Konserwacja predykcyjna: usuwanie potencjalnych zagrożeń, zanim się pojawią

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 24 sierpnia 2022 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Konserwacja predykcyjna (PM) wykorzystująca sztuczną inteligencję (AI) i technologię Internetu rzeczy (IoT) zmienia sposób, w jaki branże konserwują i obsługują sprzęt, skracając przestoje i zwiększając wydajność. Strategia ta nie tylko oszczędza koszty i poprawia niezawodność produktów dla producentów, ale także zwiększa bezpieczeństwo i zgodność z prawem pracy. Ponadto konserwacja predykcyjna kształtuje przyszłe wymagania rynku pracy, polityki regulacyjne i zrównoważony rozwój środowiska poprzez inteligentniejsze wykorzystanie zasobów i redukcję odpadów.

Kontekst konserwacji predykcyjnej

Specjaliści ds. konserwacji i niezawodności od dawna starają się znaleźć równowagę pomiędzy maksymalizacją dostępności zasobów i minimalizacją przestojów. Na szczęście pod koniec 2010 roku wprowadzono postępy w strategiach PM, które zapewniły nowe możliwości zapewnienia wydajnej pracy maszyn.

W swojej istocie PM to system wykorzystujący algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (ML) do tworzenia modeli zachowania sprzętu. Modele te mogą następnie przewidzieć, kiedy dany komponent może ulec awarii, co pozwala na proaktywną konserwację i naprawy. Technologia IoT ma również kluczowe znaczenie dla skutecznego działania konserwacji predykcyjnej. Dzięki ciągłemu monitorowaniu wydajności poszczególnych maszyn i komponentów czujniki mogą dostarczać dane w czasie rzeczywistym, które można wykorzystać do poprawy dokładności prognoz konserwacji. Ta funkcjonalność jest niezbędna, ponieważ według firmy doradczej Deloitte, w przypadku braku odpowiednich strategii konserwacji, wydajność fabryki/zakładu może zostać zmniejszona nawet o 20 procent.

PM wykorzystuje dane z różnych źródeł (opisanych poniżej) do przewidywania awarii, umożliwiając producentom Przemysłu 4.0 monitorowanie ich operacji w czasie rzeczywistym. Ta zdolność pozwala fabrykom stać się „inteligentnymi fabrykami”, w których decyzje są podejmowane autonomicznie i proaktywnie. Głównym czynnikiem zarządzanym przez PM jest entropia (stan pogorszenia w czasie) sprzętu, biorąc pod uwagę model, rok produkcji i średni okres użytkowania. Skuteczne zarządzanie degradacją sprzętu jest również powodem, dla którego firmy muszą mieć wiarygodne i aktualne zbiory danych, które mogą poprawnie informować algorytmy PM o pochodzeniu sprzętu i znanych problemach historycznych marek.

Zakłócający wpływ

Systemy konserwacji predykcyjnej integrują czujniki, systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa, komputerowe systemy zarządzania konserwacją i dane produkcyjne w celu prognozowania potencjalnych awarii sprzętu. Takie przewidywanie minimalizuje zakłócenia w miejscu pracy, rozwiązując problemy, zanim przerodzą się w kosztowne naprawy lub przestoje. Dla producentów przemysłowych takie podejście przekłada się na znaczne oszczędności finansowe poprzez ograniczenie nieplanowanych przestojów. Oprócz oszczędności kosztów konserwacja predykcyjna zwiększa efektywność operacyjną, umożliwiając menedżerom strategiczne planowanie zadań konserwacyjnych w celu zminimalizowania wpływu na harmonogramy produkcji. 

W przypadku producentów sprzętu analiza działania ich produktów i identyfikacja czynników prowadzących do awarii sprzętu pozwala uniknąć kosztownych wycofań produktów i problemów serwisowych. Ta proaktywna postawa nie tylko pozwala zaoszczędzić znaczne kwoty na zwrotach kosztów, ale także chroni markę firmy przed szkodami związanymi z wadliwymi produktami. Dodatkowo producenci zyskują cenne informacje na temat działania produktu w różnych warunkach, co pozwala im udoskonalać swoje projekty.

Konserwacja predykcyjna jest również kluczowym czynnikiem zwiększającym bezpieczeństwo pracowników i zgodność z przepisami. Dobrze utrzymany sprzęt jest mniej podatny na awarie, co zmniejsza ryzyko wypadków w miejscu pracy i zapewnia bezpieczniejsze środowisko dla pracowników. Ten aspekt PM wiąże się z przestrzeganiem prawa pracy i przepisów bezpieczeństwa, co jest kwestią kluczową dla przedsiębiorstw we wszystkich sektorach. Co więcej, spostrzeżenia uzyskane od PM mogą pomóc w lepszym projektowaniu i praktykach produkcyjnych, prowadząc do z natury bezpieczniejszego i bardziej niezawodnego sprzętu. 

Konsekwencje konserwacji predykcyjnej

Szersze konsekwencje konserwacji predykcyjnej mogą obejmować: 

• Fabryki tworzą wyspecjalizowane zespoły ds. strategii konserwacji, wykorzystując narzędzia konserwacji predykcyjnej w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia wskaźników awaryjności sprzętu.
• Automatyzacja procesów konserwacji, obejmująca testowanie narzędzi, śledzenie wydajności i natychmiastowe wykrywanie usterek, co prowadzi do usprawnienia operacji.
• Dostawcy transportu publicznego i energii elektrycznej integrują konserwację predykcyjną ze swoimi systemami, zapewniając spójne i niezawodne usługi dla społeczności.
• Producenci sprzętu włączają technologię konserwacji predykcyjnej na etapie testowania produktów, co skutkuje wyższą jakością i większą niezawodnością produktów wchodzących na rynek.
• Analiza danych umożliwiająca dostawcom sprzętu monitorowanie wydajności całego asortymentu produktów, co prowadzi do ulepszenia projektów produktów i zadowolenia klientów.
• Pojazdy autonomiczne wyposażone w technologię PM, ostrzegające właścicieli o potencjalnych problemach, ograniczające liczbę wypadków drogowych i zwiększające bezpieczeństwo pasażerów.
• Zwiększone możliwości zatrudnienia w zakresie strategii analizy i konserwacji danych, odzwierciedlające zmianę wymagań rynku pracy w kierunku bardziej wyspecjalizowanych umiejętności technicznych.
• Rządy wdrażające zasady regulujące wykorzystanie danych w PM, zapewniające prywatność i bezpieczeństwo.
• Zwiększone zaufanie konsumentów do produktów i usług dzięki ulepszeniom niezawodności i bezpieczeństwa wprowadzonym przez PM.
• Korzyści dla środowiska wynikające z efektywnego wykorzystania zasobów i redukcji odpadów, ponieważ PM umożliwia dłuższą żywotność sprzętu i rzadsze wymiany.

Pytania do rozważenia

• Czy miałeś do czynienia z jakąkolwiek technologią PM w swoim domu lub miejscu pracy? 
• Jak inaczej PM może stworzyć bezpieczniejsze społeczeństwo?