{"id":6954,"date":"2021-09-06T10:01:23","date_gmt":"2021-09-06T10:01:23","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/?p=6954"},"modified":"2021-09-06T10:01:25","modified_gmt":"2021-09-06T10:01:25","slug":"eliminowanie-przestojow-maszyn-wplyw-si-na-konserwacje","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/pl\/konserwacja-i-naprawy\/eliminowanie-przestojow-maszyn-wplyw-si-na-konserwacje\/","title":{"rendered":"Eliminowanie przestoj\u00f3w maszyn: wp\u0142yw SI na konserwacj\u0119"},"content":{"rendered":"\n

Awaria maszyny wi\u0105\u017ce si\u0119 nie tylko z wysokimi kosztami. Mo\u017ce by\u0107 nawet kwesti\u0105 \u017cycia lub \u015bmierci. Rozw\u00f3j sztucznej inteligencji sprawia jednak, \u017ce przestoje niebawem odejd\u0105 w zapomnienie.<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n

Eliminowanie przestoj\u00f3w maszyn: wp\u0142yw SI na konserwacj\u0119<\/h2>\n\n\n\n

W dzisiejszych czasach spo\u0142ecze\u0144stwo jest w du\u017cym stopniu uzale\u017cnione od maszyn. Korzystamy z samochod\u00f3w, autobus\u00f3w i poci\u0105g\u00f3w, aby dotrze\u0107 do pracy. Polegamy na turbinach i sieciach elektrycznych, kt\u00f3re zasilaj\u0105 nasze domy. U\u017cywamy maszyn rolniczych do uprawy roli i zbierania plon\u00f3w. Mo\u017cna nawet zapomnie\u0107, jak ogromny wp\u0142yw maj\u0105 maszyny na nasze \u017cycie. Przypominamy sobie o tym dopiero wtedy, gdy dochodzi do awarii. Odpowiednia dba\u0142o\u015b\u0107, konserwacja i utrzymanie maszyn w ruchu maj\u0105 krytyczne znaczenie dla ich u\u017cyteczno\u015bci. Jednak decyzje o tym, czy i kiedy nale\u017cy naprawi\u0107 lub wymieni\u0107 podzespo\u0142y, cz\u0119sto nie nale\u017c\u0105 do \u0142atwych. Podobnie jak w przypadku wi\u0119kszo\u015bci decyzji podejmowanych w oparciu o spekulacje, skutkiem mo\u017ce by\u0107 znaczny spadek efektywno\u015bci. Nie jest wi\u0119c zaskoczeniem, \u017ce wiele organizacji dostrzega w sztucznej inteligencji i ucz\u0105cych si\u0119 maszynach potencjalne \u017ar\u00f3d\u0142o cennych danych oraz rozwi\u0105zanie chroni\u0105ce przez spadkami efektywno\u015bci i awariami.<\/p>\n\n\n\n

Skrajnie negatywny wp\u0142yw przestoj\u00f3w na produktywno\u015b\u0107<\/h2>\n\n\n\n

Nieplanowane przestoje nara\u017caj\u0105 producent\u00f3w przemys\u0142owych na koszty rz\u0119du ok. 50 miliard\u00f3w USD rocznie<\/em><\/em><\/p>\u0179r\u00f3d\u0142o: Deloitte<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Przest\u00f3j stanowi antytez\u0119 produktywno\u015bci. Dzieje si\u0119 tak, gdy\u017c awaria jednej maszyny wystarczy, aby zatrzyma\u0107 ca\u0142y \u0142a\u0144cuch dostaw. Oczywi\u015bcie wiele firm przewiduje i bierze poprawk\u0119 na niedu\u017ce przestoje. Rozumiej\u0105 one, \u017ce maszyny musz\u0105 by\u0107 okresowo wy\u0142\u0105czane z eksploatacji w celu sprawdzenia ich bezpiecze\u0144stwa i wykonania odpowiednich napraw. O ile jednak firmy mog\u0105 dostosowa\u0107 si\u0119 do planowanych przestoj\u00f3w, aby zagwarantowa\u0107 mo\u017cliwie najwi\u0119ksz\u0105 wydajno\u015b\u0107 pracy, przestoje nieplanowane mog\u0105 by\u0107 bardzo uci\u0105\u017cliwe. Nieoczekiwane przerwy w pracy i awarie sprz\u0119tu mog\u0105 by\u0107 przyczyn\u0105 znacznych koszt\u00f3w czasowych i finansowych. Uniemo\u017cliwiaj\u0105 one pracownikom wykonywanie swoich zada\u0144, op\u00f3\u017aniaj\u0105 harmonogram produkcji oraz, zale\u017cnie od bran\u017cy, mog\u0105 spowodowa\u0107 powa\u017cn\u0105 utrat\u0119 zaufania klient\u00f3w. Wystarczy wyobrazi\u0107 sobie, jak katastrofalna w skutkach mo\u017ce by\u0107 awaria urz\u0105dzenia medycznego w szpitalu.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

