Konserwacja zapobiegawcza: Unikanie przestojów dzięki inteligentnej konserwacji

Magazynowanie, transport, kompletacja: W złożonych procesach logistycznych wszystkie komponenty muszą ze sobą idealnie współgrać. Co się stanie, jeśli jeden z komponentów zawiedzie? Pośpiech! Przywrócenie płynnego przepływu towarów wymaga nieplanowanej interwencji serwisowej. Wiąże się to z kosztami, które rosną z każdą minutą przestoju.

Istnieje opcja, aby tego uniknąć: konserwacja zapobiegawcza.

Co to konserwacja zapobiegawcza?

Konserwacja zapobiegawcza to metoda przewidywania wymagań konserwacyjnych maszyny. W tym celu dane operacyjne są gromadzone w czasie rzeczywistym i analizowane przy użyciu dodatkowych informacji i inteligentnych algorytmów. Wykrywanie anomalii pomaga wykrywać zużycie i zbliżające się awarie na wczesnym etapie i planować prace konserwacyjne z wyprzedzeniem, zanim pojawią się problemy.

Porównanie strategii konserwacji

Konserwacja zapobiegawcza to proaktywne podejście, którego celem jest przeprowadzanie konserwacji i napraw tak wcześnie, jak to możliwe - ale tylko wtedy, gdy są one rzeczywiście konieczne. Pod tym względem konserwacja predykcyjna różni się od innych rodzajów konserwacji:

• Konserwacja reaktywna

      Konserwacja i naprawy są przeprowadzane tylko wtedy, gdy wystąpią usterki lub gdy
     zużycie jest bardzo zaawansowane.

• Konserwacja zapobiegawcza

     Kontrole i prace konserwacyjne są przeprowadzane w regularnych odstępach czasu,    niezależnie od faktycznego stanu systemu.
    od faktycznego stanu systemu.

• Konserwacja oparta na stanie technicznym

     Konserwacja oparta na stanie technicznym jest również reaktywna, ale opiera się na danych maszyny.
    Konserwacja jest przeprowadzana natychmiast po osiągnięciu wartości progowych.

5 kroków konserwacji zapobiegawczej

Konserwacja predykcyjna ułatwia prognozowanie stanu systemu w oparciu o dane i umożliwia odpowiednie zaplanowanie działań konserwacyjnych. Skąd pochodzą te informacje? Jak określić optymalny czas konserwacji? Jakie są wymagania techniczne?

• Krok 1: Zbieranie danych
  
  W pierwszym kroku dane operacyjne są rejestrowane za pomocą czujników na maszynach i
  przechowywane w bazie danych za pośrednictwem połączenia IoT. W tym celu SSI SCHAEFER wykorzystuje
  „Nano Box”, standardowy IPC firmy Siemens do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym na poziomie sterowania
  i przesyłania ich do skomputeryzowanego systemu zarządzania konserwacją,
  WAMAS Maintenance Center.
   

• Krok 2: Analiza danych

  
  Zebrane dane są następnie łączone z innymi istotnymi informacjami. Hasło przewodnie: Big Data. Oprócz indywidualnej historii konserwacji dostępnej w systemie WAMAS Maintenance Center, SSI SCHAEFER wykorzystuje również globalne dane maszynowe. Na tej podstawie specjalne algorytmy analizy danych i technologie uczenia maszynowego mogą rozpoznawać wzorce i anomalie.
   

• Krok 3: Diagnoza zapobiegawcza
  
  Metody i modele statystyczne są wykorzystywane do tworzenia diagnoz predykcyjnych przyszłego stanu maszyn i komponentów w oparciu o wyniki analizy. Wykorzystywana jest również sztuczna inteligencja. System stale uczy się na podstawie nowych danych i dostarcza coraz bardziej precyzyjne prognozy.
   

• Krok 4: Planowanie obsługi technicznej

• Utworzone prognozy dostarczają informacji o idealnym czasie i rodzaju wymaganych prac konserwacyjnych. Pozwala to na zaplanowanie prac konserwacyjnych z wyprzedzeniem, dzięki czemu części zamienne można zamówić w odpowiednim czasie i uniknąć przestojów.
   

• Krok 5: Procedura konserwacyjna

  
  Prace konserwacyjne mogą być przeprowadzane szczególnie efektywnie w oparciu o wcześniejsze planowanie - na przykład poza godzinami szczytu i przy wydatkach na materiały i personel dostosowanych do wymagań.

Dlaczego konserwacja zapobiegawcza się opłaca?

Konserwacja predykcyjna zapewnia firmom bezpieczeństwo planowania, zmniejsza nakłady na konserwację i zapewnia płynny przepływ materiałów. Strategia konserwacji oparta na danych i wspierana przez sztuczną inteligencję może zwiększyć produktywność i wydajność całego systemu - i zaoszczędzić znaczne koszty

Blog z wycenami: Konserwacja zapobiegawcza

Konserwacja predykcyjna nie tylko zwiększa dostępność, ale także pomaga wydłużyć okres eksploatacji maszyn i systemów. Analiza danych pomaga zidentyfikować problemy na wczesnym etapie, zanim dojdzie do poważnych uszkodzeń. Zużycie można również zminimalizować dzięki konserwacji zorientowanej na zapotrzebowanie. W ten sposób chronione są długoterminowe inwestycje i poprawia się zrównoważony rozwój zakładu.

Czy konserwacja predykcyjna ma również wady?

Pomyślne wdrożenie konserwacji predykcyjnej wiąże się również z pewnymi wyzwaniami. Po stworzeniu niezbędnej infrastruktury do komunikacji systemów AI, wybór i zastosowanie odpowiednich platform analitycznych i modeli AI wymaga specjalistycznej wiedzy. Kluczowa jest również jakość danych - brak informacji może prowadzić do niedokładnych prognoz i błędnych decyzji dotyczących konserwacji

Najlepsze rozwiązanie do konserwacji zapobiegawczej

Czy konserwacja predykcyjna może być zbyt skomplikowana, zwłaszcza dla małych i średnich firm? Nie, jeśli masz u boku odpowiedniego partnera. SSI SCHAEFER zapewnia dostosowane do potrzeb rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej z jednego źródła. Dzięki najnowocześniejszym technologiom i osobistemu wsparciu ekspertów możesz czerpać korzyści ze wszystkich zalet konserwacji predykcyjnej.

O autorze

Stefan Unterberger może pochwalić się ponad dziesięcioletnim doświadczeniem w zarządzaniu projektami i ponad czteroletnim doświadczeniem strategicznym: W SSI SCHAEFER był wcześniej odpowiedzialny za projekty IT, globalne biuro zarządzania projektami oraz strategię i transformację biznesową. Stefan Unterberger koncentruje się na tej wiedzy od stycznia 2024 r. na stanowisku kierownika ds. produktów i innowacji, gdzie kieruje rozwojem unikalnego rozwiązania w zakresie konserwacji predykcyjnej.