Întreținere predictivă: maximizați timpul de funcționare al echipamentelor și reduceți costurile
Întreținerea predictivă evaluează continuu sănătatea echipamentului în timp real, ajutându-vă să maximizați performanța, durata de funcționare și durata de viață a echipamentului, minimizând în același timp costul total de proprietate.
Ce este predictive maintenance?
Întreținerea predictivă este o abordare a întreținerii care pune accentul pe auzirea a ceea ce activele întreprinderii dvs. încearcă să vă spună. Mașinile din fabricile dvs., flota de camioane, echipamentele dvs. industriale - vă vorbesc de ani de zile. Dacă puteți asculta îndeaproape, puteți înțelege când mașinile dvs. sunt pe cale să se descompună și de ce au nevoie pentru a rula mai mult și mai ușor.
Întreținerea predictivă permite afacerii dvs. să anticipeze avariile de echipament și să programeze întreținerea când și unde este imediat necesară. Vă înarmează cu informațiile necesare pentru a vă rula activele la performanțe de vârf, fără a le împinge prea departe și riscând avarii costisitoare.
Definiție predictive maintenance
Întreținerea predictivă urmărește să prevină avariile și timpii de inactivitate ai echipamentelor prin conectarea activelor întreprinderii cu IoT, aplicând funcții analitice avansate la datele în timp real pe care le generează și utilizând analizele asociate pentru a informa protocoalele de întreținere rentabile și eficiente.
De ce este întreținerea predictivă atât de importantă astăzi?
Întreținerea predictivă este importantă deoarece economisește timp și bani pentru companii, eliminând defecțiunile costisitoare și perturbatoare ale echipamentelor. Pe măsură ce cererea consumatorilor pentru disponibilitatea produselor crește, organizațiile cu programe de întreținere predictivă pot produce fără întreruperi. Rezultatul este loialitatea continuă a clienților, venituri mai mari și un avantaj competitiv îmbunătățit.
Soluțiile inteligente de întreținere predictivă prezic când este necesară întreținerea activelor, ajută la creșterea eficienței costurilor și optimizează cerințele complexe de gestiune a activelor companiei. Pur și simplu, utilizarea tehnologiei de întreținere predictivă vă ajută să economisiți timp, bani și dureri de cap procedurale.
Cum funcționează întreținerea predictivă?
Întreținerea predictivă funcționează prin capturarea și analizarea datelor echipamentului în timp real pentru a previziona posibilele probleme înainte ca acestea să conducă la o avarie a echipamentului.
Primul pas în acest proces implică colectarea de date și informații în timp real de la senzorii IoT în rețea care transmit informații despre condițiile echipamentului. Aceste date trebuie apoi stocate și gestionate în așa fel încât să poată fi accesate, prelucrate și analizate cu ușurință. Componenta „predictivă” intră în joc atunci când inteligența artificială (IA) și tehnologiile de învățare automată sunt aplicate datelor pentru a spune o poveste utilă și acționabilă.
Există patru etape de bază pentru arhitectura de întreținere predictivă și o rețea de IoT industrial (IIoT):
Procesul de întreținere predictivă
- Colectarea datelor de la senzori care pot monitoriza caracteristicile mașinii, cum ar fi vibrațiile, temperatura, umiditatea, presiunea, zgomotul și multe altele
- Transmiterea acestor date în timp real prin rețea către un sistem de afaceri central
- Aplicarea tehnologiilor inteligente precum IA și funcțiile analitice de învățare automată la datele respective, pentru a dezvălui analize utile și relevante
- Luarea de măsuri rapide pe baza acestor informații, fie cu un răspuns automat, fie prin intervenție umană
Utilizarea tehnologiilor de întreținere predictivă
Monitorizare condiție
Întreținerea predictivă este posibilă prin intermediul sistemelor cibernetice care reunesc mașinile și software-ul într-o rețea IoT inteligentă. Pentru a construi o astfel de rețea, începeți prin identificarea condițiilor de active care trebuie monitorizate.
