Vid maskinstopp eller utrustningshaveri kan det vara svårt att fastställa grundorsaken till problemet. Dessutom kan det vara för sent att göra något åt det. Med korrekt användning av prediktivt underhåll (PdM) är det möjligt att förutsäga när en maskin eller utrustning behöver underhåll, vilket möjliggör planerat underhåll och undviker kostsamma stillestånd. Här är en utförlig guide om hur du implementerar prediktivt underhåll i din anläggningshantering.
Fördelen med prediktivt underhåll
Det har förmodligen hänt att en trasig maskin krävde underhåll och du inte hade en aning om varför den gick sönder. Det kan vara frustrerande att behöva hantera oväntade driftstopp.
I förhållande till konventionella reaktiva eller schemalagda underhållsmetoder, erbjuder prediktivt underhåll ett paradigmförändring. PdM minskar kostnaderna och maximerar tillgångens livslängd genom att underlätta snabb och korrekt utrustningsservice genom att använda realtidsdata från sensorer och tidigare register. PdM ”förutser” problem och schemalägger underhållsaktiviteter på lämpligt sätt genom att utvärdera historiska data, sensordata i realtid och maskininlärningsalgoritmer. Detta minimerar oplanerade stillestånd och sänker de totala kostnaderna för underhåll och utrustningsfel.
Nyckelkomponenter i prediktivt underhåll inkluderar:
- Datainsamling – samla in information för att spåra utrustningens funktion från sensorer, tidigare underhållsloggar och andra källor.
- Dataanalys – hitta mönster och anomalier som kan peka på möjliga fel genom att använda statistisk analys, maskininlärningsalgoritmer och andra metoder.
- Tillståndsövervakning – realtidsövervakning av utrustningens prestanda och tillstånd för att identifiera eventuella förändringar som kan peka på framtida problem.
- Prediktiva modeller – skapa modeller för att förutsäga när underhåll bör göras för att undvika fel baserat på tidigare data och nuvarande omständigheter.
- Handlingsbara insikter – förse underhållspersonal med praktiska förslag, som att ordna underhåll under schemalagda driftstopp eller byta ut komponenter innan de går sönder.
Vad oplanerad driftstopp kan kosta ditt företag
Enligt Siemensrapport, ”The True Costs of Downtime2022”, blir oplanerade driftstopp allt dyrare. En tillverkares kostnader för en timmes oplanerade driftstopp har ökat med minst 50 % i alla undersökta sektorer under de senaste två åren. Enligt Uptime Institute Global Data Center Survey 2023rapporterar över hälften (55 %) av operatörerna att det under de tre föregående åren förekommit ett driftavbrott på deras arbetsplats.
”Inom ramen för Industry 4.0 bör underhåll göra mycket mer än att bara förhindra stillestånd för enskilda tillgångar. Att förutsäga fel via avancerad analys kan öka utrustningens drifttid med upp till 20 %.”
Prediktivt underhåll, positionsrapport – Deloitte Analytics Institute
Detta innebär, enligt ovanstående rapporter, att olika organisationer drabbas av en rad förluster. De sträcker sig från ekonomisk förlust till förlust av produktivitet. För att undvika sådana förluster är det därför nödvändigt för organisationerna att ha en pålitlig prediktiv underhållsstrategi. Enligt Deloitte Analyticsminskar prediktivt underhåll i genomsnitt underhållskostnaderna med 25 %, eliminerar haverier med 70 % och ökar produktiviteten med 25 %. Det representerar ett nytt tillvägagångssätt för att planera och utföra underhåll i industriell skala och bygger på avancerad analys.
Fördelar med prediktivt underhåll
Prediktivt underhåll är mycket fördelaktigt för ett brett spektrum av industrier. Med PdM kan företag förutse troliga utrustningsavbrott innan de inträffar genom att använda moderna analys- och maskininlärningsalgoritmer. Denna förebyggande strategi minimerar avbrott i drift och produktion genom att minska oplanerade driftstopp och optimera underhållsscheman. Med korrekt planering av underhållsarbeten där och när de behövs som mest, uppnås kostnadsbesparingar genom smart resursallokering.
Prediktivt underhåll erbjuder flera fördelar för organisationer inom olika branscher:
- Minskade stilleståndstider för utrustning
- Längre livslängd för maskin/utrustning
- Budgetstyrning och lägre underhållskostnader
- Förbättrad utrustningseffektivitet
- Förbättrad säkerhet
- Förbättrad produktivitet
- Kundnöjdhet
- Datadrivna insikter
Produkter och tekniker för prediktivt underhåll
Prediktivt underhåll förlitar sig på olika produkter och teknologier för att bli framgångsrika. Sensorer är t.ex. en nyckelkomponent i prediktivt underhåll eftersom de möjliggör prestandaövervakning av individuella tillgångar. När sensordata varierar över förväntade intervall uppmanas du att ta hand om tillgången och vidta lämpliga åtgärder innan fel inträffar.
Med användningen av nedanstående produkter kan det vara lättare att implementera prediktiva underhållsmetoder:
Värmeavbildning
Värmeavbildning hjälper till att tidigt upptäcka problem, möjliggör underhåll i tid och förhindrar kostsamma haverier. Det handlar om att använda värmekameror för att upptäcka och visualisera termiska mönster som avges av utrustning och maskiner. Genom att analysera dessa termiska mönster kan underhållspersonal identifiera överhettade komponenter, lösa anslutningar och andra problem som kan indikera potentiella fel eller ineffektivitet. Det är särskilt användbart i elektriska system, mekanisk utrustning och byggnadsinfrastruktur där temperaturvariationer kan vara ett tecken på underliggande problem.
