويات المخزون مع أقل حاجة إلى تخزين الأجزاء في الحالة في الوقت المناسب.
مع توفر تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وتخطيط موارد المؤسسة المتكامل، تُظهر المؤسسات فوائد حلول الصيانة التنبؤية التي تعمل بالفعل. ويشمل ذلك ما يلي:
رؤية أفضل عبر عمليتك بأكملها: مع زيادة رؤية الأصول الميدانية والمعدات الأخرى خارج الموقع، يمكن لمصنعي المعدات الأصلية ومزودي الخدمات الخارجيين تقديم خدمات أكثر استنارة وقيمة أكبر.
تقليل تكاليف الصيانة وتحسين أداء الأصول: من خلال تقليل وقت التوقف، توفر الصيانة التنبؤية لك الأموال وتساعدك على الحصول على المزيد من الاستخدام من الأصول الموجودة حتى مع تمديد عمرها.
فرق أكثر تمكينًا: مسلحة بعلم البيانات والتحليلات الفورية، يمكن لمشغلي الأصول ومزودي الخدمات ومديري سلسلة التوريدات إجراء الانتقال من رجال الإطفاء إلى المخططين والاستراتيجيين.
التغلب على تحديات الصيانة التنبؤية الشائعة
يسلط هذا القسم الضوء على تحديات الصيانة التنبؤية الشائعة ويستكشف استراتيجيات التغلب عليها.
جودة البيانات وتوافرها: تعتمد الصيانة التنبؤية بشكل كبير على البيانات القديمة عالية الجودة والكافية. يمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات أو عدم كفاية البيانات إلى تنبؤات غير دقيقة. للمساعدة في ضمان جودة البيانات، تتمثل أفضل الممارسات في إنشاء برنامج لإدارة البيانات مدعومًا من أصحاب المصلحة الرئيسيين.
اتصال إنترنت الأشياء: يتطلب إعداد شبكة إنترنت الأشياء المتصلة معدات ذكية وأجهزة حواف مزودة بحساسات يمكنها الاتصال ببحيرات البيانات ونقل البيانات بتنسيقات الملفات المسطحة. ضع التركيز على تبسيط سيناريوهات الاتصال لديك حتى تتمكن من الاتصال بأي مصدر بيانات لإنترنت الأشياء دون مشكلات.
إدارة أجهزة إنترنت الأشياء: تتطلب إدارة أجهزة شبكة إنترنت الأشياء التركيز على أمن الجهاز لتقليل نقاط الضعف أمام الهجمات الإلكترونية. وفي الوقت نفسه، تريد تعزيز قابلية التشغيل البيني عبر الأجهزة والارتقاء حسب الحاجة. ولتحقيق التوازن الصحيح، من الأفضل اعتماد حلول حديثة لإدارة أداء الأصول تدعم إدارة الأجهزة المتقدمة المضمنة وقدرات الاتصال القوية.
تكامل البيانات: يمكن أن يكون دمج البيانات من مصادر مختلفة مثل مستشعرات إنترنت الأشياء والأنظمة القديمة وسجلات الصيانة أمرًا معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً. ابحث عن نظام أساسي قوي للتكامل على مستوى المؤسسة مع مكتبة شاملة من الموصلات المنشأة مسبقًا لدعم احتياجات تكامل البيانات لديك.
تعقيد بيانات المستشعر: يمكن أن تكون بيانات مستشعر إنترنت الأشياء صعبة الفهم، وغالبا ما تتطلب معرفة البيانات المتخصصة التي تشكل حاجزا لمهندسي الوثوقية. ابحث عن حلول إدارة أداء الأصول التي يمكن أن تتخلص من البيانات للجمهور غير التقني لفهمها ومعالجتها.
تحديد الخوارزمية: اختيار الخوارزميات الصحيحة للصيانة التنبؤية هو مفتاح النجاح. تأكد من تقييم حالات استخدام محددة بعناية وخصائص البيانات من أجل اختيار الخوارزميات الأنسب لاحتياجات الآلات والأعمال الخاصة بك.
تكامل إستراتيجية الصيانة: يتطلب تنفيذ الصيانة التنبؤية دمجها في استراتيجيات الصيانة وتدفقات العمل الحالية. مقاومة التغيير والجمود التنظيمي يمكن أن تعيق التنفيذ الناجح. فالقيادة القوية، والدعم التنفيذي، والتواصل الواضح، وإدارة التغيير المهني مطلوبة للنجاح.
كيفية تطبيق برنامج صيانة تنبؤية في ثلاث خطوات بسيطة
- تحديد الأهداف وتحديد المجال: البدء بتحديد شروط المراقبة المناسبة لكل أصل. على سبيل المثال، يتم استخدام التصوير الحراري بالأشعة تحت الحمراء على أفضل وجه على المعدات التي قد تسرب الهواء أو البخار في حين أن تحليل الاهتزاز هو الأفضل استخدام على المعدات الدوارة، ولكن ليس المعدات التي تدور ببطء (أقل من 5 دورة في الدقيقة). تحليل النفط والتحليل الصوتي أفضل لمعدات الدوران البطيئة. واحرص أيضًا على تحديد نطاق جهودك. على سبيل المثال، هل ستقوم بمراقبة أصول فردية محددة أم أنك تسعى جاهدًا للحصول على تغطية أكثر شمولاً؟
- تركيب أجهزة استشعار مناسبة لإنترنت الأشياء: قم بتثبيت أجهزة استشعار إنترنت الأشياء بناءً على أنواع التحليل الأنسب لكل أصل مُراقَب – ثم ابدأ بجمع البيانات. تأكد من توصيل هذه المستشعرات بأنظمة معالجة البيانات - مثل تلك المدمجة عادة في حلول إدارة أداء الأصول - لخفض التكلفة والوقت والخطأ البشري.
- إعداد البروتوكولات: للاستجابة بفعالية للكشف عن حالات الشذوذ، وضع بروتوكولات لضمان إصلاح الأصول بكفاءة وبما يتماشى مع أهداف وقت التشغيل. هذه البروتوكولات يمكن أن تكون آلية أو يدوية أو خليط من كليهما.
تحويل سلسلة التوريدات باستخدام حلول الصيانة التنبؤية
العديد من الشركات لم تغير استراتيجياتها لصيانة الأصول منذ عقود - على الرغم من أنها قامت بتحديث مجالات أخرى من أعمالها. تغيير العمليات القديمة يمثل تحديًا ويمكن أن يكون من الصعب الحصول على المشاركة من فرقك. تبدأ أنجح خطط تحويل الأعمال باستراتيجية جيدة للاتصال وإدارة التغيير – للمساعدة في إشراك فرقك وتحطيم الوحدات المنفصلة. تحدث إلى مورِّد البرامج لديك لمعرفة المزيد عن الأدوات والحلول التي ستعمل على أفضل وجه لاحتياجاتك الفريدة ولتجعلك تتدحرج بمخططك التوضيحي ورحلتك للتحول الرقمي.
استكشاف حلول الصيانة التنبؤية
تحقيق أقصى استفادة من أداء الأصول باستخدام أدوات الصيانة التنبؤية الحديثة.
تعزيز الأصول والموثوقية والسلامة باستخدام الذكاء الاصطناعي
يمكنك اكتشاف كيف يمكن للسكك الحديدية والصناعات الأخرى كثيفة الأصول استخدام الفحص البصري لتطوير الموثوقية وتحسين العمليات وتقليل التكاليف.