Co je prediktivní údržba? Prediktivní údržba je metoda, která využívá technologie Průmyslu 4.0 ke sledování stavu strojů a předvídání možných výpadků.
Zkrácená verze
Prediktivní údržba, známá také jako předvídaná údržba, je inovativní strategie údržby, jejímž cílem je minimalizovat dobu prostojů a prodloužit životnost strojů v průmyslu a strojírenství. Využití analýz dat a prediktivních technologií zvyšuje efektivitu a hospodárnost údržby.
Prediktivní údržba snižuje klidový čas
Oblasti použití prediktivní údržby
Oblasti použití prediktivní údržby jsou rozmanité a rozsáhlé. Jedná se o velké průmyslové závody, automobilový průmysl a výrobu elektroniky. Prediktivní údržba nabízí rozhodující výhodu všude tam, kde neplánované doby prostojů mohou zapříčinit vysoké náklady.
Prediktivní údržba znamená neustálé monitorování dat
Jak funguje prediktivní údržba?
Prediktivní údržba funguje na základě neustálého monitorování stavu stroje pomocí instalovaných senzorů. Aby bylo možné odhalit trendy nebo anomálie, shromažďují tyto senzory údaje o provozu, které jsou následně analyzovány. Modely strojového učení se používají k předvídání, kdy a která část stroje pravděpodobně zaznamená výpadek.
Technické základy
Technické základy prediktivní údržby zahrnují pokročilé technologie senzorů, cloud computing a výkonné procesy analýzy dat. Shromážděná data jsou zpracovávána v reálném čase, takže společnosti jsou okamžitě informovány o stavu svých zařízení, a mohou tak v případě potřeby přijmout vhodná opatření.
Prediktivní technologie zajišťují vyšší disponibilitu zařízení
Příklady z praxe
Mnoho průmyslových odvětví, včetně výroby a strojírenství, již začalo zavádět prediktivní údržbu. Jedním z příkladů je automobilový průmysl, kde prediktivní údržba pomohla optimalizovat intervaly údržby výrobních strojů, čímž se výrazně zvýšila provozní efektivita i výrobní výkon. V leteckém průmyslu pomáhají prediktivní technologie zvýšit bezpečnost letadel tím, že usnadňují plánování údržby a zabraňují neočekávaným výpadkům.
Výhody
- Snížení nákladů na údržbu: Cílená údržba na základě aktuálních dat může zabránit zbytečné údržbě a vysokým nákladům.
- Minimalizace neplánovaných výpadků: Včasným rozpoznáním možných problémů lze neplánované doby prostoje výrazně omezit.
- Prodloužení životnosti strojů: Pravidelná údržba podle potřeby zajišťuje prodloužení životnosti strojů.
- Vyšší efektivita a produktivita: Zamezením doby prostojů zůstává zachována výroba, což zajišťuje vyšší produktivitu.
Prediktivní a preventivní údržba
Zatímco preventivní údržba je založena na pravidelné, předem naplánované údržbě, při níž jsou díly vyměňovány nebo kontrolovány bez ohledu na to, zda dochází k jejich opotřebení, cílem prediktivní údržby je přijímat opatření na základě skutečného stavu stroje. K zásahu dochází pouze tehdy, pokud analýza naznačuje, že je výpadek pravděpodobný.
Strategie údržby jsou plánovány na základě analýz dat
Předepsaná údržba
Další pokročilou strategií údržby je předepsaná údržba, která nejen předpovídá, kdy by měla být údržba provedena, ale také vydává konkrétní doporučení k provedení úkonů. Tento typ údržby také využívá analýzy dat k nalezení optimálního postupu pro minimalizaci doby prostojů a nákladů.
Prediktivní údržba vs. Preventivní údržba
Srovnání těchto dvou přístupů ukazuje, že prediktivní údržba nabízí adaptivní a efektivní způsob optimalizace údržby s podporou dat. Preventivní údržba je na druhou stranu jednodušší na zavedení, ale méně flexibilní a méně cenově výhodná.
Kroky k zajištění realizace
- Záznam dat: Instalace vhodných senzorů k monitorování výkonu stroje.
- Analýza dat: Zpracování a analýza shromážděných dat za účelem zjištění vzorců a anomálií.
- Predikce: Použití modelů strojového učení k předvídání možných výpadků.
- Tvorba a realizace plánu údržby: Plánování a realizace opatření údržby na základě výsledků analýzy.
Data jsou pro prediktivní údržbu nezbytností
Problémy při realizaci
Přestože jsou výhody prediktivní údržby přesvědčivé, společnosti se často potýkají s problémy při jejich zavádění. Klíčovým problémem je dostupnost kvalitních dat. Bez přesných a komplexních údajů mohou být předpovědi prediktivní údržby nepřesné. Zavedení prediktivní údržby navíc vyžaduje značné počáteční investice do technologií a školení a také změny stávajících pracovních postupů.
Čtyři typy strategií údržby
Existují čtyři hlavní typy strategií údržby:
- Corrective Maintenance (nápravná údržba): Reaktivní údržba, která se provádí ihned po výskytu problému.
- Preventive Maintenance (preventivní údržba): Pravidelná, časově řízená údržba, která má zabránit výpadkům.
- Predictive Maintenance (prediktivní údržba): Předpovědi s podporou dat pro plánování údržby.
- Prescriptive Maintenance (preventivní údržba): Rozšíření prediktivní údržby o konkrétní doporučené úkony.
Shrnutí
Prediktivní údržba představuje významný pokrok ve strategii údržby, protože pomáhá společnostem zvyšovat spolehlivost díky analýzám dat a zároveň zvyšovat efektivitu prostřednictvím prediktivní údržby. Aby bylo možné čelit výzvám budoucnosti, je prediktivní údržba díky integraci technologií, jako je internet věcí, big data a strojové učení, klíčovou součástí moderního prostředí Průmyslu 4.0 a nabízí inovativní nástroje pro odborníky z oblasti průmyslu, výroby a strojírenství.
Spojte se s našimi odborníky
Další příspěvky
Senzorika zvyšuje spolehlivost při tváření plechů
Povrchy jsou v automobilovém průmyslu považovány za královskou disciplínu - systém dodatečného vybavování umožňuje dosahování vyšší transparentnosti procesů i u starších lisů díky senzorice a digitalizaci.
Propojení továrny a budovy
Systém řízení budovy Emalytics Automation harmonizuje datové formáty a inteligentně propojuje jednotlivé sektory.
Park All Electric Society – zdařilé propojení odvětví
Flexibilita díky systému akumulátorů a řízení energie.