Czy maszyna może być niezawodna? Czyli czym jest Predictive Maintenance

Czym jest Predictive Maintenance (PDM)?

Podstawowym założeniem Predictive Maintenance (PdM) jest takie monitorowanie stanu realizujących konkretne zadania maszyn i urządzeń, aby zapobiegać jakimkolwiek awariom, zanim te wystąpią. Zgodnie z nazwą, chodzi o przewidywanie i reagowanie jeszcze przed otrzymaniem sygnału, że dany element systemu wymaga naprawy lub wymiany. Fundamentem są dane, na bazie których organizacja może precyzyjnie i skutecznie wyciągać odpowiednie wnioski i planować działania.

Konserwacja zapobiegawcza jest odpowiedzią na współczesne potrzeby przemysłu, który od dłuższego już czasu stara się w jak największym stopniu wyeliminować awarie i ograniczyć przestoje. Stanowi krok naprzód w stosunku do takich metod obsługi urządzeń, jak Preventive Maintenance i Condition-Based Maintenance.

Preventive Maintenance i Condition-Based Maintenance

W pierwszym przypadku firma dokonuje serwisu maszyn i urządzeń niezależnie od aktualnego stanu technicznego i sposobu ich funkcjonowania, bazując na wyznaczonym harmonogramie prac. Sprzęt może nie wskazywać konieczności serwisu, ale chęć uniknięcia ewentualnych problemów stanowi tutaj klucz do podjęcia działania przez firmę. To z kolei oznacza dodatkowe, niepotrzebne koszty, które są do uniknięcia w przypadku zastosowania strategii Predictive Maintenance. Kluczową różnicę zapewniają dane dotyczące funkcjonowania urządzenia w przeszłości oraz informacje uzyskane z sensorów monitorujących sytuację w czasie rzeczywistym. Dzięki nim możliwa jest precyzyjna i bezbłędna ocena procesów produkcyjnych i planowania działań.

Condition-Based Maintenance również bazuje na wykorzystaniu aktualnych informacji o stanie sprzętu, ale nie wykracza tak dalece w sferę diagnostyki. Stosujące tę strategię firmy nie opierają się w swoich aktywnościach serwisowych na skomplikowanych założeniach i algorytmach. Monitoring stanu technicznego odbywa się na bazie sygnałów z czujników, jednak nie uwzględnia wykorzystywania uczenia maszynowego i zebranych danych do opracowywania dalece idących planów działania w przyszłości. Całość ogranicza się do prostszego zarządzania danymi w celu uzyskania pożądanej niezawodności.

Predictive Maintenance stanowi istotny element Przemysłu 4.0, w którym kosztowne przestoje i niespodziewane awarie są ograniczane do absolutnego minimum. Jest tym samym, bez wątpienia, jednym z trendów wpisujących się w automatyzację przemysłu.

Dlaczego konserwacja zapobiegawcza jest przyszłością?

Odpowiedź na to pytanie jest bardzo prosta – Predictive Maintenance przynosi duże oszczędności i znacznie poprawia efektywność działania firmy. Jak podaje amerykański Departament Energii, inwestycja w strategię PdM może obniżyć o nawet 30% koszty utrzymania, o ¾ zmniejszyć liczbę niespodziewanych awarii i skrócić prawie o połowę liczbę godzin przestojów. Odpowiednio wdrożona jest też tańsza o 25% w porównaniu do konserwacji prewencyjnej.

Dla organizacji działających w sektorze przemysłowym oznacza to wielkie korzyści finansowe. Wystarczy spojrzeć na potencjalne straty spowodowane awariami, które według badania WallStreet Journal, osiągają rocznie poziom 50 miliardów dolarów. W 42% przypadków awarie powodujące tak gigantyczne straty powodowane są przez niespodziewane usterki wykorzystywanych urządzeń. Ryzyko związane z brakiem stosowanie predykcyjnego utrzymania ruchu jest więc spore, podobnie jak koszty wynikające z nagłych kłopotów linii produkcyjnych.

Konserwacja zapobiegawcza w automotive

Warto zaznaczyć, że koncept konserwacji zapobiegawczej wykracza też coraz częściej poza przemysł. Rośnie jego znaczenie w sektorze automotive, w którym producenci chcą dokładniej monitorować zużycie komponentów, by optymalizować usługi serwisowe i produkcję oraz magazynowanie części zamiennych.

Potencjał technologii dostrzegają też osoby zarządzające flotami samochodowymi, którym Predictive Maintenance ułatwia dbanie o najwyższą sprawność pojazdów i lepsze wykorzystanie zasobów. Korzyści są widoczne po stronie producenta, jak i samego użytkownika, którego samochód monitorowany jest na bieżąco, a nie jedynie sprawdzany podczas wyznaczonych z góry co określony czas kontroli serwisowych. A wszystko to dzięki użyciu sztucznej inteligencji, sensorów oraz rozwiązań chmurowych.

