Mentenanță predictivă: evitarea timpilor de nefuncționare cu ajutorul mentenanței inteligente
Depozitare, transport, picking: în procesele logistice complexe, toate componentele trebuie să funcționeze perfect împreună. Ce se întâmplă dacă una dintre componente cedează? E nevoie de intervenție rapidă! Reluarea fluxului de mărfuri necesită o intervenție de service neplanificată. Acest lucru generează costuri – care cresc cu fiecare minut de întrerupere.
Există o opțiune pentru a evita acest lucru: mentenanța predictivă.
Ce este mentenanța predictivă?
Mentenanța predictivă este o metodă de anticipare a necesarului de întreținere al unui echipament. În acest scop, datele de operare sunt colectate în timp real și analizate cu ajutorul unor informații suplimentare și al unor algoritmi inteligenți. Detectarea anomaliilor contribuie la identificarea uzurii și a posibilelor defecțiuni din timp, permițând astfel planificarea întreținerii înainte ca problemele să apară.
Analiză comparativă a strategiilor de mentenanță
Mentenanța predictivă este o abordare proactivă, care urmărește efectuarea lucrărilor de întreținere și reparații cât mai devreme posibil – dar doar atunci când acestea sunt cu adevărat necesare. Din acest punct de vedere, mentenanța predictivă se deosebește de alte tipuri de mentenanță:
Mentenanța reactivă
Lucrările de întreținere și reparație sunt efectuate doar atunci când apar defecțiuni sau când uzura este deja avansată.
Mentenanță preventivă
Inspecțiile și lucrările de întreținere sunt efectuate la intervale regulate, indiferent de starea reală a sistemului.
Mentenanță în funcție de starea echipamentului
Aceasta este, de asemenea, un tip de mentenanță reactivă, dar se bazează pe datele provenite de la echipament. Mentenanța se realizează de îndată ce sunt atinse anumite valori de prag stabilite pentru parametrii de funcționare ai echipamentului.
Cele 5 etape ale mentenanței predictive
Mentenanța predictivă facilitează prognoze bazate pe date despre starea unui sistem și permite planificarea măsurilor de întreținere în consecință. De unde obțineți aceste informații? Cum determiniați momentul optim pentru întreținere? Care sunt cerințele tehnice?
Pasul 1: colectarea datelor
Ca prim pas, datele de operare sunt înregistrate prin intermediul senzorilor de pe echipamente și stocate într-o bază de date printr-o conexiune IoT. În acest scop, SSI SCHAEFER utilizează „Nano Box”, un IPC standard de la Siemens, pentru a colecta datele în timp real la nivel de control și pentru a le transfera în sistemul de management al întreținerii computerizate, WAMAS Maintenance Center.
Pasul 2: Analiza datelor
Datele colectate sunt apoi combinate cu alte informații relevante. Cuvânt-cheie: Big Data. Pe lângă istoricul individual de mentenanță disponibil în WAMAS Maintenance Center, SSI SCHAEFER utilizează și datele globale provenite de la echipamente. Pe baza acestora, algoritmii specializați pe analiza datelor și tehnologiile de învățare automată pot recunoaște tipare și anomalii.
Pasul 3: diagnoza predictivă
Metodele și modelele statistice sunt utilizate pentru a crea diagnoze predictive privind starea viitoare a echipamentelor și componentelor, pe baza rezultatelor analizelor. De asemenea, se folosește inteligența artificială. Sistemul învață constant din noile date și oferă predicții din ce în ce mai precise.
Pasul 4: planificarea mentenanței
Previziunile generate oferă informații despre momentul ideal și tipul de lucrări de mentenanță necesare. Acest lucru permite planificarea în avans a intervențiilor, astfel încât piesele de schimb să poată fi comandate la timp, iar timpii de nefuncționare să fie evitați.
Pasul 5: procedura de mentenanță
Lucrările de mentenanță pot fi realizate într-un mod deosebit de eficient pe baza unei planificări prealabile – de exemplu, în perioadele de activitate redusă și cu un consum de materiale și resurse umane adaptat cerințelor specifice.
De ce este rentabilă mentenanța predictivă?
Mentenanța predictivă oferă companiilor siguranță în planificare, reduce efortul de mentenanță și asigură continuitatea fluxurilor de materiale. Strategia de mentenanță bazată pe date și susținută de inteligența artificială poate crește productivitatea și eficiența întregului sistem – economisind costuri semnificative.
Reducing unplanned maintenance operations is one of the biggest advantages of our predictive maintenance solution. This helps avoid costly downtimes and allows resources to be used particularly efficiently.
Mentenanța predictivă nu doar că crește disponibilitatea, dar ajută și la extinderea duratei de viață a echipamentelor și sistemelor. Analiza datelor ajută la identificarea problemelor într-o fază incipientă, înainte de a apărea daune majore. Uzura poate fi, de asemenea, minimizată printr-o mentenanță orientată pe cerințe. Investițiile pe termen lung sunt astfel protejate, iar sustenabilitatea instalației este îmbunătățită.
Are mentenanța predictivă și dezavantaje?
Implementarea cu succes a mentenanței predictive presupune și câteva provocări. După crearea infrastructurii necesare pentru comunicarea sistemelor de inteligență artificială, selecția și aplicarea platformelor de analiză adecvate și a modelelor AI necesită cunoștințe specializate. De asemenea, calitatea datelor este esențială – lipsa de informații poate duce la predicții inexacte și la luarea unor decizii de mentenanță greșite.
Cea mai bună soluție pentru mentenanța predictivă
Ar putea mentenanța predictivă să fie prea complexă, mai ales pentru companiile mici și mijlocii? Nu, dacă ai un partener potrivit alături. SSI SCHAEFER oferă soluții personalizate de mentenanță predictivă dintr-o singură sursă. Cu tehnologii de ultimă generație și suport personalizat din partea experților, puteți beneficia de toate avantajele mentenanței predictive.
Despre autor
Stefan Unterberger se bazează pe o experiență de peste zece ani în managementul proiectelor și mai mult de patru ani de expertiză strategică: la SSI SCHAEFER, s-a ocupat anterior de proiectele IT, de biroul global de management al proiectelor, precum și de strategia și transformarea afacerilor. Stefan Unterberger s-a concentrat pe această expertiză începând din ianuarie 2024, în calitatea sa de Manager pentru Produse și Inovație, unde conduce dezvoltarea soluției inovative de mentenanță predictivă.