Bảo trì dự đoán (PdM) liên quan đến việc thực hiện kiểm tra hệ thống theo các khoảng thời gian định trước để phân tích tình trạng thiết bị. Các điều khiển này thường ở dạng thu thập dữ liệu liên tục (nghĩa là nhiệt độ, ánh sáng, áp suất và âm thanh / rung) từ thiết bị thông qua việc sử dụng các cảm biến. Kết quả của các kiểm tra này xác định xem các hoạt động bảo trì có cần thiết hay không.

Nhằm mục đích giảm thời gian ngừng hoạt động

Đối với các nhà sản xuất làm việc trên các biên độ chặt chẽ và các khung thời gian chặt chẽ hơn, thời gian chết đột xuất có thể là một cơn ác mộng. Nó có thể cắt ngay xuống dòng dưới cùng của khu vực phá hoại một phần tư, một năm hoặc thậm chí là một công ty. Các chi phí có thể tính toán là rõ ràng - ARC Advisory Group báo cáo rằng ngành công nghiệp chế biến toàn cầu mất tới 20 tỷ đô la sản xuất hàng năm (khoảng 12.500 đô la mỗi giờ) do thời gian ngừng hoạt động đột xuất. Hy vọng điều tốt nhất và chờ đợi một cái gì đó bị phá vỡ là tốn kém, nó đắt hơn khoảng 50% để sửa chữa một tài sản bị phá vỡ trong sản xuất so với khi vấn đề được xác định trước khi thất bại.

Vì vậy, với những thất bại có khả năng gây hại cho nhân viên và môi trường, các nhà sản xuất cần chế ngự các hoạt động phụ thuộc lẫn nhau phức tạp của họ. Độ tin cậy có thể là một lợi thế cạnh tranh đáng kể. Nhưng, đến đó đòi hỏi một cách tiếp cận mới.

Lời hứa của bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán hứa hẹn sẽ cho phép lập lịch bảo trì khắc phục trước khi xảy ra sự cố. Nó cũng nên ngăn chặn sự cố thiết bị bất ngờ. Nó cho thấy những gì thiết bị sẽ cần bảo trì và khi nào. Do đó, các công ty có thể phân bổ các bộ phận phù hợp và đảm bảo họ có thể triển khai các kỹ thuật viên hiện trường chỉ khi cần thiết. Thay vì xử lý một lịch trình đầy những thất bại ngoài dự kiến ​​đòi hỏi phải dừng sản xuất ngay lập tức và tốn thời gian, bảo trì dự đoán sẽ giúp các công ty lên lịch ngừng hoạt động khi có ý nghĩa làm chậm sản xuất.

Mặc dù nó có thể bị nhầm lẫn với bảo trì phòng ngừa, bảo trì dự đoán là khác nhau. Thay vì nhìn vào số liệu thống kê trung bình hoặc so sánh, nó nhìn vào tình trạng của thiết bị trong thời gian thực. Kết quả là, nó có thể đưa ra dự đoán dựa trên các điều kiện thực tế, không phải là trung bình hoặc giả định.

Sản xuất chỉ trong thời gian là mục tiêu cho hầu hết các công ty. Điều đó có nghĩa là một công ty không bị mắc kẹt với quá nhiều hàng tồn kho và gặt hái lợi nhuận nhanh hơn bởi vì họ chỉ đầu tư vào các bộ phận hoặc các thành phần khác chính xác khi họ cần. Tất nhiên, nó đòi hỏi thời gian chính xác. Mọi yếu tố trong chuỗi giá trị cần phải sẵn sàng khi được yêu cầu. Vì vậy, một thiết bị bị lỗi hoạt động sai thời điểm có thể khiến một công ty bỏ lỡ hạn ngạch sản xuất, mất kinh doanh hoặc thậm chí đe dọa sự an toàn của nhà máy.

Có rất nhiều công nghệ bảo trì dự đoán sử dụng, bao gồm phân tích hồng ngoại, âm thanh, video và rung. Nó thậm chí có thể nhìn vào dầu bôi trơn máy để xác định xem nó có hoạt động không.

Nhìn vào tài sản cá nhân và theo nhóm

Phương pháp truyền thống giám sát các máy đơn lẻ hoặc các mảnh thiết bị rải rác. Họ không nhìn thấy toàn bộ bức tranh. Bảo trì dự đoán bằng cách sử dụng các kỹ thuật học máy nhận thức có thể lấy tất cả các chế độ xem hàng ngàn tài sản riêng lẻ để xây dựng chế độ xem tích hợp của sàn nhà máy, cung cấp khả năng hiển thị đầy đủ và làm nổi bật cách tài sản và quy trình làm việc của chúng phối hợp với nhau. Điều này là để nếu một tài sản được dự đoán sẽ đi xuống, thật dễ hiểu tác động rộng lớn hơn.

Một lý do mà bảo trì dự đoán là một xu hướng tăng là nó làm giảm đáng kể lỗi của con người, điều này có thể gây ra tới 82 phần trăm thất bại tài sản. Khi tài sản được kết nối tăng với tốc độ chóng mặt do IoT, dữ liệu công nghiệp đang áp đảo các nhà sản xuất, bởi vì con người đơn giản là không thể hấp thụ và xử lý tất cả dữ liệu này. Không có công nghệ để giúp họ, ngay cả các nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao gần như chắc chắn sẽ bỏ lỡ một số điểm dữ liệu quan trọng. Bảo trì dự đoán sử dụng cấp độ khoa học dữ liệu sân chơi bằng cách áp dụng các kỹ thuật nhận thức để phân tích dữ liệu cảm biến.

Do đó, mọi doanh nghiệp đều có thể cung cấp trí thông minh tự động trên tất cả các cấp độ của những người ra quyết định, đảm bảo những người cần thông tin để biết.