Banner layout

Điều gì làm cho bảo trì dự đoán dần trở nên quan trọng với các nhà máy sản xuất ?

Bảo trì dự đoán – Predictive Maintenance là một phương pháp ngăn ngừa sự cố của thiết bị sản xuất đắt tiền, bằng cách phân tích dữ liệu trong suốt quá trình sản xuất để xác định hành vi bất thường trước thời hạn, để đảm bảo các biện pháp thích hợp có thể được thực hiện để tránh thời gian ngừng sản xuất kéo dài.

Trước khi áp dụng rộng rãi IoT trong cài đặt sản xuất, các chuyên gia và nhà vận hành máy sẽ phải thường xuyên lên lịch bảo trì định kỳ để xác định những gì có thể cần phải sửa chữa.

Điều gì làm cho bảo trì dự đoán trở nên rất quan trọng?

Người ta cho rằng một nửa của tất cả các bảo trì máy theo lịch trình thủ công là thực sự vô ích. Xét rằng hình thức bảo trì này cũng chiếm một lượng lớn tài nguyên, thời gian và năng suất, nhưng không có gì ngạc nhiên khi nhiều chuyên gia sản xuất đã rời bỏ khỏi phương pháp này để tập trung vào các phương pháp Công nghiệp 4.0.

Sử dụng công nghệ IoT để theo dõi tình trạng của máy móc trên dây chuyền sản xuất, sắp xếp lịch bảo trì và thu thập dữ liệu thời gian thực, nghĩa là các nhà sản xuất có thể giảm chi phí, tối đa hóa sản lượng và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Bảo trì phòng ngừa và dự đoán

Các công ty sản xuất đã thực hiện bảo trì phòng ngừa và dự đoán từ lâu trước khi thậm chí còn có một thứ như internet. Tuy nhiên, nó vẫn quan trọng để hiểu sự khác biệt giữa hai loại bảo trì.

Bảo trì phòng ngừa phụ thuộc vào kiểm tra trực quan, cùng với kiểm tra sức khỏe máy móc thường xuyên. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể cung cấp một phạm vi hạn chế trong điều kiện làm việc của một thiết bị, vì các kỹ sư chỉ có thể sửa chữa những gì đã trục trặc và không phải là những gì sẽ trục trặc.

Bảo trì dự đoán sử dụng phương pháp phân tích; sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để làm nổi bật nơi máy không hoạt động như bình thường để có thể sửa chữa trước khi sự cố có thể xảy ra.

Bảo trì dự đoán hoạt động như thế nào

Để giải pháp bảo trì dự đoán được sử dụng để giám sát một thiết bị, cần có bộ dụng cụ sau:

  • Cảm biến để thu thập dữ liệu máy hoặc sản phẩm.
  • Truyền dữ liệu là cần thiết để cho phép hệ thống truyền thông truyền dữ liệu an toàn từ máy móc sang hệ thống lưu trữ dữ liệu.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu là trung tâm trung tâm đối chiếu và lưu trữ thông tin, cho dù tại chỗ hoặc qua đám mây.
  • Dữ liệu dự đoán là dữ liệu phân tích áp dụng thuật toán cho dữ liệu được lưu trữ để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của một máy và những gì nó có thể làm trước khi xảy ra lỗi.
  • Dữ liệu này sau đó được đưa đến nhà điều hành dưới dạng cảnh báo và thông tin chi tiết.
  • Phân tích nguyên nhân gốc được sử dụng bởi các kỹ sư và chuyên gia để điều tra và xác định hành động nào là hành động phù hợp nhất.

Dữ liệu trên máy móc được truyền từ các cảm biến đến khu vực lưu trữ trung tâm bằng các đường truyền thông. Dữ liệu từ các hệ thống MES, sau đó được tích hợp vào hệ thống lưu trữ dữ liệu trung tâm để cung cấp mức độ cao hơn cho dữ liệu máy móc sản xuất.

Sau khi dữ liệu dự đoán được áp dụng cho điều này, nó có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về cách giảm thời gian chết của máy.

Để triển khai hiệu quả các hệ thống bảo trì dự đoán, trước tiên người dùng phải đánh giá sự cố có thể có nghĩa gì đối với từng bộ phận của máy móc. Điều này sẽ kết hợp các tài sản sản xuất, dữ liệu cảm biến, quy trình truyền thông, phân tích dự đoán và cảnh báo bảng điều khiển.

Sử dụng một hệ thống hình ảnh, các nhóm kỹ thuật sẽ có thể xem dây chuyền sản xuất ở dạng đồ họa. Điều này sẽ bao gồm luồng dữ liệu, bảng điều khiển và logic của hệ thống – nơi một bộ quy tắc sẽ giám sát và cảnh báo khi phát hiện ra sự bất thường – để tạo ra một kế hoạch chi tiết về cách hệ thống hoạt động hiệu quả.

Từ đây, mọi dữ liệu máy trong quá khứ hoặc phân tích dự đoán có thể được áp dụng cho kế hoạch chi tiết để dự đoán hành vi của máy trước khi xảy ra lỗi.

Ưu điểm của bảo trì dự đoán

Khi một doanh nghiệp sử dụng bảo trì dự đoán, có hai lợi thế lớn cho tổ chức đó, bao gồm:

Giảm thời gian ngừng hoạt động của máy – Tự động hóa lịch bảo trì chiến lược, đã được chứng minh là giảm 20-50% thời gian bảo trì, đồng thời giảm chi phí bảo trì liên quan khoảng 5-10%.

