Mentenanța predictivă este o strategie care utilizează analiza de date, algoritmi de inteligență artificială și machine learning pentru a prezice cât mai eficient dacă un utilaj sau un dispozitiv urmează să se defecteze. Cele mai utilizate metode pentru a construi un mediu propice pentru mentenanța predictivă este prin implementarea de componente hardware, IoT și a aplicațiilor SCADA, pe scurt, a unui sistem precum LinDA.
Cum funcționează mentenanța predictivă?
Dacă elementele hardware și software au fost implementate corect, mentenanța predictivă își va face simțit efectul chiar din primele trimestre de colectare de date. Acest lucru se datorează și numărului destul de mare de surse de informație pe care inteligența artificială și procesele de machine learning le folosesc pentru a prezice cu exactitate când urmează să aibă loc o defecțiune.
- Date și informații colectate de senzori și camere de supraveghere
- Date provenite de la utilaje și mașinării sau sisteme robotizate
- Perioade de mentenanță anterioare
- Incidente și defecțiuni care au avut loc în trecut
- Numărul mediu de repetări pe care le poate realiza un utilaj/robot
Analizând toate aceste date, în procesele companiei tale se instalează un principiu de mentenanță predictivă ce poate fi susținut de aplicații software dedicate. Un astfel de software va trimite notificări pentru a stabili dacă unul sau mai multe utilaje au nevoie de mentenanță deoarece se preconizează o defecțiune în viitorul apropiat.
Rolul Machine Learning în mentenanța predictivă
Latura de machine learning este responsabilă pentru analiza tuturor datelor culese de componentele hardware și pentru identificarea tiparelor conform cărora unele utilaje și mașinării ar fi supuse unor riscuri de defectare. Este extrem de importantă să profităm de machine learning deoarece principalul lucru la care excelează este recunoașterea datelor care pentru un utilizator uman nu ar însemna nimic sau cel puțin nu ar fi evidente pentru stabilirea unei potențiale defecțiuni.
Interpretarea datelor folosind machine learning poate fi de ajutor și pentru generarea programelor de mentenanță deoarece sunt luate în considerare date din regimurile de utilizare ale utilajelor, condiții externe și indici variabili care în mod normal ar fi greu de centralizat pentru un angajat sau ar necesita foarte multe resurse.
Beneficiile Mentenanței Predictive
Primul și cel mai important avantaj de care fiecare companie din industriile grele se bucură când implementează un sistem LinDA și acționează bazându-se pe mentenanța predictivă este reducerea drastică a timpilor morți (downtime). Cu cât poți să reduci downtime-ul mai mult, cu atât producția va funcționa neîntrerupt pentru mai mult timp, iar pe termen lung, diferențele de costuri, profit și randament pot fi uriașe.
Dacă o linie de producție produce 5000 de articole pe zi, iar în zilele cu defecțiuni neprevăzute acest număr ar putea fi redus chiar și la jumătate, eliminarea acestor timpi de downtime poate însemna diferențierea în piață și creșterea concurenței pentru ceilalți actori importanți.
Un alt beneficiu este reducerea costurilor de mentenanță deoarece se ajunge foarte rar în scenariile în care o defecțiune este foarte gravă și necesită și timp mai mult pentru reparații, timp în care producția este oprită, dar și costuri mai mari pentru piese de înlocuit sau mână de lucru. Să nu mai vorbim de resursele umane blocate în momentele în care defecțiunile neprevăzute apar în sistem.
Alege LinDA pentru integrarea mentenanței predictive
Avem multe exemple pe care le putem folosi în care mentenanța predictivă deja crește randamentul producției exponențial. Secretul LinDA este profesionalismul deoarece fiecare componentă a unui sistem de automatizare este delegată unuia dintre partenerii noștri.
Doar specialiști vor lucra la îmbunătățirea proceselor industriale repetitive ale companiei tale. Contactează-ne și află care sunt cele mai bune soluții de automatizare pentru afacerea ta.
Soluții de automatizare cu beneficii maxime în industrie
