IoT ведет переход от планового к предиктивному обслуживанию в промышленности

С первого промышленного переворота машины стали неотъемлемой частью производственных компаний. Даже после трех веков почти невозможно найти отрасль, где не слышны глухие удары и грохот механических компонентов, сталкивающихся друг с другом.

Ясно, что существование любого промышленного сегмента без машин почти невообразимо. Их использование повышает качество производимых товаров, снижает материальные отходы и, что важнее всего, улучшает темп производства любой компании. Они также оптимизируют всю end-to-end цепочку поставок, влияя на все важные промышленные операции: смешивание, измельчение, фабrikaцию, производство, сборку, хранение, логистику и распределение.

Когда машины в хорошем состоянии, они — бесценный актив, повышающий скорость, точность и эффективность любой мастерской или заводской установки. Однако с их ухудшением и поломками компания может свидетельствовать простой оборудования и даже остановку завода, приводящую к неспособности выполнить условия спроса и последующим финансовым потерям.

Следовательно, для бесперебойного и непрерывного функционирования машин и долгосрочной рентабельности, надежный режим инспекции и обслуживания следует, позволяющий операторам выявлять уязвимые механические компоненты и проводить необходимые ремонты.

Пока обслуживание включает коррективные, превентивные, экономия времени, снижение рисков и улучшение состояния меры; стандартные процедуры ремонта и обслуживания категоризируются в нижеуказанные подкатегории:

1. Плановое обслуживание
2. Предиктивное обслуживание

Быстро взглянем на оба подхода:

Плановое обслуживание — предварительно спроектированный режим инспекции

Любая регулярная задача, данная технику или оператору с дедлайном, оптимизирует производительность машины, входит в операцию планового обслуживания. Эти задачи включают повторяющуюся очистку, инспекции, регулировки, капитальные ремонты и замены, часто сопровождаемые после того, как завод переведен в режим простоя.

Стандартный пример планового обслуживания — смазка, нужная между двумя скользящими компонентами машины на регулярной основе.

Цель режимов планового обслуживания — предотвратить реактивное обслуживание, где машина ремонтируется после поломки. Регулярные проверки всего механического аппарата увеличивают время жизни активов и позволяют компаниям снижать ненужные ремонты и замены, эффективно оптимизируя распределение ресурсов и активов за длительный период.

Однако у планового обслуживания несколько недостатков. Во-первых, для проведения планового обслуживания вся промышленность должна быть в режиме остановки, что влияет на продуктивность компании. Более того, весь аппарат должен быть инспектирован и отремонтирован за один раз, что потребляет много человеко-часов и ценных ресурсов, которые могли быть использованы для других продуктивных целей.

Предиктивное обслуживание, концепция, фокусирующаяся на проведении правок и регулировок по мере необходимости, — намного лучшая техника обслуживания, устраняющая все эти вызовы.

Предиктивное обслуживание — подход к проведению ремонтов по необходимости

Предиктивное обслуживание — проактивная стратегия обслуживания, отвечающая за ремонт любой машины или оборудования непосредственно перед тем, как ее производительность собирается ухудшиться. В этой технике поломка или сбой оборудования прогнозируется на основе его производительности и состояния. Последовательно необходимые ремонты и замены проводятся на конкретном к-повреждению активу, устраняя необходимость останавливать весь аппарат и упорядочивая операции для непрерывного производства.

Вот некоторые выгоды использования предиктивного обслуживания над плановым:

A. Помогает предсказывать неожиданные поломки до того, как неисправности даже происходят. Это увеличивает доступность и время работы машин, приводя к улучшенной надежности активов и лучшему использованию машин.

B. Поскольку предиктивное обслуживание не требует от рабочих следования строгому предварительно спланированному режиму инспекции и обслуживания, их можно использовать для более продуктивной работы. Это также снижает операционные затраты за счет экономии времени, потерянного из-за чрезмерного обслуживания, и делает рабочих доступными для других необходимых задач.

C. Оно также увеличивает эффективность всей цепочки поставок за счет снижения времени, потраченного на инспекцию всего аппарата, и максимизации эффективности рабочих.

Предсказания для определения поломок машин делаются на основе анализа данных, собранных из различных систем и техник мониторинга состояния о статусе и производительности оборудования и машин. Одна такая технология, позволяющая прием и обработку данных от такого крупномасштабного промышленного аппарата — передовая технология Интернета вещей.

IoT — технологический энейблер для предиктивного обслуживания в отраслях

Технологии Интернета вещей используют передовые и интеллектуальные датчики, собирающие жизненно важные данные о работе и производительности оборудования, установленного на заводе. Данные проходят через серию IoT-инфраструктуры и наконец хранятся на облачной платформе.

Сохраненные данные затем могут быть обработаны через аналитику и единицы обработки данных; и сравнены с предварительно введенными порогами для определения, находятся ли проверяемые параметры в допустимом диапазоне или превышают его. Это помогает техникам и операторам определять, работают ли машины согласно промышленному стандарту, позволяя им смягчить трудоемкие инспекционные задачи.

Если значение конкретного параметра, связанного с производительностью машины, выходит за допустимый диапазон, операторы могут быть алертированы через уведомление на их мобильных устройствах мониторинга, позволяя им принимать проактивные меры и проводить ремонты и правки на восприимчивом компоненте до его поломки.

Более того, собранные данные с разных встроенных датчиков на активах могут быть коллективно проанализированы для определения инсайтов, трендов и паттернов о предполагаемой поломке машины в будущем. Последовательно задачи обслуживания и инспекции могут быть спланированы соответственно, когда вероятность поломки на пике.

Следовательно, IoT действует как система мониторинга состояния для компаний для надзора за статусом и производительностью их машин и оборудования и регулирования и поддержания их предиктивно.

IoT — будущее производства

Рост предиктивного обслуживания питается возрастающим фокусом отраслей на снижение простоя активов и операционных/обслуживающих затрат. Рыночная стоимость предиктивного обслуживания ожидается расти с CAGR 25,2% от текущей стоимости $4,0 млрд до $12,3 млрд в 2025 году.

IoT как энейблер для мониторинга состояния будет играть главную роль в этом росте и позволит компаниям революционизировать свои операции обслуживания.

Дополнительно, технология Интернета вещей также уполномачивает промышленности улучшать взаимодействие человек-машина и синхронизацию машина-машина; результатом в оптимизированных половых активностях и автоматизированном производстве соответственно.

Следовательно, IoT не только позволяет оптимизацию техник обслуживания, но и предлагает новые возможности в терминах улучшения общей эффективности оборудования, повышения эффективности завода и увеличения его темпа производства.