The current state of maintenance<\/h2>\n\n\n\n

Stosowane obecnie czynno\u015bci konserwacyjne mo\u017cna podzieli\u0107 na trzy kategorie:<\/p>\n\n\n\n

1. KONSERWACJA REAKTYWNA<\/h3>\n\n\n\n

Only fix when broken.<\/p>\n\n\n\n

2. KONSERWACJA PLANOWANA<\/h3>\n\n\n\n

Konserwacja jest wykonywana zgodnie z ustalonym harmonogramem, niezale\u017cnie od okoliczno\u015bci.<\/p>\n\n\n\n

3. KONSERWACJA PREWENCYJNA<\/h3>\n\n\n\n

Cz\u0119\u015bci s\u0105 wymieniane na podstawie wcze\u015bniejszych do\u015bwiadcze\u0144 w celu niedopuszczenia do przysz\u0142ych awarii.<\/p>\n\n\n\n

S\u0142abe strategie konserwacji mog\u0105 zmniejszy\u0107 og\u00f3ln\u0105 zdolno\u015b\u0107 produkcyjn\u0105 zak\u0142adu o 5-20%.<\/em><\/p>\u0179r\u00f3d\u0142o:<\/em><\/strong> Deloitte<\/em><\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>
\n

Decyzja jest cz\u0119sto podejmowana z uwzgl\u0119dnieniem ram czasowych i na podstawie danych statystycznych. W konserwacji reaktywnej (z kt\u00f3rej wynikaj\u0105 nieplanowane przestoje) stosowane jest podej\u015bcie \u201eniech pracuje, a\u017c si\u0119 zepsuje\u201d. Potrafi to by\u0107 bardzo uci\u0105\u017cliwe, gdy\u017c nieprzewidziana awaria maszyny wymusza zatrzymanie dzia\u0142a\u0144 danej firmy. To pasywne podej\u015bcie pozwala jednak obni\u017cy\u0107 koszty konserwacji rutynowej. Personel techniczny jest potrzebny jedynie dora\u017anie. <\/p>\n\n\n\n

Konserwacja planowana obni\u017ca ryzyko wyst\u0105pienia awarii dzi\u0119ki okresowym ewaluacjom. Chocia\u017c nadal istnieje ryzyko awarii, przedsi\u0119biorstwa maj\u0105 wi\u0119ksze szanse zapobiegawczo rozwi\u0105za\u0107 problem, zanim dojdzie do jego eskalacji. Podej\u015bcie to mo\u017ce wyd\u0142u\u017cy\u0107 okres eksploatacji maszyny, jednak mo\u017ce te\u017c prowadzi\u0107 do znacz\u0105cych przestoj\u00f3w w czasie, kiedy maszyna jest wy\u0142\u0105czona z eksploatacji. <\/p>\n\n\n\n

Konserwacja prewencyjna ma na celu zwi\u0119kszenie efektywno\u015bci prac konserwacyjnych. Wykorzystuje si\u0119 w niej dane analityczne, aby zrozumie\u0107 mo\u017cliwo\u015bci maszyn, okre\u015bli\u0107 punkty krytyczne i zoptymalizowa\u0107 wykorzystanie zasob\u00f3w konserwacyjnych. Wykorzystanie danych do analizy i usprawniania pracy jest w tym przypadku wa\u017cniejsze ni\u017c przestrzeganie harmonogramu. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Dla firm zarz\u0105dzaj\u0105cych du\u017cymi flotami maszyn konserwacja prewencyjna zdaje si\u0119 by\u0107 najbardziej ekonomiczn\u0105 strategi\u0105 zar\u00f3wno w kontek\u015bcie kr\u00f3tkoterminowym, jak i d\u0142ugoterminowym. Podej\u015bcie takie ma jednak swoje ograniczenia, gdy\u017c skupia si\u0119 jedynie na kontrolowaniu czynnik\u00f3w prowadz\u0105cych do awarii, nie za\u015b na badaniu samej maszyny.\u00a0 <\/p>\n\n\n\n

