5 основных преимуществ предиктивного технического обслуживания в производстве

Существует три общепризнанные формы технического обслуживания: реактивное, превентивное и предиктивное. Простейшая форма обслуживания машин — реактивный процесс; когда машина ломается, она убирается из операций, ремонтируется и затем возвращается в службу максимально быстро. Хотя этот метод, казалось бы, максимизирует производство и использование машины, он приходит с рядом недостатков — а именно, он может привести к дорогому простоям и высоким затратам на ремонт, если выходит из строя значительный актив или деталь машины.

Чтобы избежать продолжительных простоев, производители обратились к практикам превентивного обслуживания, которые включают выполнение рутинных задач обслуживания, пока оборудование все еще работает нормально, для снижения риска поломок.

Премиса превентивного обслуживания — теоретический уровень отказа актива, который определяет, когда детали должны быть заменены, даже если у них остается некоторый оставшийся срок службы. Однако производители могут минимизировать неиспользованный срок службы, планируя регулярное обслуживание на основе использования актива и инвентаря запасных частей, которые производитель имеет на руках в любое время. Превентивное обслуживание обычно более экономично по затратам, чем реактивное в долгой перспективе, потому что затраты потерь, связанные с простоями и критическими отказами деталей, эффективно смягчаются. В конечном счете, превентивное обслуживание может продлить жизненный цикл машин и увеличить время работы.

Пока превентивное обслуживание экономит время и затраты, оно предполагает, что детали заменяются до того, как они идут плохо, означая, что у них есть некоторый остаточный срок службы. По этой причине разработал третий метод, называемый предиктивным обслуживанием, который использует технологии для предвосхищения и избегания отказов и поломок до того, как они случатся.

Обзор предиктивного обслуживания

Предиктивное обслуживание использует данные сенсоров, собранные устройствами интернета вещей (IoT), для мониторинга данных и обнаружения потенциальных дефектов или отказов до того, как они вызывают проблемы или поломки. Например, данные сенсоров могут быть обработаны для анализа вязкости масла и вибрации машины, или для анализа тепловизионного изображения для нахождения локальных горячих точек, ассоциированных с изношенными компонентами.

Мониторя производительность актива в реальном времени, предиктивное обслуживание снижает частоту необходимых ремонтов и ухода — устраняя необходимость в реактивном обслуживании — в то время как также избегая затрат, приходящих с ненужным или чрезмерным превентивным обслуживанием.

Когда правильно реализовано, предиктивное обслуживание может защитить итоговую линию компании, минимизируя простои, время обслуживания и затраты, ассоциированные с приобретением дополнительных деталей и поставок. Одно исследование обнаружило, что в среднем заводы с сильными практиками предиктивного обслуживания могут снизить затраты на обслуживание на 12%, увеличить время работы на 9% и продлить срок службы стареющих активов на 20%. Более того, предиктивное обслуживание часто защищает окружающую среду — когда практикуется эффективно, оно может снизить экологические, здоровье, качество и безопасность риски на 14%.

Предиктивное обслуживание и машинное обучение также могут использоваться в тандеме с IoT-инструментами обслуживания для повышения эффективности, хотя определенные техники мониторинга активов и устройства могут быть дорогими или требовать специализированного обучения для правильной работы.

Лучшие практики предиктивного обслуживания

Успех модели предиктивного обслуживания зависит от нескольких факторов, включая подход, исполнение и ожидания. Вот пять руководств для правильного выполнения.

1. Приоритизируйте бизнес-критическое оборудование

Производители должны начать с идентификации машин, которые абсолютно необходимы для бизнес-операций, и гарантировать, что обслуживание этих активов приоритизировано. Фокусируясь на машинах и процессах, которые бы вызвали наиболее значительное нарушение, если бы они отказали, производители гарантируют, что операции могут продолжаться без нарушений, защищая затраты.

2. Используйте сбор данных в реальном времени

Производители должны воспользоваться диапазоном возможностей, предоставляемых IoT. Собирая данные в реальном времени, IoT-сенсоры могут создавать архив записей обслуживания и индивидуальных историй машин, что помогает отслеживать производительность во времени.

IoT-сенсоры предоставляют понимание в диапазон различных условий машины с гораздо большей скоростью и точностью, чем может быть достигнуто вручную. Эти условия включают качество выходных данных и потребление энергии, и могут даже расширяться до наблюдений о общем износе актива.

3. Проводите своевременный анализ данных

Анализ данных позволяет персоналу обслуживания понимать, как каждый актив индивидуально вносит вклад в общий выход, производительность и время работы. Эти данные могут использоваться для идентификации и ремонта или замены активов до того, как они откажут, или для коррекции выхода машины до того, как ее производительность отклонится от принятых допусков. И хотя это может показаться здравым смыслом, поддержание регулярной практики сбора и анализа данных ключево для предотвращения вероятности неожиданных отказов оборудования и дорогостоящих простоев.

4. Принимайте решения, основанные на данных

На основе анализа данных, персонал обслуживания может затем принять необходимые действия для предотвращения отказа машины или поломки. Однако также важно мониторить результаты этих действий. Если обслуженный актив продолжает недоеффективность, это может быть индикативным для дальнейших проблем.

Также выгодно документировать успехи этих практик, так как они могут использоваться для демонстрации экономической эффективности и ROI программы предиктивного обслуживания.

5. Обеспечивайте непрерывную поддержку

Программы предиктивного обслуживания требуют непрерывной поддержки для оставания эффективными. По мере масштабирования компаний, подходы предиктивного обслуживания должны соответствующим образом корректироваться для продолжения поддержки операционных потребностей бизнеса. Это может прийти в форме расширения возможностей мониторинга, увеличения обучающих инициатив или уточнения подходов обслуживания для учета факторов вроде влажности и температуры при оценке производительности машины. Успешная программа предиктивного обслуживания динамична и адаптивна, что позволяет ей служить потребностям бизнеса наиболее эффективно.

Оптимизация жизненного цикла обслуживания

Трудно переоценить ценность предиктивного обслуживания. Используя скорость и гибкость предиктивной аналитики и IoT, производители могут использовать данные производительности машин в реальном времени для предотвращения потенциальных отказов, простоев и потерь затрат в будущем. Процесс укрепляет итоговую линию бизнеса и предоставляет диапазон других выгод — включая улучшенную экологичность и безопасность и продление жизни интегральных деталей и машин.

В Fast Radius мы преданы инновациям и непрерывному улучшению. Мы гордимся тесной работой с каждым клиентом на протяжении производственных и производственных процессов, гарантируя, что каждый заказ оптимизирован для дизайна, срока выполнения, эффективности и затрат. Мы уверены, вы увидите разницу. Свяжитесь с нами сегодня, если вы готовы начать.

Вы можете узнать больше о наших услугах — включая ЧПУ-обработку, литье под давлением и 3D-печать — в нашем ресурсном центре. Там вы также найдете информацию о различных производственных материалах, а также кейсы, демонстрирующие наши основные возможности.

Готовы изготовить свои детали с Fast Radius?

Начните расчет стоимости