Predvidljivo vzdrževanje: Izogibanje izpadom zaradi pametnega vzdrževanja

Skladiščenje, transport, komisioniranje: V zapletenih logističnih procesih morajo vsi sestavni deli med seboj popolnoma sodelovati. Kaj se zgodi, če ena od komponent odpove? Pohitite! Ponovna vzpostavitev nemotenega pretoka blaga zahteva nenačrtovan servisni poseg. S tem nastanejo stroški, ki se z vsako minuto izpada povečujejo.

Obstaja možnost, da se temu izognete:

Kaj je predvidljivo vzdrževanje?

Predvidljivo vzdrževanje je metoda za napovedovanje potreb po vzdrževanju stroja. V ta namen se operativni podatki zbirajo v realnem času in analizirajo z uporabo dodatnih informacij in inteligentnih algoritmov. Zaznavanje anomalij pomaga zgodaj zaznati obrabo in prihajajoče okvare ter vnaprej načrtovati vzdrževalna dela, še preden se pojavijo težave.

Primerjava strategij vzdrževanja

Predvidljivo vzdrževanje je proaktiven pristop, katerega cilj je čim prej opraviti vzdrževanje in popravila - vendar le, ko so dejansko potrebna. V tem pogledu se predvidljivo vzdrževanje razlikuje od drugih vrst vzdrževanja:

• Reaktivno vzdrževanje

     Vzdrževanje in popravila se izvajajo le ob pojavu napak ali ko obraba že močno napreduje.

• Preventivno vzdrževanje

     Pregledi in vzdrževalna dela se izvajajo v rednih časovnih presledkih, ne glede na dejansko stanje           sistema.

• Vzdrževanje na podlagi stanja

      Vzdrževanje na podlagi stanja je prav tako reaktivno, vendar temelji na podatkih o stroju.                            Vzdrževanje se izvede takoj, ko so dosežene mejne vrednosti.

5 korakov predvidljivega vzdrževanja

Predvidljivo vzdrževanje omogoča napovedovanje stanja sistema na podlagi podatkov in ustrezno načrtovanje vzdrževalnih ukrepov. Od kod dobite te informacije? Kako določiti optimalni čas za vzdrževanje? Kakšne so tehnične zahteve?

• Korak 1: Zbiranje podatkov
  V prvem koraku se podatki o delovanju zabeležijo s senzorji na strojih inprek povezave IoT shranijo v podatkovno zbirko. V ta namen družba SSI SCHAEFER uporablja"Nano Box", Siemensov standardni IPC, ki zbira podatke v realnem času na ravni nadzorain jih prenaša v računalniški sistem za upravljanje vzdrževanja,vzdrževalni center WAMAS.

• Korak 2: Analiza podatkov
  Zbrani podatki se nato združijo z drugimi ustreznimi informacijami.Ključna beseda: Veliki podatki. Poleg individualne zgodovine vzdrževanja, ki je na voljo v centru za vzdrževanje WAMAS, SSI SCHAEFER uporablja tudi globalne podatke o stroju. Na podlagi tega lahko posebni algoritmi za analizo podatkov in tehnologije strojnega učenja prepoznajo vzorce in anomalije.

• Korak 3: Predvidljiva diagnoza
  Statistične metode in modeli se uporabljajo za izdelavo predvidljivih diagnoz prihodnjega stanja strojev in sestavnih delov na podlagi rezultatov analize. Uporablja se tudi umetna inteligenca. Sistem se nenehno uči na podlagi novih podatkov in zagotavlja vse natančnejše napovedi.

• Korak 4: Načrtovanje vzdrževanja
  Izdelane napovedi zagotavljajo informacije o idealnem času in vrsti potrebnih vzdrževalnih del.To omogoča vnaprejšnje načrtovanje vzdrževalnih del, tako da je mogoče pravočasno naročiti nadomestne dele in se izogniti izpadom.

• Korak 5: Postopek vzdrževanja
  Vzdrževalna dela je mogoče izvesti še posebej učinkovito na podlagi predhodnega načrtovanja - na primer v času izven prometnih konic ter z materialnimi in kadrovskimi stroški, prilagojenimi zahtevam.

Zakaj se splača predvidljivo vzdrževanje?

Predvidljivo vzdrževanje podjetjem zagotavlja varnost načrtovanja, zmanjšuje napor pri vzdrževanju in zagotavlja nemoten pretok materiala. Strategija vzdrževanja, ki temelji na podatkih in je podprta z umetno inteligenco, lahko poveča produktivnost in učinkovitost celotnega sistema - in prihrani precejšnje stroške.

Citat Bloga: Predvidljivo vzdrževanje

Predvidljivo vzdrževanje ne povečuje le razpoložljivosti, temveč tudi pomaga podaljšati življenjsko dobo strojev in sistemov. Analiza podatkov pomaga prepoznati težave v zgodnji fazi, preden pride do večje škode. Obraba se lahko zmanjša tudi z vzdrževanjem, usmerjenim v potrebe. Dolgoročne naložbe so tako zaščitene, trajnost obrata pa izboljšana.

Ali ima predvidljivo vzdrževanje tudi slabosti?

Uspešno izvajanje predvidljivega vzdrževanja prinaša tudi nekaj izzivov. Po vzpostavitvi potrebne infrastrukture za komunikacijo sistemov umetne inteligence sta za izbiro in uporabo ustreznih platform za analizo in modelov umetne inteligence potrebna specializirano znanje in izkušnje. Ključna je tudi kakovost podatkov - pomanjkanje informacij lahko privede do netočnih napovedi in napačnih odločitev o vzdrževanju.

Najboljša rešitev za predvidljivo vzdrževanje

Ali je lahko predvidljivo vzdrževanje preveč zapleteno, zlasti za mala in srednje velika podjetja? Ne, če imate ob sebi primernega partnerja. SSI SCHAEFER zagotavlja prilagojene rešitve za predvidljivo vzdrževanje iz enega samega vira. Z najsodobnejšimi tehnologijami in osebno podporo strokovnjakov lahko izkoristite vse prednosti predvidljivega vzdrževanja.

O avtorju

Stefan Unterberger se lahko opre na več kot deset let izkušenj na področju vodenja projektov in več kot štiri leta strateškega strokovnega znanja: V podjetju SSI SCHAEFER je bil prej odgovoren za projekte IT, globalno pisarno za vodenje projektov ter strategijo in poslovno preoblikovanje. Stefan Unterberger se od januarja 2024 osredotoča na to strokovno znanje na položaju vodje za izdelke in inovacije, kjer vodi razvoj edinstvene rešitve za predvidljivo vzdrževanje.