Kt\u00f3r\u0105 wi\u0119c opcj\u0119 wybra\u0107? Na szcz\u0119\u015bcie lepsza \u0142\u0105czno\u015b\u0107 i niesamowite innowacje technologiczne pomagaj\u0105 uzupe\u0142ni\u0107 brakuj\u0105ce ogniwa.<\/p>\n\n\n\n

Jak \u0142\u0105czno\u015b\u0107 zmieni konserwacj\u0119<\/h2>\n\n\n\n

Wielu gigant\u00f3w technologicznych skupia si\u0119 obecnie na rozwijaniu sztucznej inteligencji. Firmy takie jak Microsoft, Google, Amazon, IBM, Facebook i Apple oraz tysi\u0105ce start-up\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 staje w szranki o tytu\u0142 lidera w dziedzinie SI. Wed\u0142ug bada\u0144 rynkowych firmy Tractica warto\u015b\u0107 \u015bwiatowego rynku SI w 2017 roku wynios\u0142a w 1,99 miliarda EUR i szacuje si\u0119, \u017ce do 2025 roku jego warto\u015b\u0107 wzro\u015bnie do 30 miliard\u00f3w EUR. Przyczyn\u0105 intensywnego rozwoju SI b\u0119dzie mo\u017cliwo\u015b\u0107 jej wdro\u017cenia we wszystkich bran\u017cach i zastosowaniach \u2014 r\u00f3wnie\u017c w konserwacji.<\/p>\n\n\n\n

Przewiduje si\u0119, \u017ce do roku 2020 SI wyeliminuje 1,8 mln miejsc pracy. Jednocze\u015bnie szacuje si\u0119, \u017ce doprowadzi ona do utworzenia 2,3 mln stanowisk w tym samym czasie. Stale rosn\u0105ce zapotrzebowanie na pracownik\u00f3w b\u0119dzie wyst\u0119powa\u0107 w sektorze medycznym, publicznym i edukacyjnym. Zmiany b\u0119d\u0105 najmocniej odczuwalne w sektorze produkcyjnym.<\/em><\/em><\/p>\u0179r\u00f3d\u0142o: Garner<\/em><\/strong><\/em><\/strong><\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Przyczyn\u0105 intensywnego rozwoju SI b\u0119dzie mo\u017cliwo\u015b\u0107 jej wdro\u017cenia we wszystkich bran\u017cach i zastosowaniach \u2014 r\u00f3wnie\u017c w konserwacji. Wszystko dzi\u0119ki temu, \u017ce specjali\u015bci od sztucznej inteligencji maj\u0105 wsp\u00f3lny cel, niezale\u017cnie od tego, co tworz\u0105. Celem tym jest eliminacja czynno\u015bci powtarzalnych i zwi\u0119kszenie wydajno\u015bci i skuteczno\u015bci ludzi we wszystkich ich wysi\u0142kach. Usprawnienie konserwacji jest r\u00f3wnie\u017c cz\u0119\u015bci\u0105 tego celu.<\/p>\n\n\n\n

Sztuczna inteligencja mo\u017ce sprawi\u0107, \u017ce konserwacja wyewoluuje z zapobiegawczej lub prewencyjnej w predykcyjn\u0105<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Konserwacja predykcyjna<\/h3>\n\n\n\n

Wiele bran\u017c zale\u017cnych w du\u017cym stopniu od maszyn inwestuje w konserwacj\u0119 predykcyjn\u0105.

