Serwis korporacyjny
 APA Group  

Artykuły

Konserwacja predykcyjna – co to takiego i jak się ma do Przemysłu 4.0?

Z artykułu dowiesz się:

  • Na czym opiera się konserwacja predykcyjna i jakie problemy rozwiązuje. 
  • Jakie konkretne korzyści można czerpać z zaimplementowania tej technologii w przemyśle.
  • Dlaczego predictive maintenance szczególnie dobrze spisuje się w kontekście Przemysłu 4.0.

W idealnym świecie reakcja na problem poprzedza jego pojawienie się. Ale czy w rzeczywistości to w ogóle jest możliwe? Tak, a odpowiedzią jest konserwacja predykcyjna, oparta na Internecie rzeczy. Z tej technologii korzystają dziś giganci Industry 4.0. I bardzo im się to opłaca.

Czym jest konserwacja predykcyjna? 

Już mniej więcej w 2016 roku mówiło się o tym, że przewidywanie awarii przemysłowych na bazie Internetu rzeczy (IoT) to kwestia najbliższej przyszłości. Szacunki mówiły nawet o 40-procentowej poprawie wydajności operacyjnej, a to wszystko wyłącznie dzięki naprawie predykcyjnej aktywów. 

Mamy 2022 rok, a więc jest to dobry czas na podsumowanie tych założeń. Czy rzeczywiście wspomniana technologia przyniosła rewolucję w Przemyśle Czwartej Generacji?

Na początek, warto w ogóle określić, czym tak właściwie jest konserwacja predykcyjna (ang. predictive maintenance, PdM). W kontekście produkcyjnym odnosi się ona do wykorzystania danych z czujników i sztucznej inteligencji (AI) do wykrywania wzorców awarii w maszynach i jej komponentach. Za pomocą IoT, można skutecznie i wiarygodnie monitorować zasoby zakładu i podjąć odpowiednie działania prewencyjne jeszcze zanim dojdzie do usterki. W ramach monitorowania przy użyciu oprogramowania rejestrowane mogą być takie dane jak zużycie energetyczne, ciśnienie lub czas cykli.  

Brzmi to jak prosty mechanizm, prawda? Ale jednak PdM jest o wiele bardziej skomplikowane, niż może się wydawać. Obejmuje bowiem takie kompleksowe działania jak:

  • pomiar danych dotyczących wydajności,
  • testowanie poszczególnych systemów,
  • czyszczenie i uzupełnianie smarów,
  • wymiana części eksploatacyjnych,
  • dokumentowanie stanu utrzymania lub zużycia.

Czy można dziś wyobrazić sobie Przemysł 4.0. bez konserwacji predykcyjnej? 

Odpowiedź jest bardzo prosta: nie. Sama idea Industry 4.0 opiera się na automatyzacji, upraszczaniu, zwiększaniu wydajności, eliminowaniu przeszkód. A konserwacja predykcyjna idealnie się w tę ideę wpisuje. 

Obecnie coś takiego jak cykl eksploatacyjny podlega cyfrowej transformacji. Oprzyrządowane i podłączone do sieci maszyny same udostępniają o sobie coraz więcej informacji, zatem predictive maintenance stało się po prostu naturalną konsekwencją rozwoju technologicznego. Z pewnością swój udział miał w tym także postęp w dziedzinie gromadzenia i analizy danych. Nie bez znaczenia okazały się też techniki sztucznej inteligencji, w tym uczenie maszynowe. 

Najszybciej implementuje się konserwację predykcyjną w tych obszarach, które wiążą się z szybkimi i mierzalnymi korzyściami. Przykład? Systemy czujników IoT, sprzężone z technologiami analitycznymi, pozwalają redukować koszty utrzymywania części wykwalifikowanego personelu, zwłaszcza gdy mowa o pracy całodobowej. Tak stało się w przypadku Mitsubishi Electric Smart Condition Monitoring (SCM),  które opracowało system dla branży spożywczej. Dane w czasie rzeczywistym były przesyłane przez Ethernet do PLC dla dokładnego monitorowania i analizy w chmurze.

Jakie jeszcze są zalety wykorzystania konserwacji predykcyjnej? 

  • unikanie nieplanowanych przestojów,
  • zwiększenie wydajności produkcyjnej,
  • wydłużenie okresu eksploatacji zasobów firmy,
  • rzadsza konieczność wymiany sprzętu,
  • uniknięcie dodatkowych szkód,
  • dostosowanie się do wymaganych norm i przepisów,
  • łatwiejsze zarządzanie częściami i materiałami, 
  • osiągnięcie wyższej rentowności zakładu

“Zapobiegać” znaczy ‘oszczędzać’

Efektywna konserwacja predykcyjna to czysty zysk i konkretne liczby. Z przeprowadzonego na szeroką skalę badania IBM-u wynika, że wspomniane rozwiązanie powoduje wzrost produktywności prac konserwacyjnych nawet o 28,3%. Przestoje w 558 firmach zredukowały się o ponad 20%, natomiast średni czas zwrotu inwestycji wynosił zaledwie 14,5 miesiąca

Inny raport IBM wskazuje na niemal 70-procentowy spadek ogólny awarii i 25-procentowe obniżenie się kosztów utrzymania zasobów

Niech więc te wartości procentowe mówią same za siebie. Zwłaszcza gdy mówimy o mierzalnych efektach w Industry 4.0. 

 

1 Gwiazda2 Gwiazdki3 Gwiazdki4 Gwiazdki5 Gwiazdek (oddanych głosów: 3 średnia: 4,00 z 5)
Loading...


Zobacz również