Rekommenderade produkter
Värmekameror, FLIR
Värmekameror, Fluke
Sensorer för tillståndsövervakning
Prediktivt underhåll är starkt beroende av tillståndsövervakningssensorer. Realtidsdata om viktiga egenskaper inklusive vibration, temperatur, tryckoch vätskeanalys registreras av dessa sensorer. Genom ständig observation av dessa parametrar identifierar de avvikelser från standarddriftförhållanden som kan indikera möjliga utrustningsproblem. Till exempel kan temperatursensorer identifiera överhettning och vibrationssensorer kan upptäcka obalanser eller felinställning i roterande växel, vilket båda kan resultera i tidigt ingripande och förebyggande underhåll.
Rekommenderade produkter
Trycksensor, RS PRO
Ultraljudsövervakning
Sensorer används vid ultraljudsövervakning för att identifiera högfrekventa ljud som produceras av rörliga delar som gnider mot varandra i lager. Dessa ljud, som ofta är ohörbara för det mänskliga örat, är tecken på slitage eller otillräcklig smörjning. Dessa signaler omvandlas av sensorer till auditiva eller visuella varningar, som gör att underhållsteam kan känna igen eventuella problem och vidta åtgärder innan de blir allvarligare.
Oljeanalys
Genom att upptäcka eventuella problem innan de leder till utrustningsfel, ger oljeanalys viktig information om motorernas hälsa. För att upptäcka läckor eller slitage på utrustningen letar denna procedur efter metallpartiklar, vatten och föroreningar i oljan. Tidig upptäckt av dessa komponenter möjliggör snabb reparation och ökar maskinens totala tillförlitlighet och livslängd.
Vibrationsanalys
Vibrationsanalys innebär att spåra och utvärdera vibrationer från maskiner och annan utrustning. Det bidrar till att identifiera avvikelser inklusive slitage, obalans, felinställning och mekaniska problem, som möjliggör tidig upptäckt av möjliga problem innan de leder till utrustningsfel. Genom att förlänga utrustningens livslängd och möjliggöra underhåll i tid, minskar denna proaktiva strategi stilleståndstider och ökar drifteffektiviteten.
Rekommenderade produkter
Vibrationsmätare, Extech Instruments
Vibrationsmätare med Fluke Connect, Fluke
Utsläppstester
Prediktivt underhåll använder utsläppstester för att mäta luftföroreningsnivåer som släpps ut av maskiner eller bilar i rörelse. Under en inspektion kontrollerar sensorer kväveoxider, kolmonoxid, kolväten och dioxid. Undersökningar av orsaker såsom defekta tändsystem, trasiga syresensorer, felaktig bränsleinsprutning eller trasiga luftinsprutningssystem föranleds av upptäckten av ökade föroreningsnivåer. För att förhindra haverier av utrustning, vidtas proaktiva åtgärder genom tidig identifiering med hjälp av utsläppstester.
Programvara för prediktiv analys
Med hjälp av sofistikerade algoritmer analyserar programvara för prediktiv dataanalys från tillståndsövervakningssensorer och historikdata, som är avgörande för prediktivt underhåll. Den förutser utrustningsproblem innan de inträffar genom att upptäcka mönster och anomalier, som gör proaktivt underhållsschema möjligt för att undvika stillestånd och maximera resursallokeringen. Med hjälp av ABB:s programvara AbilityTM Predictive Maintenance kan du till exempel utvärdera data i realtid, identifiera problem och förutsäga fel. Genom att använda prediktiv analys hjälper ABB företag att minska underhållskostnaderna, öka produktionen och minska stilleståndstiden.
Steg för att genomföra prediktivt underhåll
För att optimera fördelarna med prediktivt underhåll inom utrustningshantering måste ett antal avgörande steg vidtas. Det finns olika tillvägagångssätt för att upprätta en prediktiv underhållsstrategi, men det är viktigt att börja med att analysera historiska data och granska eventuella fall av driftstopp och andra problem som har inträffat tidigare.
Därefter är det första steget installation av industriella sensorer. Att möjliggöra kontinuerlig övervakning av egenskaper som vibrationer, temperatur och tryck är möjligt genom val av lämplig teknik och installation av sensornätverk på viktiga tillgångar. PdM-åtgärder är mycket beroende av tidig identifiering av anomalier, vilket möjliggörs genom denna datainsamling.
Det är viktigt att förstå utrustningens initiala tillstånd. Normala driftsparametrar fastställs av tekniker för att snabbt upptäcka eventuella avvikelser som kan indikera möjliga problem och möjliggöra förebyggande underhållsåtgärder. Dessutom är det väsentligt att integrera programvara för prediktivt underhåll, som t.ex. ett datoriserat underhållshanteringssystem (CMMS), för att optimera resursallokering och drifteffektivitet genom effektiv schemaläggning baserad på datadrivna insikter.
Sammanfattning
Tillverkningsföretag har mycket att vinna på att använda prediktivt underhåll, eftersom det minskar stilleståndstiden, ökar produktionen och resulterar i betydande kostnadsbesparingar. Genom att förbättra energieffektiviteten främjar dessa metoder dessutom internationella hållbarhetsmål. Prediktiva underhåll förväntas leda till kontinuerliga förbättringar av driftsäkerhet och hållbarhetsstandarder, som integreras i produktionsprocesserna.
Det är dock viktigt att komma ihåg att det finns många utmaningar när man genomför en prediktiv underhållsstrategi. För att upptäcka avvikelser kräver dataanalysen också en kontinuerlig tillgång på data. Att hitta problem kan vara en utmaning om datainsamlingen inte görs på rätt sätt. När du använder utrustningar, se också till att investera lite tid och energi på att avgöra vilken av de ovannämnda teknikerna och produkterna för prediktivt underhåll som passar bäst till varje tillgång.