Analiza necesară pentru identificarea condițiilor activelor poate fi vizuală, auditivă, termică sau, de obicei, o combinație a acestor criterii. În acest moment, se pune accentul pe determinarea senzorilor corecți și a instrumentelor de monitorizare care trebuie montate:
Analiza vibrațiilor: Micile modificări ale modelelor de vibrații pot indica dezechilibru sau dezaliniere, în timp ce nivelurile ridicate de vibrații pot indica probleme iminente ale rulmenților. Analiza vibrațiilor poate da avertismente timpurii de defecțiune și este deosebit de utilă în detectarea dezechilibrului, a dezalinierii, a slăbirii mecanice sau a pieselor uzate sau deteriorate.
Analiză sonoră și cu ultrasunete: În condiții de funcționare normală, cele mai multe sisteme creează modele de sunet constant. Modificările modelului sonor de referință pot indica uzura sau alte tipuri de deteriorare. Analizele cu ultrasunete pot oferi, de asemenea, informații despre sănătatea generală a sistemului prin traducerea sunetelor de înaltă frecvență (cum ar fi cele produse de scurgerile de abur sau de aer) în gama sonoră.
Analiza infraroșu: Ca și în cazul analizei cu ultrasunete, termografia descoperă, de asemenea, analiza ascunsă folosind infraroșu pentru a traduce modificările de temperatură într-un spectru vizibil. Chiar și modificările subtile ale temperaturilor normale de funcționare pot avertiza asupra problemelor iminente.
Analiza fluidelor: Dincolo de simpla monitorizare a nivelurilor fluidelor și a temperaturii, analiza fizică și chimică a fluidelor poate oferi informații valoroase despre starea componentelor mecanice. Prin detectarea ratei de degradare a lichidelor de răcire și a lubrifianților, măsurile preventive pot fi luate de îndată ce aceste informații justifică acest lucru.
Altele: Alte tehnologii de mentenanță predictivă sunt specializate pentru diverse nevoi industriale unice. Acestea includ alinierea cu laser, monitorizarea circuitelor electrice, detectarea fisurilor, detectarea defecțiunilor, monitorizarea coroziunii, schimbările de rezistență electrică și alte mijloace specifice industriei de măsurare a coroziunii sau deteriorării.
Tehnologii cheie de întreținere predictivă
Odată ce criteriile de mai sus sunt stabilite, senzorii și monitoarele corespunzătoare trebuie să fie montate și conectate la un sistem central de afaceri, cel mai frecvent un sistem de planificare a resurselor întreprinderii (ERP), printr-o rețea IoT conectată în cloud. În cele din urmă, soluțiile bazate pe AI trebuie să fie în vigoare pentru a analiza datele și pentru a oferi analize și recomandări care pot fi luate în considerare din datele colectate.
Rețeaua IoT: Atunci când activele companiei sunt îmbunătățite cu senzori, capacitatea de procesare și alte tehnologii, aceștia pot trimite și primi date – de obicei prin conectivitate cloud – către și de la un sistem central de afaceri. Aceasta cuprinde o rețea IoT și stă la baza strategiei de întreținere predictivă.
Gateway-uri IoT: Multe active mai vechi încă funcționează perfect, dar tehnologia lor analogică precede integrarea digitală. Aceste mașini pot fi echipate cu dispozitive IoT gateway, care pot include camere foto, microfoane și termometre, pentru a colecta și transmite date în timp real cu privire la stările lor operaționale.
Conectivitate cloud: conectivitatea cloud oferă disponibilitatea la cerere a resurselor sistemului informatic. Într-o rețea IoT compusă din mai multe active industriale, este esențial ca centrele de date cu locații multiple să fie integrate într-o singură bază de date și sistem.
Bază de date modernă și ERP: Bazele de date bazate pe discuri moștenite nu sunt bine echipate pentru a gestiona datele voluminoase și neliniare care cuprind Big Data și seturi complexe de date. În plus, întreținerea predictivă utilizează IA și învățarea automată pentru a efectua analize avansate ale acestor date. Acest întreg proces este cel mai bine deservit de un sistem ERPmodern, bazat pe AI, cu o bază de date in-memory care este rapidă, receptivă și aproape infinit scalabilă.
AI și machine learning: Învățarea automată este un subset de IA care utilizează algoritmi pentru a analiza și înțelege datele. Soluțiile de întreținere predictivă depind de IA și machine learning nu doar pentru a sorta, înțelege și învăța din datele operaționale ale activelor întreprinderii, ci și pentru a genera recomandări și analize care pot fi acționate.
