Prognozējošā apkope: izvairīšanās no dīkstāvēm, pateicoties viedajai apkopei

Uzglabāšana, transportēšana, komplektēšana: sarežģītos loģistikas procesos visām sistēmas daļām ir jābūt teicami saskaņotām. Kas notiek, ja kāda no tām vairs nedarbojas? Neplānoti darbi un steiga! Lai atjaunotu vienmērīgu preču plūsmu, nepieciešama iepriekš neplānota apkalpojošā personāla iejaukšanās. Tas rada izmaksas, un tās mēdz pieaugt ar katru dīkstāves minūti. 

Lai to nepieļautu, iespējams veikt laicīgu prognozējošo apkopi.

Kas ir prognozējošā apkope?

Prognozējošā apkope ir metode, ar kuras palīdzību var prognozēt iekārtas tehniskās apkopes nepieciešamību. Šim nolūkam darbības dati tiek apkopoti un analizēti reāllaikā, izmantojot papildinformāciju un inteliģentus algoritmus. Anomāliju noteikšana ļauj agrīnā stadijā konstatēt nolietojumu un gaidāmās kļūmes, kā arī laikus plānot apkopes darbus, pirms rodas problēmas.

Uzturēšanas stratēģiju salīdzinājums

Prognozējošā apkope ir proaktīva pieeja, kuras mērķis ir veikt apkopi un remontu pēc iespējas drīzāk, bet tikai tad, kad tas ir patiešām nepieciešams. Šajā ziņā prognozējošā apkope atšķiras no citiem tehniskās apkopes veidiem:

• Reaģējoša tehniskā apkope

      Tehniskā apkope un remonts tiek veikts tikai tad, ja rodas bojājumi vai ja iekārtu
      nodilums ir krietni progresējis.

• Profilaktiskā tehniskā apkope

     Pārbaudes un tehniskās apkopes darbi tiek veikti regulāri neatkarīgi no
     sistēmas faktiskā stāvokļa.

• Uz tehnisko stāvokli balstīta apkope

     Uz tehnisko stāvokli balstīta tehniskā apkope arī ir reaktīva, taču tās pamatā ir iekārtas dati.
     Uzturēšana tiek veikta, tiklīdz ir sasniegtas robežvērtības.

Prognozējošās apkopes pieci posmi

Prognozējošā apkope nodrošina ar datiem pamatotas prognozes par sistēmas stāvokli un ļauj attiecīgi plānot apkopes. No kurienes šī informācija tiek iegūta? Kā noteikt optimālo apkopes laiku? Kādas ir tehniskās prasības?

• 1. posms: Datu ieguve
  
  Pirmajā posmā darbības dati tiek reģistrēti, izmantojot iekārtās uzstādītos sensorus, un
   saglabāti datubāzē, izmantojot IoT savienojumu. Šim nolūkam SSI SCHAEFER izmanto
  Nano Box, Siemens standarta IPC, lai apkopotu reāllaika datus vadības
  līmenī un pārsūtītu tos uz datorizēto tehniskās apkopes vadības sistēmu,
  WAMAS tehniskās apkopes centru.
   

• 2. posms: Datu analīze
  
  Pēc tam iegūtie dati tiek apvienoti ar citu būtisku informāciju. Atslēgvārds: lielie dati. Papildus individuālajai tehniskās apkopes vēsturei, kas ir pieejama WAMAS tehniskās apkopes centrā, SSI SCHAEFER izmanto arī globālos iekārtu datus. Pamatojoties uz to, īpaši datu analīzes algoritmi un mašīnmācīšanās tehnoloģijas var atpazīt modeļus un anomālijas.
   

• 3. posms: Prognozējošā diagnostika
  
  Statistikas metodes un modeļi tiek izmantoti, lai, pamatojoties uz analīzes rezultātiem, izveidotu prognozējošas diagnozes par iekārtu un komponentu turpmāko stāvokli. Tiek izmantots arī mākslīgais intelekts. Sistēma nepārtraukti mācās no jauniem datiem un sniedz arvien precīzākas prognozes.
   

• 4. posms: Tehniskās apkopes plānošana
  
  Izveidotās prognozes sniedz informāciju par ideālo laiku un nepieciešamo apkopes darbu veidu. Tas ļauj laikus plānot tehniskās apkopes darbus, lai varētu pasūtīt rezerves daļas un nepieļaut dīkstāves.
   

• 5. posms: Apkopes procedūra
  
  Apkopes darbus var veikt īpaši efektīvi, ja tie tiek plānoti laikus, piemēram, ārpus maksimālās slodzes un ar prasībām pielāgotiem materiālu un personāla izdevumiem.

Kāpēc prognozējošā apkope atmaksājas?

Prognozējošā apkope sniedz uzņēmumiem plānošanas drošību, mazina apkopes darbu apjomu un nodrošina vienmērīgu materiālu plūsmu. Ar datiem pamatota un mākslīgā intelekta atbalstīta tehniskās apkopes stratēģija var palielināt visas sistēmas ražīgumu un efektivitāti, kā arī ietaupīt ievērojamas izmaksas.

Prognozējošā apkope ne tikai palielina pieejamību, bet arī ļauj paildzināt iekārtu un sistēmu lietderīgās lietošanas laiku. Datu analīze ļauj identificēt problēmas agrīnā stadijā, pirms tiek nodarīti lieli bojājumi. Nodilumu var mazināt, veicot uz pieprasījumu vērstu apkopi. Tādējādi tiek aizsargāti ilgtermiņa ieguldījumi un uzlabota rūpnīcas ilgtspēja.

Vai prognozējošajai apkopei ir arī trūkumi?

Veiksmīga prognozējošās apkopes ieviešana ir saistīta arī ar dažiem izaicinājumiem. Pēc mākslīgā intelekta sistēmu saziņai nepieciešamās infrastruktūras izveides piemērotu analīzes platformu un mākslīgā intelekta modeļu izvēlei un piemērošanai ir nepieciešamas specializētas zināšanas. Ļoti svarīga ir arī datu kvalitāte – informācijas trūkums var izraisīt neprecīzas prognozes un nepareizus lēmumus par tehniskajām apkopēm.

Labākais prognozējošās apkopes risinājums

Vai prognozējošā apkope varētu būt pārāk sarežģīta, īpaši maziem un vidējiem uzņēmumiem? Nē, ja jums blakus ir kompetents partneris. SSI SCHAEFER piedāvā pielāgotus prognozējošās tehniskās apkopes risinājumus no viena piegādātāja. Izmantojot modernākās tehnoloģijas un ekspertu personīgo atbalstu, gūsiet visas prognozējošās apkopes priekšrocības.

Par autoru:

Stefans Unterbergers (Stefan Unterberger) liek lietā vairāk nekā desmit gadu pieredzi projektu vadīšanā un vairāk nekā četru gadu stratēģisko pieredzi: iepriekš uzņēmumā SSI SCHAEFER viņš bija atbildīgs par IT projektiem, globālo projektu vadības biroju, kā arī stratēģiju un biznesa transformāciju. Kopš 2024. gada janvāra Stefans Unterbergers, būdams produktu un jauninājumu jomas vadītājs, koncentrējas uz šo kompetenci un vada unikāla prognozējošās apkopes risinājuma izstrādi.