Prediktivní údržba: Vyhněte se prostojům díky chytré údržbě

Skladování, přeprava, vychystávání: V komplexních logistických procesech musí všechny komponenty perfektně spolupracovat. Co se ale stane, když jedna z nich selže? Nastává spěch! Obnovení plynulého toku zboží si vyžaduje neplánovaný servisní zásah. Ten s sebou nese náklady – a ty rostou s každou minutou prostoje.

Existuje však způsob, jak se tomu vyhnout: prediktivní údržba.

Co je prediktivní údržba?

Prediktivní údržba je metoda, která slouží k předvídání údržby stroje. Za tímto účelem se v reálném čase sbírají provozní data, která jsou následně analyzována pomocí dodatečných informací a inteligentních algoritmů. Detekce anomálií pomáhá včas odhalit opotřebení a hrozící poruchy, a umožňuje tak naplánovat údržbu dříve, než nastanou skutečné problémy.

Porovnání strategií údržby

Prediktivní údržba je proaktivní přístup, jehož cílem je provádět údržbu a opravy co nejdříve – ale pouze tehdy, když jsou skutečně potřeba. V tomto ohledu se prediktivní údržba liší od jiných typů údržby:

• Reaktivní údržba
  Údržba a opravy se provádějí až v případě poruchy nebo pokročilého opotřebení.

• Preventivní údržba
  Prohlídky a údržbové práce probíhají v pravidelných intervalech bez ohledu na skutečný stav systému.

• Údržba podle stavu
  Také reaktivní, ale založená na datech ze stroje. Údržba se provádí ve chvíli, kdy jsou dosaženy určité hraniční hodnoty.

5 kroků prediktivní údržby

Prediktivní údržba umožňuje činit predikce ohledně stavu systému na základě dat a odpovídajícím způsobem plánovat údržbu. Odkud ale tato data pocházejí? Jak určit ideální čas pro údržbu? A jaké technické požadavky je třeba splnit?

• Krok 1: Sběr dat
  V prvním kroku se provozní data zaznamenávají pomocí senzorů na strojích a prostřednictvím IoT připojení se ukládají do databáze. SSI SCHAEFER k tomuto účelu používá zařízení „Nano Box“ – standardní IPC od společnosti Siemens, které sbírá data v reálném čase na úrovni řízení a přenáší je do systému pro řízení údržby – WAMAS Maintenance Center.

• Krok 2: Analýza dat
  Shromážděná data se následně kombinují s dalšími relevantními informacemi. Klíčové slovo: Big Data. Kromě individuální historie údržby dostupné ve WAMAS Maintenance Center využívá SSI SCHAEFER také globální data z jiných strojů. Na tomto základě speciální algoritmy a technologie strojového učení rozpoznávají vzorce a anomálie.

• Krok 3: Prediktivní diagnostika
  Pomocí statistických metod a modelů vznikají prediktivní diagnózy o budoucím stavu strojů a komponent. Využívá se i umělá inteligence, která se neustále učí z nových dat a poskytuje stále přesnější předpovědi.

• Krok 4: Plánování údržby
  Vytvořené predikce poskytují informace o ideálním čase a typu potřebné údržby. Díky tomu lze údržbu naplánovat dopředu, včas objednat náhradní díly a vyhnout se prostojům.

• Krok 5: Realizace údržby
  Na základě předchozího plánování lze údržbu provádět obzvlášť efektivně – například mimo špičku, s optimalizovaným využitím materiálu i personálu.

   

  Proč se prediktivní údržba vyplatí?

  Prediktivní údržba přináší firmám jistotu v plánování, snižuje nároky na servis a zajišťuje plynulý tok materiálu. Tato údržbová strategie založená na datech a umělé inteligenci dokáže zvýšit produktivitu a efektivitu celého systému – a zároveň výrazně ušetřit náklady.

   

  Má prediktivní údržba i nevýhody?

  Úspěšné zavedení prediktivní údržby s sebou přináší určité výzvy. Po vytvoření potřebné infrastruktury pro komunikaci systémů s umělou inteligencí je třeba vybrat a aplikovat vhodné platformy a modely – což vyžaduje specializované know-how. Důležitá je také kvalita dat – jejich nedostatek může vést k nepřesným předpovědím a chybným rozhodnutím při údržbě.

  Nejlepší řešení prediktivní údržby

  Je prediktivní údržba příliš složitá, zejména pro malé a střední firmy?
  Ne – pokud máte toho správného partnera. SSI SCHAEFER nabízí řešení na míru z jednoho zdroje. Díky špičkovým technologiím a osobní podpoře od našich odborníků můžete naplno využít všech výhod, které prediktivní údržba přináší.

O autorovi

Stefan Unterberger čerpá z více než deseti let zkušeností v oblasti projektového řízení a více než čtyř let strategické expertízy: ve společnosti SSI SCHAEFER měl dříve na starosti IT projekty, Global Project Management Office a Strategy & Business Transformation. Od ledna 2024 se Stefan Unterberger zaměřuje na tuto odbornost ve své pozici Manager for Products & Innovation, kde řídí vývoj jedinečného řešení prediktivní údržby.