در صنایع مدرن، هزینه‌های ناشی از توقفات ناگهانی تجهیزات، خرابی‌های پرهزینه و برنامه‌ریزی نامناسب تعمیرات، می‌تواند تأثیر مستقیم و بزرگی بر تولید و سودآوری داشته باشد. در این میان، سیستم نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه (Predictive Maintenance) به‌عنوان یک راهکار هوشمند و مبتنی بر داده، در سال‌های اخیر به یکی از ابزارهای کلیدی برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های نگهداری تبدیل شده است.
Predictive Maintenance چیست؟
نگهداری پیش‌بینانه (PdM)، فرآیندی است که در آن با پایش دائمی یا دوره‌ای وضعیت تجهیزات (Condition Monitoring) و تحلیل داده‌های عملکردی آن‌ها، خرابی‌های احتمالی پیش از وقوع شناسایی می‌شوند. برخلاف روش‌های سنتی مانند نگهداری واکنشی (پس از خرابی) یا نگهداری زمان‌بندی‌شده (Preventive)، در PdM تصمیم‌گیری برای تعمیر یا تعویض، بر پایه داده‌ها و نشانه‌های فنی واقعی انجام می‌شود.
این سیستم چگونه کار می‌کند؟
در یک سیستم پیش‌بینانه، ابتدا نقاط بحرانی و تجهیزات حساس (مانند توربین‌ها، کمپرسورها، موتورها، پمپ‌ها و گیربکس‌ها) مشخص می‌شوند. سپس روی این تجهیزات سنسورهایی نصب می‌شود که به‌صورت پیوسته پارامترهای عملکردی را اندازه‌گیری می‌کنند، از جمله:
ارتعاش (Vibration)
دما
فشار
جریان و ولتاژ
آکوستیک اولتراسونیک
وضعیت روغن یا گریس (Oil Analysis)
داده‌های سنسورها به یک سیستم مرکزی یا نرم‌افزار مانیتورینگ ارسال می‌شوند، جایی که با استفاده از الگوریتم‌های تحلیل روند (Trend Analysis)، مدل‌های فیزیکی و حتی یادگیری ماشین (Machine Learning)، عملکرد تجهیزات تحلیل و خرابی‌های در حال شکل‌گیری شناسایی می‌شوند. در نهایت، هشدارهای هوشمند یا پیشنهادات تعمیراتی تولید شده و برای تیم تعمیرات ارسال می‌شود.
مزایای کلیدی نگهداری پیش‌بینانه
-کاهش چشمگیر توقفات اضطراری
-افزایش طول عمر مفید تجهیزات
-کاهش هزینه‌های تعمیرات سنگین
-بهینه‌سازی برنامه‌ریزی نیروی انسانی و قطعات یدکی
-افزایش ایمنی تجهیزات و محیط کار
-بهبود قابلیت اطمینان تولید (Plant Reliability)
شرکت جنرال موتورز یکی از بزرگ‌ترین تولیدکنندگان خودرو در جهان، پروژه نگهداری پیش‌بینانه را در چندین کارخانه خود در ایالات متحده پیاده‌سازی کرده است. با نصب سنسورهای ارتعاش و جریان روی موتورهای تولید، و استفاده از پلتفرم تحلیل ابری IBM Watson IoT، این شرکت توانست:
تا ۲۰ درصد کاهش توقف خطوط تولید را تجربه کند.
زمان پاسخ تعمیرات را به کمتر از ۳۰ دقیقه کاهش دهد.
خرابی موتورهای الکتریکی را ۴۸ ساعت زودتر از وقوع پیش‌بینی کند.
سالانه ده‌ها میلیون دلار صرفه‌جویی مستقیم در هزینه‌های نگهداری داشته باشد.
این پروژه نمونه‌ای موفق از ترکیب فناوری‌های IoT، کلان‌داده و تحلیل یادگیری ماشین برای نگهداری هوشمند تجهیزات صنعتی است.
چنانچه در واحد صنعتی خود به دنبال کاهش توقفات تولید، افزایش عمر تجهیزات، بهینه سازی نگهداری و حرکت به سمت نگهداری هوشمند هستید، همین حالا با شماره های ۰۹۱۲۸۵۷۸۰۴۶ و ۰۹۱۲۰۱۹۱۳۶۸ تماس بگیرید و یا به ایمیل info@iotbiz.ir درخواست خود را ارسال کنید تا مشاوره رایگان دریافت کنید و راهکار مناسب برای سیستم نگهداری پیش بینانه را دریافت کنید.