Prediktív karbantartás: Leállások elkerülése az intelligens karbantartásnak köszönhetően

Tárolás, szállítás, komissiózás: Az összetett logisztikai folyamatokban minden komponensnek tökéletesen kell együttműködnie. Mi történik, ha az egyik komponens meghibásodik? Siessen! Az áruk zökkenőmentes áramlásának helyreállításához nem tervezett szervizbeavatkozásra van szükség. Ez költségekkel jár – és ezek a költségek minden egyes leállási perccel nőnek.

Van egy lehetőség ennek elkerülésére: a Prediktív Karbantartás.

Mi az a prediktív karbantartás?

A prediktív karbantartás egy olyan módszer, amely előrejelzi egy gép karbantartási igényeit. Ehhez valós időben gyűjtik az üzemi adatokat, és további információk, valamint intelligens algoritmusok segítségével elemzik azokat. Az anomáliadetektálás segít a kopás és a közelgő meghibásodások korai felismerésében, és a karbantartási munkákat előre megtervezni, mielőtt a problémák felmerülnének.

Karbantartási stratégiák összehasonlítása

A prediktív karbantartás egy proaktív megközelítés, amelynek célja a karbantartás és a javítások mielőbbi elvégzése – de csak akkor, ha azok valóban szükségesek. Ebben a tekintetben a prediktív karbantartás különbözik a többi karbantartási típustól:

• Reaktív karbantartás
  Karbantartási és javítási munkákat csak akkor végeznek, ha hibák merülnek fel, vagy ha a kopás már előrehaladott.

• Preventív karbantartás
  Az ellenőrzéseket és karbantartási munkákat rendszeres időközönként végzik, függetlenül a rendszer tényleges állapotától.

• Állapot alapú karbantartás
  Az állapotalapú karbantartás szintén reaktív, de gépadatokon alapul. A karbantartást a küszöbértékek elérésekor azonnal elvégezzük.

A prediktív karbantartás 5 lépése

A prediktív karbantartás lehetővé teszi a raktári rendszer állapotának adatalapú előrejelzését, és ennek megfelelően a karbantartási intézkedések megtervezését. Honnan szerzi ezeket az információkat? Hogyan határozza meg a karbantartás optimális időpontját? Milyen műszaki követelmények vannak?
 

• 1. lépés: Adatgyűjtés
  
  Az első lépésben a gépeken található érzékelők rögzítik az üzemi adatokat, és IoT-kapcsolaton keresztül egy adatbázisban tárolják. Erre a célra az SSI SCHÄFER a „Nano Box”-ot, a Siemens szabványos ipari számítógépét használja, amely valós idejű adatokat gyűjt vezérlési szinten, és továbbítja azokat a számítógépes karbantartás-kezelő rendszerbe, a WAMAS karbantartási központba. 

• 2. lépés: Adatelemzés
  
  A gyűjtött adatokat ezután más releváns információkkal kombinálják. Jelszó: Big Data. A WAMAS Karbantartó Központban elérhető egyedi karbantartási előzmények mellett az SSI SCHÄFER globális gépadatokat is használ. Ennek alapján speciális adatelemző algoritmusok és gépi tanulási technológiák képesek felismerni a mintákat és a rendellenességeket. 

• 3. lépés: Prediktív diagnózis
  
  Statisztikai módszerek és modellek segítségével a gépek és alkatrészek jövőbeli állapotának prediktív diagnózisai elkészülnek az elemzési eredmények alapján, mesterséges intelligenciát alkalmazásával is. A rendszer folyamatosan tanul az új adatokból, és egyre pontosabb előrejelzéseket ad. 

• 4. lépés: A karbantartás megtervezése
  
  Az elkészült előrejelzések információt nyújtanak a szükséges karbantartási munkák ideális időpontjáról és típusáról. Ez lehetővé teszi a karbantartási munkák előzetes megtervezését, így időben megrendelhetők az alkatrészek, és elkerülhetők a leállásidők. 

• 5. lépés: A karbantartás elvégzése 
  
  A raktári rendszerek karbantartási munkái különösen hatékonyan végezhetők el előzetes tervezés alapján – például csúcsidőn kívül, az igényekhez igazított anyag- és személyzeti ráfordításokkal.

Miért kifizetődő a prediktív karbantartás?

A prediktív karbantartás tervezési biztonságot nyújt a vállalatoknak, csökkenti a karbantartási erőfeszítéseket és zökkenőmentes anyagáramlást biztosít. Az adatalapú és mesterséges intelligenciával támogatott karbantartási stratégia növelheti egy teljes raktári rendszer termelékenységét és hatékonyságát – és jelentős költségeket takaríthat meg.

A prediktív karbantartás nemcsak a raktári rendszerek rendelkezésre állását növeli, hanem a gépek és rendszerek élettartamának meghosszabbításában is segít. Az adatelemzés segít a problémák korai szakaszban történő azonosításában, mielőtt nagyobb károk keletkeznének. Az igényorientált karbantartás révén a kopás is minimalizálható. Így a hosszú távú beruházások védve vannak, és az üzem fenntarthatósága is javul.

Vannak-e hátrányai is a prediktív karbantartásnak?

A prediktív karbantartás sikeres megvalósítása bizonyos kihívásokkal is jár. Miután létrehoztuk a mesterséges intelligencia rendszerek kommunikációjához szükséges infrastruktúrát, a megfelelő elemző platformok és mesterséges intelligencia modellek kiválasztása és alkalmazása speciális szakértelmet igényel. Az adatminőség is kulcsfontosságú – az információhiány pontatlan előrejelzésekhez és helytelen karbantartási döntésekhez vezethet.

A legjobb megoldás a prediktív karbantartáshoz

Túl bonyolult lehet a prediktív karbantartás, különösen a kis- és középvállalkozások számára? Nem, ha megfelelő partner áll az Ön oldalán. Az SSI SCHÄFER személyre szabott prediktív karbantartási megoldásokat kínál egyetlen forrásból. A legmodernebb technológiákkal és a szakértők személyes támogatásával Ön is élvezheti a prediktív karbantartás minden előnyét.
 

A szerzőről:

Stefan Unterberger több mint 10 éves projektmenedzsment tapasztalattal és több mint 4 éves stratégiai szakértelemmel rendelkezik: az SSI SCHÄFER-nél korábban az IT-projektekért, a Globális Projektmenedzsment Irodáért, valamint a Stratégia és Üzleti Átalakításért felelt. Stefan Unterberger 2024 januárja óta erre a szakértelemre összpontosít termék- és innovációs menedzserként, ahol az egyedülálló prediktív karbantartási megoldás fejlesztését vezeti.