Czym jest predykcyjne utrzymanie ruchu i jak działa?

Predictive maintenance, czyli utrzymanie predykcyjne, to nowoczesna metoda zarządzania utrzymaniem ruchu, która umożliwia przewidywanie awarii maszyn, choć nie tylko. Jest silnie powiązana z rozwojem Przemysłu 4.0. Zyskuje na popularności w firmach przemysłowych i produkcyjnych, ale też transportowych, czy energetycznych.

Predictive maintenance odbiega od tradycyjnych strategii, takich jak reakcje na awarie po ich wystąpieniu czy przeprowadzanie regularnych przeglądów bez względu na rzeczywisty stan maszyn. Rozwiązania z obszaru predictive maintenance umożliwiają przewidywanie potencjalnych awarii i podejmowanie działań zapobiegawczych na podstawie analizy danych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możliwe jest zwiększenie efektywności operacyjnej, obniżenie kosztów utrzymania oraz minimalizacja przestojów, np.  w produkcji.

Predictive maintenance – dla jakich firm?

Rozwiązania predictive maintenance znajdują zastosowanie w wielu sektorach, takich jak:

• Produkcja: bieżące monitorowanie stanu maszyn minimalizuje ryzyko nieplanowanych przestojów, optymalizuje procesy produkcyjne. Dla jednego z naszych Klientów przygotowaliśmy rozwiązanie, które umożliwiło optymalizację przetwarzania surowca spożywczego, co znacząco zredukowało ilość odpadów.
• Transport: umożliwia przewidywanie i zapobieganie awariom pojazdów, co przekłada się na większą niezawodność i bezpieczeństwo flot.
• Energetyka: wspomaga monitorowanie i zarządzanie infrastrukturą energetyczną, zwiększając efektywność i stabilność dostaw energii. Dla naszego Klienta przygotowaliśmy rozwiązanie, które umożliwiło przewidywanie awarii sprężarek.
• Wsparliśmy również naszego klienta, producenta maszyn budowlanych, w przewidywaniu awarii sprzętu wyburzeniowego. Nasze rozwiązania pozwoliły m.in. kontrolować wydajność systemu chłodzenia maszyn w przerwach od pracy, czy też wykrywać nieefektywne działanie systemu hydraulicznego.

Powyższe przykłady to tylko część zastosowań systemów z obszaru predictive maintenance. Rozwiązania te znajdują szerokie zastosowanie w różnych firmach, które wdrażają systemy i technologie charakteryzujące tzw. Przemysł 4.0.

 Jakie korzyści przynosi predykcyjne utrzymanie ruchu dla Twojej firmy?

Tradycyjne metody utrzymania ruchu, takie jak naprawy i prewencyjne przeglądy, mają pewne ograniczenia:

• Naprawy: polegają na interwencji po wystąpieniu awarii, co może prowadzić do znacznego czasu przestoju i wysokich kosztów naprawy.
• Prewencyjne przeglądy: konserwacje przeprowadzane rutynowo, niezależnie od rzeczywistego stanu technicznego urządzeń, co może prowadzić do niepotrzebnych kosztów i czasu przestoju.

Predictive maintenance umożliwia monitorowanie rzeczywistego stanu maszyn w czasie rzeczywistym, co pozwala na wczesne wykrywanie problemów i podejmowanie odpowiednich działań naprawczych przed wystąpieniem awarii. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą planować konserwację w sposób optymalny, minimalizując przestoje i koszty.

Jak działają rozwiązania predictive maintenance?

Działanie rozwiązań z obszaru predictive maintenance opiera się na trzech kluczowych elementach:

Trzy elementy bazowe Predictive Maintenance.

• Monitorowaniu stanu maszyn – za pomocą sensorów i czujników zbierane są dane dotyczące pracy maszyn, takie jak temperatura, wibracje, ciśnienie czy zużycie części.
• Analizie danych – dane zebrane z sensorów są przetwarzane i analizowane przy użyciu zaawansowanych technologii analitycznych, takich jak analiza Big Data czy dedykowane modele Machine Learning. Algorytmy przetwarzania danych identyfikują wzorce, anomalie i tendencje, które mogą wskazywać na potencjalne problemy lub awarie.
• Przewidywaniu awarii – na podstawie analizy danych możliwe jest przewidywanie momentu, kiedy maszyna może wymagać interwencji konserwacyjnej lub wymiany części. Dzięki temu można zaplanować działania naprawcze w sposób zapobiegawczy, zanim dojdzie do poważnej awarii i przestoju w produkcji lub działalności operacyjnej.