Duy trì hiệu quả – Dựa vào dữ liệu phân tích để cải thiện hiệu quả của máy móc, có nghĩa là việc bảo trì không cần thiết không còn cần thiết nữa. Điều này có nghĩa là vòng đời của máy móc được kéo dài và bất kỳ vấn đề nào được phát hiện bởi công nghệ có thể được lên lịch để sửa chữa khi máy không được sử dụng.

Làm thế nào các nhà sản xuất có thể sử dụng bảo trì dự đoán?

Trong vài năm qua, các doanh nghiệp sản xuất đã triển khai các giải pháp bảo trì dự đoán trong một loạt các kịch bản, từ việc triển khai trên toàn nhà máy đến giám sát một bộ phận máy quan trọng duy nhất.

Đối với các tổ chức sản xuất sản phẩm ở quy mô lớn – chẳng hạn như thực phẩm hoặc đồ chơi – bảo trì dự đoán là một cách tuyệt vời để giảm các khuyết tật của sản phẩm và từ đó loại bỏ các sản phẩm lỗi, rác thải.

Điều này được gọi là Chất lượng 4.0 và bằng cách thực hiện một giải pháp như vậy, những người ở sàn nhà máy có thể thấy khi nào việc sản xuất các sản phẩm bị lỗi sẽ vượt quá ngưỡng của họ, và điều gì có thể là nguyên nhân.

Đối với những người sản xuất các bộ phận và máy móc, việc sử dụng phổ biến của bảo trì dự đoán là thiết lập công nghệ để giám sát và kiểm tra tình trạng của bộ máy và động cơ di chuyển. Năng suất, sức mạnh, tình trạng sức khỏe và mặc nội bộ đều được theo dõi.

Phương pháp phổ biến bảo trì dự đoán IoT

Có hai cách tiếp cận thường được sử dụng để bảo trì dự đoán, đó là học máy và dựa trên quy tắc.

Dựa trên các quy tắc

Điều này còn được gọi là theo dõi tình trạng máy. Cách tiếp cận này sử dụng các cảm biến thu thập dữ liệu tài sản và gửi thông báo dựa trên các cài đặt được xác định trước, một khi quy tắc cụ thể đã được kích hoạt.

Bảo trì dựa trên quy tắc có nghĩa là các nhóm sản xuất phải làm việc chặt chẽ với các bộ phận kỹ thuật và dịch vụ khách hàng để hiểu nguyên nhân và các yếu tố cuối cùng có thể dẫn đến hỏng máy.

Khi các nguyên nhân này đã được thiết lập, một mô hình ảo của hệ thống có thể được tạo ra, trong đó vạch ra cách các thành phần IoT có thể xác định các nguyên nhân và hành vi này.

Ví dụ: nếu chỉ số trạng thái của máy nằm trên hoặc dưới mức được coi là chấp nhận được, hệ thống có thể gửi cảnh báo đến bảng điều khiển, sau đó sẽ được chọn bởi một người có thể giải quyết vấn đề trước khi xảy ra thiệt hại tiếp theo.

Mặc dù phương pháp này cung cấp một số mức độ bảo trì tự động và dự đoán, nhưng nó vẫn phụ thuộc vào sự hiểu biết về các sự cố cơ học và môi trường phải được theo dõi.

Học máy – Machine learning

AI công nghiệp có thể được áp dụng để bảo trì dự đoán theo cùng một cách có thể cho hầu hết các khía cạnh khác của quy trình sản xuất.

Mặc dù, về mặt tương đối, chúng ta mới chỉ bắt đầu hiểu và sử dụng công nghệ như vậy, nhiều hoạt động trên khắp thế giới đang nhìn thấy những lợi ích to lớn của việc học máy. AI là đối tác lý tưởng để làm việc cùng với các giải pháp bảo trì dự đoán.

Nó cung cấp cho người dùng một loạt các kỹ thuật giúp họ hiểu và phân tích các bộ sưu tập dữ liệu rộng lớn, được thu hoạch trong quá trình sản xuất, để cho phép họ tạo ra những hiểu biết chính xác, có thể hành động giúp duy trì mức sản xuất.

Chúng thường được gọi là Thuật toán học máy.

Các thuật toán học máy là gì?

Có hai loại học máy và AI chính được sử dụng trong phân tích dự đoán – được giám sát và không giám sát. Cả hai đều hữu ích tùy thuộc vào kịch bản, và sự sẵn có của các bài kiểm tra và dữ liệu lịch sử.

Các thuật toán AI tiên tiến cao trong bảo trì dự đoán được sử dụng để hiểu cách thức hoạt động của một cỗ máy. Thông tin này sau đó được sử dụng như một thước đo để xác định các dao động thời gian thực trong hiệu suất. Các thuật toán này phải có dữ liệu lịch sử hoặc thử nghiệm và dữ liệu đầu ra để phân tích những thứ như nhiệt độ, áp suất, tốc độ động cơ và tình trạng thành phần.

Khi IoT tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp bắt đầu áp dụng cách tiếp cận theo xu thế Công Nghiệp 4.0 cho lĩnh vực sản xuất. Sự tiến bộ của AI và ML sẽ hỗ trợ cho việc bảo trì dự đoán, cuối cùng cung cấp cho các doanh nghiệp một lợi thế cực kỳ lớn so với bất kỳ ai không tiến tới Công Nghiệp 4.0.

Nguồn: iiotvn.com