Funcții analitice avansate: inteligența artificială și învățarea automată alimentează funcțiile analitice avansate. Managerii trebuie să determine atributele și condițiile care trebuie evaluate și rezultatele analitice dorite. În acest fel, algoritmii care informează funcțiile analitice avansate pot fi programați pentru a fi cât mai inteligenți și mai acționabili posibil și pentru a învăța cel mai bine din date și experiențe noi de-a lungul timpului.
Gemenii digitali: Un geamăn digital este o recreare virtuală a unui activ fizic real. Prin crearea de gemeni digitali, managerii pot vizita orice scenariu operațional posibil pe gemeni - fără niciun risc de deteriorare reală a unei mașini sau a unui dispozitiv costisitor. Acest lucru ajută la îmbunătățirea întreținerii predictive, permițând învățării automate și instrumentelor AI să încorporeze și să învețe din experiențele care nu s-au întâmplat niciodată.
Întreținere predictivă vs. întreținere preventivă
Diferența dintre aceste modele de întreținere nu constă atât în modul în care sunt efectuate sarcinile de întreținere, ci în momentul în care.
Întreținere preventivă: întreținere care este informată de performanțele anterioare și de cunoștințele și experiența inginerilor și operatorilor. Include întreținerea de rutină, periodică, planificată sau bazată pe timp. Deși previne adesea defecțiunile, poate fi inexactă, ceea ce poate duce la o întreținere costisitoare înainte de a fi necesară sau la slăbiciuni neobservate în procesul de întreținere. Întreținerea preventivă are loc în momente prestabilite, adesea cu mult timp înainte.
Întreținerepredictivă: întreținere care este posibilă când rețelele IoT integrează toate activele întreprinderii într-un ecosistem productiv. Capacitatea de a transmite și de a analiza datele în timp real înseamnă că monitorizarea live a stării activelor - mai degrabă decât calendarele - devine baza protocoalelor de întreținere. Întreținerea predictivă are loc în timp real, exact când și unde este nevoie.
Alte tehnici de întreținere imobilizări
Întreținere
reactivă
Întreținerea efectuată ca urmare a unei defecțiuni bruște sau a unei defecțiuni a echipamentului. Acest tip de întreținere este adesea neplanificat și poate duce la creșterea timpului de oprire și a costurilor.
Întreținere corectivă
Întreținerea efectuată pentru a corecta un defect sau o defecțiune a echipamentului. Acest tip de întreținere este efectuat de obicei după ce a fost identificată o problemă și poate ajuta la prevenirea apariției altor probleme.
Întreținere prescriptivă
Întreținerea care este determinată de recomandările sau instrucțiunile fabricantului pentru un anumit echipament. Acest tip de întreținere se bazează pe programul stabilit de fabricant pentru sarcinile de întreținere.
Întreținere bazată pe condiție
Întreținerea efectuată pe baza stării echipamentului, mai degrabă decât un program predeterminat. Acest tip de întreținere utilizează monitorizarea și inspecția pentru a determina când este necesară intervenția. Deși poate ajuta la reducerea sarcinilor de întreținere inutile și la minimizarea timpilor de nefuncționare, întreținerea bazată pe condiție este extrem de manuală și consumatoare de timp.
Întreținere centrată pe fiabilitate
Întreținerea care prioritizează sarcinile pe baza fiabilității și criticității echipamentului. Această abordare se concentrează pe identificarea celor mai importante sarcini de întreținere pentru a maximiza fiabilitatea și eficiența echipamentelor.
Evoluția întreținerii activelor
Diagrama următoare (adaptată de la Deloitte) afișează progresul capacităților tehnologice de-a lungul revoluțiilor industriale și impactul rezultat asupra strategiilor de întreținere și eficienței echipamentelor.
abur
electrică
computerizată
reactivă
preventivă
preventivă
vizuală
instrumentală
Exemple de întreținere predictivă în acțiune
Sectorul petrolului și al gazelor: Forajul petrolului uzează enorm activele și poate duce la riscuri și pericole mari în cazul unui eșec. Prin monitorizarea temperaturii uleiului și a vitezei cutiilor de viteze în echipamentele de foraj, întreținerea predictivă a îmbunătățit considerabil siguranța și a redus costurile de întreținere cu până la 38%.
