Predictive Maintenance (PdM) to jeden z elementów Przemysłu 4.0, który jest strategią ukierunkowaną na jak najbardziej optymalne wykorzystanie urządzeń i maszyn w firmie dzięki wyeliminowaniu możliwości występowania przestojów związanych z awariami, oraz na jak najlepsze wykonywanie prac związanych z utrzymaniem ruchu w oparciu o regularne badania stanu technicznego sprzętu. Aby osiągnąć doskonałe wyniki oferowane przez predykcyjne utrzymanie ruchu należy wdrożyć profilaktyczne działania, których zadaniem jest pomoc w ocenie stanu technicznego urządzeń i maszyn. W oparciu o wnioski wyciągnięte z działań predyktywnych można podejmować decyzje związane z wymianą lub regeneracją części eksploatacyjnych maszyn, czyszczeniu, serwisowaniu itd. Prognozowanie zużycia maszyn i przewidywanie ewentualnych awarii to element szerszej strategii eksploatacyjnej o nazwie CBM, czyli Contidion Based Maintenance. Podsumowując, w predykcyjnym utrzymaniu ruchu przeprowadza się regularne badania diagnostyczne, analizuje ich wyniki i podejmuje decyzje w oparciu o przyjęte wartości graniczne parametrów diagnostycznych.
IoT w predykcyjnym utrzymaniu ruchu
Internet rzeczy co raz bardziej przenosi się ze świata fantazji i futurystycznych marzeń do świata realnego. Już dzisiaj w fabrykach na całym świecie, urządzenia będące elementami Internet of Things wspierają Predictive Maintenance poprzez monitorowanie stanu maszyn i urządzeń, oraz ustawiczne przesyłanie danych diagnostycznych do powiązanego systemu ERP. Taka automatyzacja procesów związanych ze sprawdzaniem sprzętu to duża oszczędność zasobów osobowych i pieniężnych. Cała strategia predykcyjnego utrzymania ruchu oparta być może o zestaw algorytmów i zasad, które wymagały będą interwencji człowieka dopiero w momencie przekroczenia pewnych wartości granicznych dla kluczowych parametrów diagnostycznych.
Oszczędności – jedna z głównych korzyści wdrożenia Predictive Maintenance
Według badań McKinsey & Company, wdrożenie strategii Predictive Maintenance może zaoszczędzić firmie w dłuższej perspektywie od 10% do nawet 40% kosztów związanych z utrzymaniem ruchu, oraz zmniejszyć nakłady potrzebne na inwestycje w sprzęt i maszyny o nawet 5%. W raporcie przeczytać możemy, że w samej branży produkcyjnej, przyswojenie Predykcyjnego utrzymania ruchu może wygenerować niemal 630 miliardów dolarów oszczędności do roku 2025. Należy więc rozważać wdrożenie takiego podejścia do utrzymania jako inwestycję długoterminową z wysoką i jak najbardziej realną stopą zwrotu. Najdroższym elementem całej układanki jest system ERP, który zarządzał będzie nowymi procedurami. Pamiętajmy jednak, że wybierając rozwiązania ERP wspierające tak nowatorskie podejście do utrzymania ruchu, z pewnością uzyskamy jeszcze szereg innych korzyści wynikających z innowacyjnego podejścia firmy do innych aspektów prowadzenia operacji w firmach produkcyjnych.
Mówiąc o oszczędnościach, warto też wspomnieć o oszczędnościach wynikających z bezpieczeństwa pracowników zwiększonego dzięki zmniejszeniu ryzyka występowania awarii maszyn. Ludzkie życie i zdrowie są niesamowite cenne dlatego też rozpatrując wdrożenie Predyktywnego utrzymania ruchu w tych kategoriach – inwestycja ta z pewnością zwróci się z nawiązką.
Przykład wdrożenia systemu ERP wspierającego Predictive Maintenance
Producent systemów ERP, firma proALPHA, wdrożyła w firmie KLAUS Multiparking nowoczesne rozwiązanie tworzone w duchu Produkcji 4.0, którego istotnym elementem była właśnie predyktywna strategia utrzymania ruchu. Klaus to wiodący producent nowoczesnych systemów parkowania, które pozwalają na zaoszczędzenie miejsc parkingowych nawet dla 100 pojazdów w blokach, biurowcach i hotelach.
Pomysłem na osiągnięcie przewagi konkurencyjnej było wdrożenie takiego rozwiązania, które stale monitorowałoby czas i intensywność wykorzystania ich instalacji parkingowych. W zależności od zebranych danych, firma byłaby w stanie zaoferować spersonalizowany i trafny harmonogram konserwacyjny.
