Ustalenie przyczyny zatrzymania maszyny lub sprzętu nie zawsze jest łatwe, a czasami okazuje się, że na interwencję jest już za późno. Właściwe wykorzystanie konserwacji predykcyjnej (PdM) pozwala przewidzieć, kiedy konieczne jest serwisowanie, umożliwiając zaplanowanie niezbędnych prac konserwacyjnych i uniknięcie kosztownych przestojów. Oto kompletny przewodnik opisujący sposób wdrażania konserwacji predykcyjnej w zarządzaniu obiektem.
Potęga konserwacji predykcyjnej
Nieoczekiwane awarie i usterki sprzętu mogą poważnie zakłócić działalność zakładu. Gdy maszyny działają nieprawidłowo bez wyraźnej przyczyny, zespoły konserwacyjne starają się jak najszybciej zdiagnozować problem i przeprowadzić naprawy. Prowadzi to jednak do frustrujących okresów przestojów.
Konserwacja predykcyjna oferuje nowe podejście do utrzymania ruchu. Wykorzystując dane historyczne oraz dane przesyłane z czujników w czasie rzeczywistym PdM pozwala na przeprowadzanie terminowych prac konserwacyjnych, co prowadzi do obniżenia kosztów i zmaksymalizowania żywotności zasobów. Poprzez ocenę danych i algorytmy uczenia maszynowego PdM „przewiduje” problemy i planuje odpowiednie prace konserwacyjne.
Kluczowe elementy konserwacji zapobiegawczej to m.in.:
- Gromadzenie danych: zbieranie informacji potrzebnych do monitorowania funkcjonowania sprzętu z czujników, dzienników konserwacji i innych źródeł.
- Analiza danych: wykrywanie wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na potencjalne awarie przy użyciu analizy statystycznej, algorytmów uczenia maszynowego i innych metod.
- Monitorowanie stanu: monitorowanie w czasie rzeczywistym stanu i wydajności sprzętu umożliwiające identyfikację wszelkich zmian, które mogą wskazywać na przyszłe problemy.
- Modele predykcyjne: Modele stworzone na podstawie danych historycznych i aktualnych okoliczności prognozujące termin prac konserwacyjnych w celu uniknięcia awarii.
- Praktyczne wskazówki: personel konserwacyjny ma dostęp do praktycznych sugestii, takich jak przeprowadzanie konserwacji podczas zaplanowanych przestojów lub wymiana komponentów przed ich uszkodzeniem.
Koszty nieplanowanych przestojów
Jak wynika z raportu przygotowanego przez firmę Siemens The True Costs of Downtime 2022, nieplanowane przestoje stają się coraz bardziej kosztowne. W ciągu ostatnich dwóch lat koszty ponoszone przez producenta za godzinę nieplanowanego przestoju wzrosły o co najmniej 50% we wszystkich badanych sektorach. Z kolei z badania Uptime Institute Global Data Center Survey 2023 wynika, że ponad połowa (55%) przedsiębiorców odnotowała wystąpienie przestojów w swoich zakładach w ciągu ostatnich trzech lat.
„W warunkach Przemysłu 4.0 konserwacja powinna oferować znacznie więcej niż tylko zapobieganie przestojom poszczególnych zasobów. Przewidywanie awarii za pomocą zaawansowanej analityki może wydłużyć czas pracy sprzętu nawet o 20%.”
Predictive Maintenance, Position Paper – Deloitte Analytics Institute
Powyższe raporty wskazują na różnorodne wyzwania stojące przed organizacjami, począwszy od znacznych strat finansowych, a skończywszy na spadku produktywności. Aby uniknąć tych skutków, konieczne jest opracowanie i wdrożenie solidnych strategii konserwacji predykcyjnej. Zdaniem Deloitte Analytics konserwacja predykcyjna obniża koszty utrzymania średnio o 25%, eliminuje awarie o 70% i zwiększa produktywność o 25%. Jest to nowe podejście do planowania i przeprowadzania konserwacji na skalę przemysłową, oparte na zaawansowanej analityce.
Zalety konserwacji predykcyjnej
Konserwacja predykcyjna znajduje zastosowanie w wielu sektorach. Wykorzystując nowoczesną analitykę i algorytmy uczenia maszynowego firmy mogą przewidywać potencjalne awarie sprzętu. Pozwala to zminimalizować przerwy w działalności i produkcji poprzez skrócenie nieplanowanych przestojów i optymalizację harmonogramów konserwacji. Dostosowanie prac konserwacyjnych umożliwia inteligentną alokację zasobów, co prowadzi do oszczędności.