Dzieje si\u0119 tak, gdy\u017c dzi\u0119ki sztucznej inteligencji konserwacja mo\u017ce przesta\u0107 by\u0107 jedynie zapobiegawcza lub prewencyjna. Zamiast tego mo\u017ce sta\u0107 si\u0119 predykcyjna. Przy tego typu konserwacji naprawy wykonuje si\u0119 tylko wtedy, gdy jest to konieczne. Jest to mo\u017cliwe dzi\u0119ki pod\u0142\u0105czonym czujnikom, prze\u0142\u0105cznikom i narz\u0119dziom wykorzystuj\u0105cym SI, zdolnym analizowa\u0107 tysi\u0105ce zmiennych zwi\u0105zanych z prac\u0105 maszyny, aby zauwa\u017cy\u0107 dane w innym przypadku niedostrzegalne. Mo\u017cliwo\u015b\u0107 zbierania, \u0142\u0105czenia i analizowania danych z r\u00f3\u017cnych \u017ar\u00f3de\u0142 w czasie rzeczywistym umo\u017cliwia przedsi\u0119biorstwom przewidywanie awarii maszyn z wyprzedzeniem. Gdy dane wskazuj\u0105 na spadek wydajno\u015bci, operatorzy mog\u0105 zdecydowa\u0107 si\u0119 na wys\u0142anie maszyny do naprawy, zanim dojdzie do zatrzymania ca\u0142ej linii monta\u017cowej. Taka zdolno\u015b\u0107 przewidywania konieczno\u015bci napraw przyczyni si\u0119 w znacznym stopniu do obni\u017cenia koszt\u00f3w i u\u0142atwi ich kontrol\u0119. Jednocze\u015bnie mo\u017ce ona przynie\u015b\u0107 szersze korzy\u015bci biznesowe. Przyk\u0142adowo, je\u015bli wed\u0142ug konserwacji predykcyjnej awaria jest nieunikniona, to zale\u017cnie od natury problemu wiele czynno\u015bci \u2014 takich jak wys\u0142anie zlecenia, poinformowanie odpowiednich technik\u00f3w lub zam\u00f3wienie cz\u0119\u015bci zamiennej \u2014 mo\u017ce zosta\u0107 zautomatyzowanych. Z biegiem czasu konserwacja predykcyjna umo\u017cliwia okre\u015blenia najlepszego trybu przeprowadzania dzia\u0142a\u0144 naprawczych. Ta dodatkowa warstwa danych analitycznych pozwoli przedsi\u0119biorstwom uzyska\u0107 cenne wskaz\u00f3wki, jak zwi\u0119kszy\u0107 wydajno\u015b\u0107 i z biegiem czasu wyeliminowa\u0107 przestoje.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>
\n

SI mo\u017ce bowiem ustali\u0107 rzeczywist\u0105 trwa\u0142o\u015b\u0107 sprz\u0119tu i najlepszy moment na napraw\u0119, a tak\u017ce zaplanowa\u0107 dzia\u0142ania tak, aby zminimalizowa\u0107 czas naprawy. Co wi\u0119cej, dane zgromadzone w toku konserwacji predykcyjnej umo\u017cliwiaj\u0105 kierownikowi ustalenie, dlaczego r\u00f3\u017cne zespo\u0142y osi\u0105gaj\u0105 r\u00f3\u017cne wyniki mimo korzystania z takich samych zespo\u0142\u00f3w maszyn. Jak ju\u017c wspomniano, dane te mog\u0105 stanowi\u0107 dla przedsi\u0119biorstw cenne wskaz\u00f3wki w zakresie zwi\u0119kszenia rentowno\u015bci. Mog\u0105 pom\u00f3c w planowaniu projekt\u00f3w, zarz\u0105dzaniu personelem, zarz\u0105dzaniu inwentarzem oraz obs\u0142udze klienta. Decyzje s\u0105 poparte dowodami \u2014 s\u0105 wi\u0119c pewniejsze i mniej ryzykowane.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

Wychodzenie naprzeciw przysz\u0142o\u015bci<\/h2>\n\n\n\n

Konserwacja predykcyjna jest kluczowa dla innowacyjnej produkcji, poniewa\u017c umo\u017cliwia organizacjom optymalizacj\u0119 ca\u0142ej strategii konserwacji w ka\u017cdym aspekcie. Wr\u00f3\u017cy to ciekaw\u0105 przysz\u0142o\u015b\u0107 dla tego sektora, a kolejna dobra wiadomo\u015b\u0107 jest taka, \u017ce te rozwi\u0105zania s\u0105 ju\u017c wdra\u017cane. W wielu bran\u017cach ju\u017c dzi\u015b stosuje si\u0119 pewne formy konserwacji predykcyjnej, korzystaj\u0105c z technologi ci\u0105g\u0142ego monitorowania. Narz\u0119dzia z obs\u0142ug\u0105 Internetu rzeczy pomagaj\u0105 organizacjom czuwa\u0107 nad wydajno\u015bci\u0105 system\u00f3w i \u015brodowiskiem operacyjnym. Ci\u0105g\u0142e monitorowanie mo\u017ce jednak generowa\u0107 ogromne ilo\u015bci danych \u2014 dlatego w\u0142a\u015bnie konieczna jest u\u017cycie SI. Zaawansowane algorytmy i ucz\u0105ce si\u0119 maszyny zapewni\u0105 przedsi\u0119biorstwom dost\u0119p do bie\u017c\u0105cych danych w procesie podejmowania decyzji.