Specjaliści z proALPHA, wspólnie z klientem KLAUS Multiparking oraz doświadczoną firmą dostarczającą rozwiązania PLC i IoT stworzyli w pełni działający prototyp urządzenia, które komunikuje się z systemem ERP i przesyła do niego wszystkie kluczowe dane diagnostyczne i telemetryczne. Dane przesyłane do bazy to między innymi:
- Informacja o nagłym spadku napięcia lub jego baku
- Uszkodzenie jednego z elementów systemu parkingowego
- Zaistnienie niebezpiecznej sytuacji wymagającej natychmiastowego wyłączenia instalacji parkingowej
Największą korzyścią z wdrożenia systemu wspierającego predyktywne utrzymanie ruchu (PdM) jest zadowolenie i zaufanie klientów, którzy odczuwają znaczną różnicę w jakości obsługi i niezawodności urządzeń oferowanych przez KLAUS Multiparking. Stawia to ich firmę jako wzór godny naśladowania. Pionierzy z KLAUS, dzięki technologii dostarczanej przez proALPHA są teraz w stanie wzbić się ponad konkurencję i przecierać nowe ścieżki niezawodności i jakości usług.
Obejrzyj materiał Video:
Przeczytaj również:
Predictive Maintenance (PM) to strategia utrzymania ruchu, która wykorzystuje zaawansowane analizy danych i algorytmy do przewidywania awarii i planowania konserwacji maszyn i urządzeń przed wystąpieniem problemów. Predictive Maintenance jest ważne dla przemysłu, ponieważ pozwala na minimalizowanie czasu przestojów i kosztów związanych z naprawami, poprawiając efektywność operacyjną i zwiększając czas działania urządzeń.
Główne korzyści z wdrożenia Predictive Maintenance w procesach produkcyjnych to:
-
Minimalizacja czasu przestojów:
Dzięki przewidywaniu awarii i planowaniu konserwacji przed ich wystąpieniem, można unikać nieplanowanych przestojów produkcyjnych, co minimalizuje straty czasowe.
PM pozwala na planowanie i wykonywanie konserwacji tylko wtedy, gdy jest to rzeczywiście potrzebne, co pozwala na ograniczenie kosztów związanych z niepotrzebnymi naprawami.
Dzięki eliminowaniu nieplanowanych przestojów i minimalizowaniu czasu konserwacji, PM pozwala na zwiększenie efektywności operacyjnej procesów produkcyjnych.
-
Wydłużenie czasu życia urządzeń:
Regularna konserwacja oparta na przewidywaniu awarii pozwala na wykrywanie i usuwanie wczesnych objawów problemów, co może przedłużyć czas działania urządzeń.
W Predictive Maintenance stosuje się różnorodne technologie, takie jak:
Sensory IoT gromadzą dane z czujników zamontowanych na maszynach i urządzeniach, takie jak temperatura, ciśnienie, wibracje czy wilgotność, które są analizowane w czasie rzeczywistym w celu wykrywania wczesnych objawów awarii.
-
Big Data i analiza danych:
Zaawansowane analizy danych, takie jak machine learning i sztuczna inteligencja, są wykorzystywane do przetwarzania dużych zbiorów danych zebranych z czujników i innych źródeł w celu prognozowania awarii i planowania konserwacji.
-
Systemy monitorowania zdalnego:
Systemy monitorowania zdalnego pozwalają na ciągłe monitorowanie stanu urządzeń i maszyn z centralnego miejsca, co umożliwia na bieżąco wykrywać anomalie i potencjalne problemy, umożliwiając szybką reakcję i zaplanowanie konserwacji.
-
Analiza drgań:
Analiza drgań jest często stosowana w PM do monitorowania wibracji w maszynach, co może wskazywać na ich kondycję i potencjalne awarie. Zaawansowane algorytmy analizy drgań pozwalają na wykrywanie wzorców, które mogą wskazywać na konieczność przeprowadzenia konserwacji.
Jak możemy Ci pomóc?
Wybierasz system wspierający planowanie produkcji i nie wiesz, które funkcjonalności odpowiadają potrzebom Twojej produkcji? Chcesz się upewnieć jakie mamy doświadczenia w zakresie usprawnień w obszarze planowania produkcji i zarządzania zmianą na produkcji? Chętnie omówimy z Tobą możliwości, korzyści i wątpliwości, które masz. Zachęcamy do dzielenia się doświadczeniami, spostrzeżeniami i wrażeniami. Napisz do nas!