Konserwacja predykcyjna oferuje szereg korzyści w różnych branżach:
- skrócenie czasu przestoju sprzętu,
- dłuższa żywotność maszyn i sprzętu,
- kontrola budżetu i niższe koszty utrzymania,
- większa wydajność sprzętu,
- zwiększone bezpieczeństwo,
- zwiększona produktywność,
- zadowolenie klientów,
- wnioski oparte na danych.
Produkty i technologie stosowane w konserwacji predykcyjnej
Skuteczna konserwacja predykcyjna wymaga zastosowania szeregu produktów i technologii. Kluczowymi elementami PdM są czujniki, które umożliwiają monitorowanie wydajności poszczególnych zasobów. Gdy monitorowane parametry wykraczają poza ustalony zakres, wysyłane jest powiadomienie o konieczności sprawdzenia danej maszyny i podjęcia odpowiednich kroków.
Oto niektóre z rozwiązań, które ułatwiają wdrożenie praktyk konserwacji predykcyjnej.
Termowizja
Termowizja umożliwia wczesne wykrywanie problemów, co pozwala na terminowe przeprowadzanie konserwacji i zapobieganie kosztownym awariom. Technologia ta polega na wykorzystaniu kamer na podczerwień do wykrywania i wizualizacji wzorców termicznych emitowanych przez sprzęt i maszyny. Poprzez analizę wzorców termicznych możliwe jest identyfikowanie przegrzewających się komponentów, luźnych połączeń i innych nieprawidłowości, które mogą prowadzić do potencjalnych awarii lub spadku wydajności. Metoda ta jest szczególnie użyteczna w systemach elektrycznych, urządzeniach mechanicznych i infrastrukturze budynków, gdzie wahania temperatury mogą sygnalizować ukryte problemy.
Polecane produkty
Kamera termowizyjna, FLIR
Kamera termowizyjna, Fluke
Czujniki monitorowania stanu
Konserwacja predykcyjna zależy w dużej mierze od czujników monitorowania stanu. Za pomocą tych czujników dane dotyczące ważnych parametrów, w tym drgań, temperatury, ciśnienia i analizy płynów, są rejestrowane w czasie rzeczywistym. Ciągłe monitorowanie tych parametrów pozwala zidentyfikować odchylenia od standardowych warunków pracy, które mogą wskazywać na możliwe problemy ze sprzętem. Czujniki temperatury mogą na przykład zidentyfikować przegrzanie, a czujniki drgań pozwalają wykryć niewyważenie lub niewspółosiowość obracającego się koła zębatego, co umożliwia wczesną interwencję i konserwację zapobiegawczą.
Polecane produkty
Czujnik ciśnienia, RS PRO
Ultradźwiękowy monitoring akustyczny
W ultradźwiękowym monitorowaniu akustycznym do identyfikacji dźwięków o wysokiej częstotliwości, wytwarzanych przez ruchome części ocierające się o siebie w łożyskach, stosowane są czujniki. Dźwięki te, często niesłyszalne dla ludzkiego ucha, są oznakami zużycia lub niewystarczającej lubrykacji. Sygnały są następnie konwertowane w alerty dźwiękowe lub wizualne, informujące zespół konserwacyjny o rozpoznaniu możliwych problemów.
Analiza oleju
Analiza oleju dostarcza istotnych informacji na temat stanu silników poprzez wykrywanie wszelkich problemów, zanim doprowadzą one do awarii sprzętu. Procedura ta pozwala zidentyfikować nieszczelności lub zużycie sprzętu, wykrywając w oleju cząsteczki metalu, wodę i zanieczyszczenia. Wczesne wykrycie obecności tych elementów umożliwia szybką naprawę, zwiększając tym samym wydajność i żywotność maszyn.
Analiza drgań
Analiza drgań polega na śledzeniu i ocenie drgań maszyn i innych urządzeń. Dzięki temu możliwe jest wczesne wykrycie ewentualnych problemów, takich jak niewyważenie, niewspółosiowość i problemy mechaniczne, zanim doprowadzą one do poważnej awarii sprzętu. Ta proaktywna metoda wydłuża żywotność sprzętu i umożliwia terminową konserwację, skracając czas przestojów i zwiększając efektywność operacyjną.
