Проактивное обслуживание: превратите простой в рабочее время и защитите прибыль

Производители давно сталкиваются с отказами оборудования. Хотя они могут быть неизбежными, поломки не должны вызывать серьезный простой, съедать прибыль или заставлять производителей превышать бюджеты. Это обычно сценарии худшего случая — и именно поэтому отказы оборудования должны предотвращаться.

Эти вызовы усугубляются сегодняшними сложными производственными объектами, состоящими из сетей данных, интегрированного оборудования и множества автоматизированных систем. В результате большинство производителей не имеют достаточных методик обслуживания. Фактически, отчет Infraspeak гласит, что 93% компаний считают свои процессы обслуживания неэффективными.

Это подсвечивает отсутствие эффективных программ обслуживания в производственной сфере, оставляя заводы небезопасными, менее конкурентоспособными и гораздо менее прибыльными.

К счастью, предиктивное обслуживание предлагает решение.

Предсказание будущего

Предиктивное обслуживание — это способ предсказать каждый возможный сценарий отказа оборудования, определить, когда требуется обслуживание, и оповестить обслуживающий персонал при необходимости, а также предоставлять превентивные решения.

Любой, кто работает в производственной экосистеме, понимает, что отказы и поломки происходят день за днем. Намерение предиктивного обслуживания — не просто предотвратить или сократить эти поломки, а помочь производственным заводам достичь стандартов высокой эффективности и в процессе доставлять качественную продукцию.

Программа предиктивного обслуживания может снизить неожиданные отказы на 90%, практически исключая поломки. Первый шаг к достижению этого — обеспечение соответствия вашей стратегии обслуживания лучшим практикам. Например, менеджеры заводов должны планировать регулярные проверки, обновления и устранение неисправностей для предотвращения поломок, создавая прочную основу для программы предиктивного производства.

Чувствование опасности

Для эффективного предиктивного производства менеджер завода должен собирать как можно больше данных. Это критически важно при внедрении любой стратегии превентивного обслуживания, поскольку чем больше данных доступно для анализа, тем точнее будут прогнозы поломок.

Начальной точкой может стать использование умных датчиков. Умные датчики, в сочетании с алгоритмами машинного обучения, помогают обнаруживать аномалии в промышленных станках. К тому же, с лучше обученными алгоритмами программное обеспечение может точно предсказывать, когда станки находятся под риском отказа.

Например, умные датчики, собирающие данные в промышленных средах IIoT, могут отслеживать температуру, выявляя изношенные компоненты, такие как неисправные электрические цепи. Также специализированные умные датчики могут выполнять вибрационный анализ конкретного компонента, выявляя случаи несоосности, изогнутых валов или других проблем с двигателями. По мере развития технологии умные датчики могут контролировать больше параметров, давая все более точную картину состояния станка.

На основе этих данных производители могут выполнять анализ критических активов для установления режимов отказов. В этом случае фокус на частоте отказов, тяжести отказа станка и сложности выявления отказа.

Подключая устройства мониторинга состояния к CMMS, менеджеры заводов могут настроить оповещения для информирования обслуживающего персонала о любых неисправностях или аномалиях в оборудовании. Это дает возможность планировать плановое обслуживание при необходимости замены деталей, устраняя вероятность серьезной поломки.

Например, сенсорная технология может быть интегрирована с несколькими различными продуктами низоцидной гидравлики и пневматики — от соединителей, шлангов и трубок до насосов, двигателей, приводов и фильтров. Некоторые диагностические данные, генерируемые регулирующими клапанами, могут быть жизненно важны для устранения неисправностей питания.

На стороне рабочего времени

Недавнее исследование PricewaterhouseCoopers показало, что 95% респондентов сообщили, что предиктивное обслуживание улучшило как минимум один ключевой драйвер ценности обслуживания, причем 60% увидели явное улучшение времени бесперебойной работы оборудования.

Однако, чтобы менеджеры заводов увидели этот успех на своем объекте, использование датчиков для сбора информации об оборудовании является необходимым критическим компонентом. Современные станки обычно поставляются с разными вариантами сбора данных в реальном времени, но устаревшее оборудование также может быть модернизировано недорогими дополнительными датчиками. Предиктивное обслуживание может стать жизненно важным инструментом при работе со стареющими активами, которые требуют тщательного планирования для закупки устаревших запчастей.

Именно здесь экспертные консультанты поставщиков запчастей для автоматизации, такие как EU Automation, могут помочь в закупке деталей и сопровождении в пути к предиктивному обслуживанию. Будто операторам заводов нужны умные датчики для начала пути к предиктивному обслуживанию, или запасные части для корректирующего обслуживания устаревших станков, развитие отношений с надежным поставщиком запчастей является обязательным.

Хотя определенная степень отказов оборудования неизбежна, она не должна вызывать внеплановый простой и плохое качество активов. Это стоит производству и процессным отраслям миллиарды ежегодно. Вместо этого полноценный и эффективный план предиктивного обслуживания поможет значительно предотвратить и сократить простой, одновременно повышая прибыльность завода за счет увеличения времени бесперебойной работы.