Tot ce trebuie să știți despre mentenanța predictivă

Ce este mentenanța predictivă?

Mentenanța predictivă este pregătită să revoluționeze intralogistica, prin creșterea semnificativă a eficienței operaționale și reducerea timpilor de nefuncționare neplanificați. Această abordare avansată utilizează tehnologii moderne precum Internetul Lucrurilor (IoT), analiza datelor de tip big data și învățarea automată pentru a prezice defecțiunile echipamentelor înainte ca acestea să apară. Astfel, companiile își pot optimiza fără întreruperi procesele logistice interne.

Istoria pe scurt

Mentenanța predictivă a început să câștige teren la începutul anilor 2000, odată cu apariția Internetului Lucrurilor (IoT) și creșterea capacităților de calcul. Aceste progrese au făcut posibilă colectarea și analiza unor cantități uriașe de date în timp real, ducând la predicții mai precise. Până în 2020, aproximativ 20% dintre marile întreprinderi adoptaseră tehnologii de mentenanță predictivă, multe dintre ele raportând reduceri semnificative ale costurilor de mentenanță și ale timpilor de nefuncționare. De exemplu, un studiu realizat de Deloitte a evidențiat faptul că implementarea mentenanței predictive într-un mediu de producție, a redus timpii de nefuncționare cu 5%-15% și a optimizat utilizarea capacității.

Componentele cheie ale mentenanței predictive

Mentenanța predictivă se bazează pe mai multe componente fundamentale, fiecare având un rol critic în cadrul sistemului global. Aceste componente includ senzori și dispozitive IoT, colectarea și stocarea datelor, analiza avansată și învățarea automată, interfețele utilizator și panourile de control, integrarea cu sistemele de management al mentenanței - precum WAMAS Maintenance Center de la SSI SCHAEFER - precum și securitatea și confidențialitatea datelor.

Senzori și dispozitive IoT

Senzorii sunt coloana vertebrală a mentenanței predictive. Aceştia colectează date în timp real despre diverși parametri, cum ar fi temperatura, vibrațiile, presiunea, umiditatea, timpii de funcționare și distanțele. Dispozitivele IoT facilitează transmiterea fără întrerupere a acestor date către sistemele centrale de analiză.

Tipuri de senzori:

• Senzori de vibrații: utilizați pentru a monitoriza vibrațiile din motoare, pompe și alte echipamente rotative. Variațiile tiparelor de vibrații indică adesea probleme mecanice, cum ar fi alinierea incorectă sau dezechilibrul

• Senzori termici: măsoară schimbările de temperatură din echipamente. Supraîncălzirea indică adesea defecte ale rulmenților sau probleme cu lubrifierea.

• Senzori acustici: captează undele sonore generate de echipamente. Modificările tiparelor acustice pot indica defecțiuni precum fisuri sau scurgeri.

• Senzori optici: monitorizează tiparele de lumină și sunt utilizați pentru a detecta defecte ale suprafeței, probleme de aliniere și alte anomalii vizuale.

Colectarea și stocarea datelor

Cantitatea mare de date colectate de senzori trebuie stocată într-un format structurat. Soluțiile de stocare în cloud sunt adesea folosite în acest scop, oferind scalabilitate și ușurință în accesare.

SSI SCHAEFER utilizează echipamente interconectate ( edge devices) pentru a accesa datele în timp real la nivel de control și apoi le transferă către Sistemul Computerizate de Management al Mentenanței, Centrul de Mentenanță WAMAS.

Extinderea datelor:

• Pre-procesare: datele brute colectate de la senzori sunt optimizate prin etape de pre-procesare, cum ar fi filtrarea, normalizarea și transformarea. Acest lucru face ca datele să fie mai potrivite pentru modelele de analiză și învățare automată.

• Procesare în timp real: sistemele capabile să proceseze date în timp real oferă informații imediate, permițând intervenții în timp util.

Analiză avansată și învățare automată

Datele colectate sunt analizate folosind algoritmi avansați și modele de învățare automată. Aceste tehnologii pot identifica tipare și corelații care indică o potențială defecțiune a echipamentului.