Polecane produkty
Miernik drgań, Extech Instruments
Miernik drgań z funkcją Fluke Connect, Fluke
Testy emisji spalin
W ramach konserwacji predykcyjnej przeprowadza się testy emisji w celu pomiaru poziomu zanieczyszczenia powietrza uwalnianego przez maszyny lub poruszające się samochody. Czujniki monitorują poziom tlenków azotu, tlenku węgla, węglowodorów i dwutlenku węgla. Po wykryciu zwiększonych poziomów zanieczyszczeń konieczne jest ustalenie ich przyczyn, które mogą obejmować wadliwe układy zapłonowe, niesprawne czujniki tlenu, nieprawidłowe działanie wtrysku paliwa lub uszkodzone układy wtrysku powietrza.
Oprogramowanie do analizy predykcyjnej
Oprogramowanie do analizy predykcyjnej, wykorzystujące zaawansowane algorytmy, analizuje dane z czujników monitorujących stan i zapisy historyczne, co ma kluczowe znaczenie dla konserwacji predykcyjnej. Poprzez wykrywanie wzorców i anomalii, oprogramowanie przewiduje problemy ze sprzętem jeszcze przed ich wystąpieniem, co umożliwia proaktywne planowanie konserwacji w celu skrócenia czasu przestojów i zmaksymalizowania alokacji zasobów. Oprogramowanie ABB AbilityTM Predictive Maintenance umożliwia na przykład ocenę danych w czasie rzeczywistym, identyfikację nieprawidłowości i przewidywanie awarii. Zastosowanie analityki predykcyjnej pomaga firmom obniżyć koszty utrzymania ruchu, zwiększyć produkcję i skrócić czas przestojów.
Etapy wdrażania konserwacji predykcyjnej
Optymalizacja korzyści płynących z konserwacji predykcyjnej w zarządzaniu sprzętem wymaga podjęcia szeregu kluczowych kroków. Konserwacja predykcyjna może być wdrażana na różne sposoby, ważne jest jednak, aby zacząć od analizy danych historycznych i przeglądu wszelkich przypadków przestojów i innych problemów, które wystąpiły w przeszłości.
Kolejnym krokiem jest instalacja czujników przemysłowych. Dzięki doborowi odpowiednich technologii i instalacji sieci czujników na kluczowych zasobach możliwe jest ciągłe monitorowanie takich parametrów jak drgania, temperatura i ciśnienie. Rozwiązania PdM opierają się w dużej mierze na wczesnej identyfikacji anomalii, która jest możliwa dzięki gromadzeniu danych.
Bardzo ważnym elementem jest również określenie stanu początkowego urządzeń. Aby szybko wykryć wszelkie odchylenia, które mogą wskazywać na możliwe problemy i umożliwić podjęcie działań zapobiegawczych w zakresie utrzymania ruchu, konieczne jest ustalenie prawidłowych parametrów pracy. Ponadto niezbędne jest zintegrowanie oprogramowania umożliwiającego konserwację predykcyjną, takiego jak skomputeryzowany system zarządzania utrzymaniem ruchu (CMMS), który pozwala zoptymalizować alokację zasobów i wydajność operacyjną dzięki efektywnemu planowaniu opartemu na danych.
Podsumowanie
Zastosowanie konserwacji predykcyjnej w zakładach produkcyjnych przynosi wiele korzyści, skracając czas przestojów, zwiększając wydajność i prowadząc do znacznych oszczędności kosztów. Zwiększając efektywność energetyczną, taktyki te wspierają również międzynarodowe cele w zakresie zrównoważonego rozwoju. Wraz z rozwojem konserwacji predykcyjnej i jej integracją z procesami produkcyjnymi, spodziewana jest ciągła poprawa niezawodności operacyjnej i standardów zrównoważonego rozwoju.
Wdrożenie konserwacji predykcyjnej wiąże się jednak z wieloma wyzwaniami. Aby możliwe było wykrycie nieprawidłowości, analityka danych wymaga ich stałego napływu. W przypadku jakichkolwiek błędów w sposobie gromadzenia danych znalezienie nieprawidłowości może być trudne. Co więcej, podczas korzystania z jakiegokolwiek sprzętu należy poświęcić trochę czasu, energii i uwagi na określenie, które z wyżej wymienionych technologii i produktów konserwacji predykcyjnej najlepiej nadają się do poszczególnych zastosowań.
