Эволюция предиктивного обслуживания: от реактивных поломок к проактивному успеху

«Нельзя починить то, что не сломано» была философией традиционного реактивного обслуживания много лет назад. Помощь вызывалась только после полного отказа станка.

Заполнение отчетов, поиск или заказ запчастей и сбор необходимой экспертизы по обслуживанию часто вводили ненужные задержки и простои, а также расходы на сверхурочные.

Лид-таймы и, следовательно, графики поставок уходили за пределы.

Планирование вокруг отказа

Мышление обновилось в 1980-х с популярностью японских производственных техник, включая Just in Time (JIT), где новой идеей было проведение планового профилактического обслуживания. Эта концепция была дальше уточнена внедрением Total Productive Maintenance, используемого в Lean Manufacturing, где обслуживание планировалось для поддержания оборудования в рабочем порядке всегда.

Успешная реализация означала меньше поломок и сокращенные простоя, результатом в более эффективном использовании труда, более долгой жизни станков и улучшенной безопасности рабочего места.

Эти очевидные выгоды улучшили общую продуктивность — но планирование обслуживания включало ассимиляцию информации от производителей оборудования, опытных инженеров и операторов, в течение длительного времени.

Как кто-то мог быть уверен, что обслуживание было запланировано в оптимальное время?

Прогнозирование отказа

Оптимизация тайминга обслуживания достигнута через предиктивное обслуживание, внедрением мониторинга состояния.

С этой методологией данные от определенных критических индикаторов используются для демонстрации, когда оборудование показывает снижение производительности или склонно к отказу. Оно служит системой раннего предупреждения, позволяя время для планирования контингенций, снижая потери из-за задержек обслуживания.

Успех мониторинга состояния зависит от получения качественной, релевантной информации от этих критических компонентов вовремя, анализа и оценки быстро, прежде чем действовать быстро для внедрения находок.

В традиционных заводах ограниченная информация доступна от промышленных систем управления, часто требующая дальнейшей обработки и формулирования в отчеты перед тем, как эксперты смогут интерпретировать результаты.

Теперь у кончиков пальцев

С приходом Industry 4.0 и Smart Factory, каждый возможный кусочек данных, необходимый для автоматизации анализа состояния оборудования, может быть на месте. Оцифровка означает, что real-time данные могут быть собраны из множественных источников по цеху и сохранены в легко доступной манере.

Это позволяет применять передовые аналитики быстро и легко, предоставляя near-instant оценку ситуации и подсвечивая любые аномалии. Обработка в облаке делает эту информацию доступной по всей организации, позволяя им пулить лучшие практики и быстро отвечать.

Способность автодиагностировать отказ дополнительно расширена добавлением прогностики. Данные, собранные со станков и активов, строят модель операции, которая, когда анализируется, дает предварительное указание на то, когда станок выйдет из строя, идентифицируя его оставшийся ресурс (RUL).

Это предвосхищение потребностей в обслуживании позволяет более agile операцию, с хорошо понятным временным горизонтом, позволяя принимать решения и предпринимать действия, которые предотвратят или ограничат потери из-за внеплановых простоев.

Расскажите мне больше

Senseye автоматизирует последние техники мониторинга состояния и прогностики и отображает вещи действительно простым способом, чтобы помочь вам избежать внеплановых простоев.