La SSI SCHAEFER, datele globale ale echipamentului sunt utilizate pe lângă istoricul individual de întreținere, care este disponibil prin intermediul Centrului de Mentenanţâ WAMAS. Pe această bază, pot fi detectate abateri sub formă de anomalii.

Rolul algoritmilor:

• Regresia liniară: utilizată pentru prezicerea valorilor numerice pe baza datelor istorice.

• Arbori de decizie: folosiți pentru sarcini de clasificare și identificarea tiparelor de erori.

• Rețele neurale: eficiente pentru sarcini de învățare profundă, deosebit de utile în recunoașterea tiparelor complexe și a anomaliilor.

• Detectarea anomaliilor: algoritmi special concepuți pentru a identifica abateri de la parametrii normali de funcționare, semnalând potențialele probleme.

Modele de învățare automată:

• Învățare supravegheată: implică antrenarea unui model pe date istorice etichetate pentru a prezice rezultatele viitoare.

• Învățare prin consolidare: modelele își îmbunătățesc predicțiile prin încercări și eroari, învățând din deciziile anterioare.

• Învățare nesupravegheată: identifică modele ascunse în datele neetichetate, utile pentru detectarea și gruparea anomaliilor.

Interfață utilizator și panouri de control

Informațiile generate din analiza datelor sunt prezentate pe panouri de control ușor de utilizat. Aceste interfețe permit echipelor de mentenanţă să monitorizeze starea echipamentelor și să primească alerte în timp real  despre potențiale probleme.

• Instrumente de vizualizare: pentru a prezenta datele intuitiv, panourile de control utilizează diverse instrumente de vizualizare, cum ar fi grafice, hărți termice și linii de tendință.

• Alerte în timp real: notificările imediate permit răspunsuri rapide la potențiale probleme, minimizând timpul de nefuncționare.

Integrarea cu sistemele informatizate de management al mentenanței (CMMS)

Sistemele de mentenanță predictivă sunt adesea integrate în sistemele existente de management al mentenanței (CMMS) pentru a adapta programele și intervalele de lucru în funcție de necesități și pentru a elimina sarcinile inutile în timpul operațiunilor de mentenanță frecvente.

• Comenzi de lucru automatizate: sistemele de mentenanță predictivă pot genera automat comenzi de lucru pe baza analizelor predictive și a identificării anomaliilor, asigurând intervenții la momentul potrivit.

• Acces la date istorice: integrarea cu sistemele CMMS permite accesul facil la datele istorice de mentenanță, îmbunătățind acuratețea modelelor predictive.

Securitatea și confidențialitatea datelor

Asigurarea securității și confidențialității datelor colectate și analizate este esențială. Tehnologii precum blockchain pot fi utilizate pentru a crea jurnale securizate ale activităților de mentenanță, în timp ce metodele de criptare protejează integritatea datelor.

• Blockchain: asigură un registru incoruptibil al tuturor operațiunilor de mentenanță

• Criptarea: asigură protecția datelor în timpul transmiterii și stocării, prevenind accesul neautorizat.

Evoluții viitoare și conectivitate

În următorii ani, se așteaptă ca sistemele de mentenanță predictivă să ofere previziuni și mai precise și concrete. Algoritmii avansați vor putea analiza seturi de date mai complexe, oferind informații mai detaliate despre starea echipamentelor și despre operarea acestora.

În plus, integrarea mentenanței predictive  în  alte tehnologii din intralogistică va deveni tot mai fluidă. De exemplu, roboții mobili autonomi (AMR), echipați cu capabilități de mentenanță predictivă, ar putea identifica și raporta în mod autonom problemele, reducând și mai mult nevoia de intervenție umană. În același timp, platformele de mentenanță predictivă bazate pe cloud vor facilita partajarea datelor în timp real între diferite sisteme și locații. Acest mediu interconectat va permite o abordare mai colaborativă și mai eficientă a mentenanței, îmbunătățind în cele din urmă eficiența operațională generală.