Warto mieć na uwadze, że na właściwe działanie  rozwiązań z obszaru predictive maintenance wpływają wszystkie powyższe aspekty.

Dlatego ważne jest, aby osoby odpowiedzialne za przygotowanie dedykowanego rozwiązania predictive maintenance  nie tylko skupiły się na etapie przetwarzania i analizowania danych, ale na wstępnie odpowiednio je poznały.

Przykładowo, w jednej z naszych realizacji dla klienta na podstawie danych pochodzących z czujników ​w maszynie wypracowaliśmy metodę odnajdywania ​i oznaczania odchyleń ​od standardowych wartości temperatury i ciśnienia. ​Efektem jest system oznaczający punkty pomiarowe odbiegających znacząco ​od prawidłowych wartości. Dopiero dalszy etap prac polegał na klasyfikacji zdarzeń ​z wykorzystaniem obszaru ​ML zwanego Supervised Learning.

Predicitve Maintenace a Internet of Things, Big Data i AI

Predictive maintenance ma swoje korzenie w czasach rewolucji przemysłowej, podczas której zdano sobie sprawę z potrzeby regularnej konserwacji maszyn. Początkowo stosowano metodę prewencyjną z rutynowymi przeglądami, co prowadziło do zbędnych kosztów i niewykorzystanego czasu pracy maszyn. W latach 70. XX wieku zaczęto rozwijać metodologie przewidywania awarii na podstawie danych, co stało się prekursorem współczesnego predictive maintenance.

Rozwój technologii komputerowych w latach 80. i 90. XX wieku, takich jak mikroprocesory, systemy SCADA i CMMS, umożliwił bardziej szczegółowe zbieranie i analizowanie danych maszynowych. Od lat 2000. Internet Rzeczy (Internet of Things, IoT) pozwolił na zaawansowane monitorowanie stanu maszyn w czasie rzeczywistym, automatyczne zbieranie danych i precyzyjną analizę oraz predykcję awarii.

Postęp w dziedzinach takich jak IoT, Big Data i sztuczna inteligencja miał kluczowy wpływ na rozwój predictive maintenance:

• IoT – umożliwia ciągłe zbieranie danych z wielu źródeł, co pozwala na dokładniejsze monitorowanie i analizowanie pracy maszyn.
• Big Data – analiza dużych zbiorów danych pozwala na identyfikację wzorców, anomalii oraz prognozowanie awarii na podstawie historycznych danych.
• Sztuczna inteligencja (AI) – techniki uczenia maszynowego umożliwiają tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych, które są w stanie przewidywać awarie z wysoką dokładnością.

Te innowacje, a w szczególności rozwój AI, będą istotne dla dalszego rozwoju predictive maintenance, umożliwiając jeszcze dokładniejsze monitorowanie, lepszą analizę danych i szybsze reakcje na potencjalne problemy. Firmy, które skutecznie wdrożą te technologie, mogą liczyć na znaczną poprawę efektywności operacyjnej i redukcję kosztów.

 Jak zacząć wdrażać predykcyjne utrzymanie ruchu w swoim przedsiębiorstwie?

Wdrożenie predictive maintenance zaczyna się od właściwego wykorzystania danych zbieranych przez czujniki, które monitoruję stan maszyn.

Jednak samo posiadanie czujników to dopiero początek. Kluczowe jest to, aby dane zostały odpowiednio przygotowanie i analizowane z wykorzystaniem odpowiednich technologii. Wymaga to zaawansowanej wiedzy i doświadczenia. Właśnie tutaj niezbędni są eksperci, którzy potrafią zidentyfikować, które dane mają największe znaczenie i jak je efektywnie korelować, aby przewidzieć awarie z odpowiednią dokładnością i wyprzedzeniem.

Maksymalizacja potencjału danych z czujników jest możliwa poprzez wdrożenie dedykowanych modeli machine learning (ML), które są dostosowane do specyficznych warunków i sprzętu klienta. Modele te mogą znacząco zwiększyć dokładność przewidywań i tym samym optymalizować działania utrzymania ruchu. Powierzenie kompleksowej analizy danych i tworzenia modeli specjalistom, którzy posiadają zarówno wiedzę z zakresu Data Analytics, jak i Data Science, pozwala na pełne wykorzystanie potencjału predykcji w utrzymaniu ruchu.