Quantumrun

KREDIT ZA SLIKU:

iStock

Prediktivno održavanje: Ispravljanje potencijalnih opasnosti prije nego što se dogode

U svim industrijama, tehnologija prediktivnog održavanja se koristi kako bi se osigurala sigurnija, efikasnija radna okruženja.

Autor:
Ime autora
Quantumrun Foresight
Avgust 24, 2022

Sažetak uvida

Prediktivno održavanje (PM), koristeći tehnologiju umjetne inteligencije (AI) i Interneta stvari (IoT), transformira način na koji industrije održavaju i rukuju opremom, smanjujući vrijeme zastoja i povećavajući efikasnost. Ova strategija ne samo da štedi troškove i poboljšava pouzdanost proizvoda za proizvođače, već i povećava sigurnost i usklađenost sa zakonima o radu. Osim toga, prediktivno održavanje oblikuje buduće zahtjeve tržišta rada, regulatorne politike i ekološku održivost kroz pametnije korištenje resursa i smanjenje otpada.

Kontekst prediktivnog održavanja

Stručnjaci za održavanje i pouzdanost dugo su se borili da uravnoteže maksimalnu dostupnost sredstava i minimiziranje zastoja. Srećom, kasne 2010-te unele su napredak u PM strategije koje su pružile nove opcije za efikasno funkcionisanje mašina.

U svojoj srži, PM je sistem koji koristi AI i algoritme mašinskog učenja (ML) za kreiranje modela ponašanja opreme. Ovi modeli tada mogu predvidjeti kada će određena komponenta vjerovatno otkazati, omogućavajući proaktivno održavanje i popravke. IoT tehnologija je takođe ključna za efikasan rad prediktivnog održavanja. Stalnim praćenjem performansi pojedinačnih mašina i komponenti, senzori mogu pružiti podatke u realnom vremenu koji se mogu koristiti za poboljšanje tačnosti predviđanja održavanja. Ova funkcionalnost je od suštinske važnosti jer, prema konsultantskoj firmi Deloitte, stopa proizvodnje fabrike/fabrika može se smanjiti do 20 procenata kada ne postoje odgovarajuće strategije održavanja.

PM koristi podatke iz različitih izvora (opisanih u nastavku) da predvidi kvarove omogućavajući proizvođačima Industrije 4.0 da prate svoje poslovanje u realnom vremenu. Ova sposobnost omogućava fabrikama da postanu „pametne fabrike“ u kojima se odluke donose autonomno i proaktivno. Glavni faktor kojim PM upravlja je entropija (stanje kvarenja tokom vremena) opreme, s obzirom na model, godinu proizvodnje i prosječan period upotrebljivosti. Efikasno upravljanje propadanjem opreme je takođe razlog zašto kompanije moraju imati pouzdane i ažurirane skupove podataka koji mogu ispravno informisati PM algoritme o poreklu opreme i poznatim istorijskim problemima brendova.

Ometajući uticaj

Sistemi za prediktivno održavanje integrišu senzore, sisteme za planiranje resursa preduzeća, kompjuterizovane sisteme za upravljanje održavanjem i proizvodne podatke za predviđanje potencijalnih kvarova opreme. Ovo predviđanje minimizira poremećaje na radnom mjestu rješavanjem problema prije nego što preraste u skupe popravke ili zastoje. Za industrijske proizvođače, ovaj pristup se pretvara u značajne finansijske uštede smanjenjem neplaniranih zastoja. Osim uštede troškova, prediktivno održavanje poboljšava operativnu efikasnost, omogućavajući menadžerima da strateški planiraju zadatke održavanja kako bi minimizirali uticaj na rasporede proizvodnje.

Za proizvođače opreme, analizom kako njihovi proizvodi rade i identificiranjem faktora koji dovode do kvara opreme mogu se izbjeći skupi povraćaji proizvoda i problemi s servisom. Ovaj proaktivan stav ne samo da štedi značajne iznose u povratu novca, već i štiti brend kompanije od oštećenja povezanih sa neispravnim proizvodima. Osim toga, proizvođači stiču vrijedne uvide u performanse proizvoda pod različitim uvjetima, što im omogućava da usavrše svoj dizajn.

Prediktivno održavanje je takođe ključni pokretač u poboljšanju sigurnosti radnika i usklađenosti sa propisima. Manja je vjerovatnoća da će dobro održavana oprema kvariti, smanjujući rizik od nesreća na radnom mjestu i osiguravajući sigurnije okruženje za zaposlene. Ovaj aspekt PM-a je usklađen sa usklađenošću sa zakonima o radu i sigurnosnim propisima, što je kritično razmatranje za preduzeća u svim sektorima. Štaviše, uvidi stečeni od PM-a mogu dati informacije o boljim dizajnerskim i proizvodnim praksama, što dovodi do inherentno sigurnije i pouzdanije opreme.

Implikacije prediktivnog održavanja

Šire implikacije prediktivnog održavanja mogu uključivati:

Fabrike formiraju specijalizovane timove za strategiju održavanja, koristeći alate za prediktivno održavanje za povećanu efikasnost i smanjenje stope kvarova opreme.
Automatizacija procesa održavanja, uključujući testiranje alata, praćenje performansi i trenutno otkrivanje kvarova, što dovodi do pojednostavljenih operacija.
Provajderi javnog prevoza i električne energije integrišu prediktivno održavanje u svoje sisteme, obezbeđujući doslednu i pouzdanu uslugu zajednici.
Proizvođači opreme uključuju tehnologiju prediktivnog održavanja u fazama testiranja proizvoda, što rezultira kvalitetnijim i pouzdanijim proizvodima koji ulaze na tržište.
Analiza podataka omogućava dobavljačima opreme da prate performanse čitavog asortimana proizvoda, što dovodi do poboljšanog dizajna proizvoda i zadovoljstva kupaca.
Autonomna vozila opremljena PM tehnologijom, koja upozoravaju vlasnike na potencijalne probleme, smanjuju prometne nesreće i povećavaju sigurnost putnika.
Poboljšane mogućnosti zapošljavanja u analizi podataka i strategiji održavanja, što odražava promjenu zahtjeva tržišta rada prema specijalizovanijim tehničkim vještinama.
Vlade sprovode politike za regulisanje upotrebe podataka u PM-u, osiguravajući privatnost i sigurnost.
Povećano povjerenje potrošača u proizvode i usluge zbog poboljšanja pouzdanosti i sigurnosti koje je donio PM.
Ekološke prednosti koje proizlaze iz efikasnog korišćenja resursa i smanjenja otpada, jer PM omogućava duži životni vek opreme i ređe zamene.