Beneficii cheie ale mentenanței predictive

1. Reducerea timpilor de inactivitate: anticiparea și rezolvarea problemelor înainte ca acestea să provoace defectarea echipamentelor poate reduce semnificativ timpii de inactivitate neplanificați, menținând astfel funcționarea fără probleme a operațiunilor.

2. Economii de costuri: prin prevenirea defecțiunilor majore, mentenanță predictivă poate reduce costurile de reparaţie și poate extinde durata de viață a echipamentelor.

3. Siguranță sporită: identificarea timpurie a potențialelor defecțiuni îmbunătățește siguranța la locul de muncă prin reducerea riscului de defecțiuni catastrofale ale echipamentelor.

4. Optimizarea resurselor: concentrează eforturile de întreținere către zonele cele mai necesare, îmbunătățind eficiența generală a alocării resurselor.

Indicatori importanți

• Timpul Mediu Între Defecțiuni (MTBF): acest indicator măsoară timpul mediu între defecțiunile echipamentelor, oferind informații despre fiabilitatea echipamentelor.

• Timp mediu de reparație (MTTR): acesta indică timpul mediu necesar pentru repararea echipamentelor, ajutând la măsurarea eficienței întreținerii.

• Rata defecțiunilor: urmărește frecvența cu care echipamentele se defectează, un indicator esențial pentru evaluarea eficienței mentenanței predictive.

• Eficiența Generală a Echipamentului (OEE): combină indicatorii de disponibilitate, performanță și calitate pentru a evalua productivitatea generală a echipamentului.

Pro și contra

Avantaje:

• Scalabilitate: sistemele de mentenanţă predictivă pot fi scalate cu ușurință pentru a face față cerințelor afacerilor în expansiune.

• Monitorizare în timp real: oferă informații continue despre starea echipamentelor.

• Luarea deciziilor bazate pe date: îmbunătățește procesul de luare a deciziilor cu informații relevante, bazate pe date.

Dezavantaje:

• Costurile inițiale suportate: implementarea sistemelor de mentenanţă predictivă poate genera costuri inițiale.

• Complexitate: integrarea mentenanţei predictive în sistemele existente poate fi complexă și poate necesita expertiză specializată.

• Securitatea datelor: dependența de sistemele digitale poate crea vulnerabilități, făcând esențiale măsurile solide de securitate cibernetică.

În concluzie

Prin utilizarea analizei avansate și a datelor în timp real, această abordare permite o mentenanța proactivă, reducând timpii de nefuncționare și prelungind durata de viață a echipamentelor. Printr-o analiză riguroasă, afacerea va putea maximiza beneficiile mentenanței predictive. Astfel, companiile din intralogistică pot privi cu încredere spre un viitor în care defecțiunile echipamentelor nu sunt doar gestionate, ci și anticipate și prevenite eficient, asigurând operațiuni mai fluide și mai eficiente.

. În concluzie, mentenanţa predictivă reprezintă un progres semnificativ în domeniul intralogisticii. Prin integrarea tehnologiilor precum IoT, învățarea automată și analiza avansată a datelor, companiile pot atinge niveluri fără precedent de eficiență și fiabilitate în operațiunile lor. Cu o strategie de implementare corectă și un accent pe îmbunătățirea continuă, mentenanţa predictivă poate deveni o piatră de temelie a oricărei operațiuni intralogistice de succes.

Resurse științifice

Pentru lecturi suplimentare și cercetări aprofundate privind mentenanţa predictivă, luați în considerare următoarele resurse științifice:

EEE Xplore Digital Library: - [Lucrări de cercetare în domeniul mentenanței predictive]

Journal of Manufacturing Science and Engineering: - [Cele mai recente cercetări în domeniul mentenanței predictive]

Elsevier's Reliability Engineering & System Safety: - [Articole științifice despre mentenanţa predictivă]

SpringerLink: - [Articole de cercetare despre mentenanţa predictivă în logistică]

ScienceDirect: - [Cercetare cuprinzătoare privind mentenanţa predictivă]