Industria auto: Pe liniile de asamblare, pistoalele de sudură la fața locului efectuează aproximativ 15.000 de suduri punctuale în fiecare zi. Prin conectarea pistoalelor de sudură din întreaga lume și colectarea datelor operaționale, producătorii auto pot aduna milioane de puncte de date, ceea ce duce la o acuratețe predictivă fără precedent cu privire la starea și starea acestor active.
Producția de aparate electrocasnice: Măsurătorile de vibrație ale rotației tamburului în producția de uscătoare au ajutat la prezicerea funcționării defectuoase sau a defectării. Această aplicație de întreținere predictivă a eliminat defectele de fabricație cu 33% și a redus costurile de întreținere ale consumatorilor cu 27%.
Gestionarea activelor căilor ferate: „anulările” apar atunci când un spațiu gol se dezvoltă sub o pistă care duce la o potențială întârziere sau chiar deraiere. Inovațiile recente au condus la sisteme pe cablu care monitorizează o serie de variabile pe măsură ce acestea se rostogolesc pe șine. Acest lucru a condus la o mai bună detectare a golurilor și la o creștere generală a siguranței clienților.
Industria siderurgică: detectarea anomaliilor este utilizată pentru a aduna citiri în timp real ale vibrațiilor, vitezei de rotație și curentului electric (amperi) în echipamentele de laminare la rece utilizate în prelucrarea oțelului. Această aplicație a condus la o îmbunătățire cu 60% a duratei de viață a echipamentului și a redus considerabil pierderile din cauza timpilor de nefuncționare și a întârzierilor.
Beneficiile programelor de întreținere predictivă
Implementarea sistemelor de întreținere predictivă a condus la rezultate impresionante în mai multe sectoare industriale. Unraport 2022 de la Deloitte citează numeroase îmbunătățiri cuantificabile. Acestea includ o reducere de până la 15% a timpilor de inactivitate, o creștere de 20% a productivității muncii și o reducere cu 30% a nivelurilor de inventar, cu mai puțină nevoie de stocuri de piese în caz.
Cu tehnologii precum IA și ERP integrat la îndemână, organizațiile prezintă beneficiile soluțiilor de întreținere predictivă care funcționează cu adevărat. Printre acestea se numără:
Vizibilitate mai bună pe întreaga dvs. operațiune: cu o vizibilitate sporită asupra activelor de teren și a altor echipamente în afara amplasamentului, OEM și furnizorii terți de servicii pot oferi servicii mai informate și o valoare mai mare.
Costuri de întreținere mai mici și performanță îmbunătățită a activelor: Prin minimizarea timpilor de oprire, întreținerea predictivă vă economisește bani și vă ajută să obțineți mai multă utilizare de la activele existente, chiar și pe măsură ce le prelungiți durata de viață.
Mai multe echipe împuternicite: Înarmați cu știința datelor și funcții analitice în timp real, operatorii de active, furnizorii de servicii și managerii lanțului de aprovizionare pot face tranziția de la pompieri la planificatori și strategi.
Depășirea provocărilor comune legate de întreținerea predictivă
Această secțiune evidențiază provocările comune de întreținere predictivă și explorează strategiile de depășire a acestora.
Calitatea și disponibilitatea datelor: Întreținerea predictivă se bazează în mare măsură pe date istorice de înaltă calitate și suficiente. Calitatea slabă a datelor sau datele insuficiente pot duce la previziuni inexacte. Pentru a asigura calitatea datelor, cele mai bune practici sunt stabilirea unui program de guvernanță a datelor susținut de părțile interesate cheie.
Conectivitate IoT: Configurarea unei rețele IoT conectate necesită echipamente inteligente și dispozitive de ultimă generație cu senzori care se pot conecta la lacurile de date și pot transmite date în formate de fișier plat. Puneți accentul pe simplificarea scenariilor de conectivitate, astfel încât să vă puteți conecta fără probleme la orice sursă de date IoT.
Gestionarea dispozitivelor IoT: Gestionarea dispozitivelor de rețea IoT necesită concentrarea pe securitatea dispozitivului pentru a minimiza vulnerabilitățile la atacurile cibernetice. În același timp, doriți să promovați interoperabilitatea între dispozitive și să o extindeți după cum este necesar. Pentru a obține echilibrul corect, este mai bine să adoptați soluții moderne de gestiune a performanței activelor care să suporte gestiunea avansată a dispozitivelor integrate și capacitățile robuste de conectivitate.