Oto niekt\u00f3re zastosowania konserwacji predykcyjnej na dzie\u0144 dzisiejszy:<\/p>\n\n\n\n

Kolej<\/h3>\n\n\n\n

W Niemczech Deutsche Bahn wsp\u00f3\u0142pracuje z firm\u0105 Siemens w celu usprawniania technologii konserwacji zapobiegawczej. Przedsi\u0119biorstwo kolejowe liczy na to, \u017ce dzi\u0119ki zastosowaniu inteligentnych czujnik\u00f3w i algorytm\u00f3w zaawansowane systemy analityczne b\u0119d\u0105 zdolne wykrywa\u0107 powtarzalne wzory w danych operacyjnych. Na przyk\u0142ad inteligentne uk\u0142ady hamulcowe mog\u0105 by\u0107 monitorowane, aby okre\u015bli\u0107 najlepszy moment na ich wymian\u0119. Czujniki mog\u0105 monitorowa\u0107 stan tor\u00f3w pod k\u0105tem wymaganych napraw. Zmniejszenie liczby awarii podzespo\u0142\u00f3w poci\u0105g\u00f3w pozwala Deutsche Bahn ograniczy\u0107 zapotrzebowanie na cz\u0119\u015bci zamienne i skr\u00f3ci\u0107 czas przestoj\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Motoryzacja<\/h3>\n\n\n\n

Wycofanie produktu z rynku jest nie tylko kosztowne dla producent\u00f3w \u2014 jest r\u00f3wnie\u017c bardzo niebezpieczne dla klient\u00f3w. Mo\u017cna temu na szcz\u0119\u015bcie zapobiec poprzez zdecydowanie szybsze wykrywanie problem\u00f3w za spraw\u0105 danych i sztucznej inteligencji. BMW wsp\u00f3\u0142pracuje z firm\u0105 Teradata, aby usprawni\u0107 proces podejmowania decyzji dzi\u0119ki wykorzystaniu ogromnych ilo\u015bci danych generowanych podczas projektowania, produkcji i dystrybucji pojazd\u00f3w. Poprzez \u0142\u0105czenie tych danych i ich obr\u00f3bk\u0119 za pomoc\u0105 pot\u0119\u017cnych narz\u0119dzi analitycznych producenci samochod\u00f3w mog\u0105 usprawnia\u0107 swoje \u0142a\u0144cuchy dostaw i wydajniej wykrywa\u0107 b\u0142\u0119dy, zanim stan\u0105 si\u0119 one przyczyn\u0105 problem\u00f3w.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Lotnictwo<\/h3>\n\n\n\n

Konserwacja samolot\u00f3w jest zazwyczaj bardzo skomplikowana, dlatego naukowcy pracuj\u0105 nad niewielkimi robotami, kt\u00f3re mo\u017cna wprowadzi\u0107 do wn\u0119trza silnika w celu przeprowadzenia kontroli i napraw. Jak donosi tygodnik The Economist, pracami nad tym projektem zajmuje si\u0119 zesp\u00f3\u0142 naukowc\u00f3w z firmy GE Global Research. Na t\u0119 chwil\u0119 roboty s\u0105 programowane pod k\u0105tem przeprowadzania inspekcji. Naukowcy licz\u0105 na to, \u017ce gdy ta funkcja zostanie udoskonalona, roboty b\u0119d\u0105 w stanie dokonywa\u0107 napraw i pracowa\u0107 w czasie pomi\u0119dzy lotami.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Magazynowanie<\/h3>\n\n\n\n

Roboty przeznaczone do podnoszenia ci\u0119\u017car\u00f3w s\u0105 ju\u017c w u\u017cyciu. Roboty jutra maj\u0105 jednak r\u00f3wnie\u017c pomaga\u0107 ludziom w magazynach. SecondHands to robot zaprojektowany z my\u015bl\u0105 o wspieraniu ludzkich technik\u00f3w konserwacyjnych. Jest on opracowywany przez firm\u0119 Ocado Technology we wsp\u00f3\u0142pracy z Instytutem Technologii w Karlsruhe, z my\u015bl\u0105 o usprawnieniu prac konserwacyjnych prowadzonych przez ludzi. Przyk\u0142adowo, robot mo\u017ce z w\u0142asnej inicjatywy podawa\u0107 ludziom narz\u0119dzia, gdy wykryje, \u017ce wymagane jest dzia\u0142anie. Robot wykorzystuje w tym celu takie umiej\u0119tno\u015bci jak analiza wizualna sytuacji, rozpoznawanie czynno\u015bci cz\u0142owieka oraz planowanie i wykonywanie zada\u0144.<\/p>\n\n\n\n

\n