Działający na wyobraźnię jest również przykład amerykańskiej marynarki wojennej, która strategię wykorzystuje do efektywnego serwisowania okrętów i usuwania rdzy. Łącząc Predictive Maintenance z użyciem zaawansowanych dronów oraz sztucznej inteligencji, armia ogranicza czas pobytu okrętów w stoczniach i zmniejsza ryzyko wystąpienia katastrof morskich, jednocześnie wprowadzając oszczędności w działaniach, które do niedawna generowały roczne koszty na poziomie 3 miliardów dolarów.

Predykcyjne utrzymanie ruchu i konserwacja zapobiegawcza to naturalna optymalizacja procesów, analiza i reagowanie na zdarzenia w czasie rzeczywistym, co naturalnie podnosi efektywność działania i pozwala ograniczać koszty związane z postojami i oczywiście wykorzystaniem części zamiennych. Czy jednak to szansa dla każdego?

Predictive Maintenance nie jest dla każdego

Wizja maszyn, które nie ulegają awariom kusi, ale konserwacja zapobiegawcza nie jest uniwersalnym środkiem, równie dostępnym i efektywnym dla każdego. O skuteczności stosowanych rozwiązań decydują dane, a te dostarczane są przez sensory o różnym stopniu zaawansowania. Pochodzące z nich informacje trafiają do zautomatyzowanych systemów rejestrujących, gdzie następnie podlegają weryfikacji. W skrócie – są porównywane z ustalonymi limitami, parametrami alarmowymi i w przypadku przekroczenia granic, stają się podstawą do wystosowania ostrzeżenia wysyłanego do odpowiednich osób.

Wdrożenie tej strategii jest prostsze i skuteczniejsze w przypadkach, kiedy liczba potencjalnych odstępstw od normy w działaniu maszyn nie jest zbyt duża. Gdy rośnie liczba elementów do monitorowania, a wraz z nią także liczba możliwych usterek komponentów i mechanizmów danego systemu, wówczas zastosowanie predictive maintenance jest dużo trudniejsze i mniej praktyczne.

Należy również pamiętać, że na tym etapie rozwoju na inwestycje w predykcyjne utrzymanie ruchu decydują się głównie wiodący przedstawiciele branży przemysłowej. Jednym z podstawowych wyzwań w tym zakresie jest zadbanie o prawidłowe wyszkolenie specjalistów, by potrafili skutecznie wykorzystywać możliwość konserwacji zapobiegawczej. Tak jak wiele nowoczesnych technologii, także i ta wymaga strategii wdrożenia i dopasowania do charakteru działań oraz możliwości danej firmy. Tylko wówczas sprawdzi się jako element wdrożenia systemu opracowanego w celu zmniejszania liczby awarii i ograniczania kosztów nieplanowanych przestojów. Stąd też tak ważne jest posiadanie zaufanego partnera, który oferuje doradztwo cyfrowe i wskazuje, jak wykorzystać dostępne oprogramowanie, urządzenia i technologie w prowadzonym biznesie.

Smart fabryka przyszłości i predykcyjne utrzymanie ruchu

Być może z czasem szybko rozwijający się przemysł 4.0 dojdzie do etapu, w którym niespodziewane awarie staną się tylko wspomnieniem dawnych czasów. Bezawaryjne maszyny będą realizować powierzone zadania z najwyższą efektywnością, a systemy będą czuwać nad niezawodnością ich pracy. Bezpieczeństwo i najwyższe standardy jakości będą normą. To moment, do którego z pewnością cały czas się zbliżamy. Nim jednak nadejdzie, czeka nas jeszcze kilka wyzwań do pokonania. W GlobalLogic zrobimy wszystko, by pomóc partnerom zajmującym się produkcją przemysłową uporać się z nimi jak najsprawniej, tworząc systemy informatyczne w oparciu o pełen cykl rozwoju produktu.

Kariera w GlobalLogic – dołącz do naszego zespołu

Szukasz pracy w IT? Sprawdź, co możemy zaoferować ci w GlobalLogic! Innowacyjne projekty dla partnerów z różnych branż realizujemy w biurach zlokalizowanych w sześciu miastach: Wrocławiu, Krakowie, Szczecinie, Koszalinie, Zielonej Górze i Bydgoszczy. Jeśli chcesz zmieniać świat i każdego dnia rozwijać się jako developer, QA Enginner czy Test Automation Engineer, sprawdź nasze oferty pracy w zakładce kariera.