Integrarea datelor: Integrarea datelor din diverse surse, cum ar fi senzorii IoT, sistemele preluate și înregistrările de întreținere, poate fi complexă și consumatoare de timp. Căutați o platformă de integrare puternică, la nivel de întreprindere, cu o bibliotecă cuprinzătoare de conectori preconfigurați pentru a vă sprijini nevoile de integrare a datelor.
Complexitatea datelor senzoriale: datele senzorilor IoT pot fi dificil de înțeles, adesea necesitând cunoștințe specializate de date care prezintă o barieră pentru inginerii de fiabilitate. Căutați soluții de gestiune a performanței activelor care pot distribui date pentru ca publicul non-tehnic să înțeleagă și să manipuleze.
Selectarea algoritmului: Alegerea algoritmilor potriviți pentru întreținerea predictivă este cheia succesului. Asigurați-vă că evaluați cu atenție cazurile de utilizare specifice și caracteristicile datelor pentru a alege cei mai potriviți algoritmi pentru utilajele și nevoile dvs. de afaceri.
Integrarea strategiei de întreținere: Implementarea întreținerii predictive necesită integrarea acesteia în strategiile și workflow-urile de întreținere existente. Rezistența la schimbare și inerția organizațională pot împiedica implementarea cu succes. Conducerea puternică, susținerea executivă, comunicarea clară și managementul schimbării profesionale sunt necesare pentru succes.
Cum să implementați un program de întreținere predictivă în trei pași simpli
- Definiți obiectivele și stabiliți domeniul de aplicare: Începeți prin a identifica care sunt condițiile de monitorizare potrivite pentru fiecare activ. De exemplu, termografia cu infraroșu este utilizată cel mai bine pe echipamente care pot scurge aer sau abur în timp ce analiza vibrațiilor este cel mai bine utilizată pe echipamentul rotativ, dar nu și pe echipamentul care se rotește lent (mai puțin de 5 rpm). Analiza uleiului și analiza acustică sunt mai bune pentru echipamentele cu rotație lentă. De asemenea, asigurați-vă că determinați scopul eforturilor dvs. De exemplu, veți monitoriza active specifice, individuale sau vă străduiți pentru o acoperire mai cuprinzătoare?
- Instalați senzorii IoT corespunzători: Instalați senzorii IoT pe baza tipurilor de analiză cele mai potrivite pentru fiecare activ monitorizat – apoi începeți colectarea datelor. Asigurați-vă că acești senzori sunt conectați la sistemele de prelucrare a datelor - precum cele integrate în mod obișnuit în soluțiile de gestiune a performanței activelor - pentru a reduce costurile, timpul și erorile umane.
- Configurarea protocoalelor: Pentru a răspunde eficient la detectarea anomaliilor, configurați protocoale pentru a vă asigura că activele sunt reparate eficient și în conformitate cu obiectivele privind timpul de funcționare. Aceste protocoale pot fi automatizate, manuale sau un amestec al ambelor.
Transformați-vă lanțul de aprovizionare cu soluții de întreținere predictivă
Multe întreprinderi nu și-au schimbat strategiile de întreținere a activelor în decenii – în ciuda faptului că au modernizat alte domenii ale afacerii lor. Schimbarea proceselor de lungă durată este dificilă și poate fi dificil să obțineți buy-in de la echipele dvs. Cele mai de succes planuri de transformare a afacerii încep cu o strategie bună de comunicare și management al schimbării – pentru a vă ajuta să vă implicați echipele și să descompuneți barierele. Discutați cu furnizorul dvs. de software pentru a afla mai multe despre ce instrumente și soluții vor funcționa cel mai bine pentru nevoile dvs. unice și pentru a vă pune în aplicare cu harta dvs. de drum și călătoria de transformare digitală.
Descoperiți soluțiile de întreținere predictivă
Maximizați performanța mijloacelor fixe cu ajutorul instrumentelor moderne de întreținere predictivă.
Administrarea activelor, fiabilitate și siguranță cu AI
Descoperă cum căile ferate și alte industrii mari consumatoare de active pot utiliza inspecția vizuală asistată de AI pentru a îmbunătăți fiabilitatea, optimiza operațiunile și reduce costurile.