Czas czytania artykułu: 5 minut

Predictive maintenance odzwierciedla nowoczesne podejście do prowadzenia biznesu – wspiera zrównoważony rozwój, ogranicza ślad węglowy i wykorzystuje innowacyjne technologie. Firmy, które zdecydowały się przejść na tę strategię utrzymania ruchu, cechują się większą elastycznością i stabilnością. Umacnia to ich pozycję nawet w warunkach silnej konkurencji. Na czym polega predictive maintenance? Jak wdrożyć predykcyjne utrzymanie ruchu w firmie? Wyjaśniamy.

Z tego artykułu dowiesz się:

1. Czym jest predictive maintenance?
2. Czym predykcyjne utrzymanie ruchu różni się od innych strategii?
3. Jakie są najważniejsze technologie związane z predictive maintenance?
4. Jakie korzyści może przynieść predictive maintenance firmie?
5. Jak wdrożyć predykcyjne utrzymanie ruchu w firmie?

Predictive maintenance – co to jest?

Predictive maintenance, czyli predykcyjne utrzymanie ruchu, to nowoczesna strategia zarządzania maszynami i urządzeniami, która polega na przewidywaniu potencjalnych awarii i podejmowaniu działań zapobiegawczych przed ich wystąpieniem. Opiera się na ciągłym monitorowaniu stanu technicznego maszyn za pomocą zaawansowanych technologii. Dzięki temu firma może optymalnie planować działania serwisowe, minimalizując ryzyko nieplanowanych przestojów.

Predykcyjne utrzymanie ruchu pozwala na tworzenie cyfrowych bliźniaków (digital twins), czyli wirtualnych modeli urządzeń. Umożliwiają one symulację działania maszyn, testowanie różnych scenariuszy i porównywanie parametrów bez ingerencji w rzeczywistą produkcję.

 Jak predictive maintenance różni się od innych strategii utrzymania ruchu?

Predykcyjne utrzymanie ruchu coraz częściej zastępuje tradycyjne strategie. Dzieje się tak dlatego, że jest skuteczniejsze i zapewnia większą elastyczność w zarządzaniu parkiem maszynowym.

Inne strategie utrzymania ruchu to m.in.:

• Utrzymanie reaktywne – polega na podejmowaniu działań serwisowych dopiero po wystąpieniu awarii. Takie podejście naraża firmę na nieplanowane przestoje i wyższe koszty napraw.
• Utrzymanie prewencyjne – w tej strategii przeglądy i prace konserwacyjne wykonywane są według ustalonego harmonogramu. Podejście to może zapobiegać niespodziewanym awariom, ale naraża firmę na niepotrzebne wydatki związane z nadmiernymi pracami serwisowymi w przypadku sprzętu, który w praktyce jeszcze tego nie wymaga.

W porównaniu z innymi strategiami predictive maintenance oferuje bardziej proaktywne i efektywne podejście do zarządzania konserwacją i serwisowaniem. W ten sposób zapewnia większą efektywność operacyjną i pozwala utrzymywać zdolności produkcyjne na najwyższym poziomie.

Jak działa predictive maintenance? Kluczowe technologie i procesy

Kluczowe technologie i procesy wykorzystywane w predictive maintenance to Internet Rzeczy (IoT), analityka danych i sztuczna inteligencja (AI), która wykorzystuje uczenie maszynowe. Rozwiązania te pozwalają zbierać i przetwarzać ogromne ilości informacji. Dzięki nim firma może dokonywać oceny faktycznego stanu urządzeń technicznych w czasie rzeczywistym.

Rola IoT i analityki danych w predykcyjnym utrzymaniu ruchu

Zamontowane na maszynach czujniki, które działają w ramach Internetu Rzeczy, zbierają dane dotyczące bieżących parametrów, takich jak temperatura, wibracje czy ciśnienie. Te informacje są następnie przesyłane do systemów analitycznych w celu szczegółowej analizy.

Analityka danych pozwala na identyfikację wzorców i anomalii, które mogą wskazywać zbliżającą się awarię, np. zbyt intensywne wibracje mogą świadczyć o wysokim poziomie zużycia komponentów. Umożliwia to wykrywanie problemów, zanim zaczną one rzutować na jakość lub płynność produkcji.

Sprawdź usługę monitoringu pomieszczeń i obiektów od Plusa dla Biznesu.

Jak AI i uczenie maszynowe pomagają przewidywać awarie?

Sztuczna inteligencja umożliwia monitorowanie danych w czasie rzeczywistym, identyfikując odchylenia od normy. Na podstawie analizy generowane są alerty dla operatorów, którzy mogą dzięki temu podjąć działania naprawcze. Ułatwia to optymalizację procesów związanych z utrzymaniem ruchu i zmniejsza ryzyko niewywiązania się z kontraktów z powodu spadku mocy produkcyjnych spowodowanych nieplanowaną awarią.

Algorytmy uczenia maszynowego są trenowane na historycznych danych operacyjnych, co pozwala im na rozpoznawanie nawet skomplikowanych wzorców prowadzących do awarii. W miarę gromadzenia nowych danych, modele te uczą się i adaptują, zwiększając precyzję swoich prognoz.

Korzyści z predictive maintenance dla firm i przemysłu

Nieustanne monitorowanie urządzeń umożliwia wczesne wykrywanie potencjalnych problemów, co pozwala na ich szybkie i skuteczne rozwiązanie. Sprawia to, że działalność produkcyjna firmy może być realizowana zgodnie z przyjętymi założeniami.

Korzyści zapewniane przez predictive maintenance:

• Redukcja nieplanowanych przestojów – dzięki wczesnemu wykrywaniu potencjalnych awarii możliwe jest zaplanowanie działań serwisowych w dogodnym czasie. Minimalizuje to zakłócenia w produkcji.
• Wydłużenie żywotności sprzętu – regularne monitorowanie i szybka reakcja na pojawiające się problemy zapobiegają poważniejszym uszkodzeniom. Przekłada się to na dłuższy czas eksploatacji maszyn.
• Obniżenie kosztów konserwacji – monitorując stan maszyn, firmy mogą przeprowadzać prace serwisowe tylko wtedy, gdy są one konieczne. Redukuje to niepotrzebne koszty związane z utrzymaniem ruchu.
• Zwiększenie bezpieczeństwa pracy – identyfikacja potencjalnych usterek, zanim staną się one poważnym zagrożeniem minimalizuje ryzyko wypadków.
• Łatwiejsze planowanie operacyjne – przewidując potrzeby serwisowe, firmy mogą efektywniej planować produkcję i zarządzać zasobami.

Wiedząc, co to jest predictive maintenance, firma może także poprawić swój wizerunek. Kontrahenci będą ją wówczas postrzegać jako niezawodnego partnera biznesowego, który posiada możliwości do zapewnienia terminowych dostaw.

Integracja innowacyjnych rozwiązań wiąże się jednak także ze wzrostem zagrożenia cyberatakami. Firmy muszą więc zadbać o bezpieczeństwo systemów IoT poprzez wdrożenie odpowiednich środków technicznych i organizacyjnych.

Jak wdrożyć predictive maintenance w firmie?

Wdrożenie predykcyjnego utrzymania ruchu w przedsiębiorstwie wymaga integracji nowoczesnych technologii oraz dostosowania procesów operacyjnych do nowych standardów. Kluczowe są przy tym rozwiązania z zakresu Internetu Rzeczy, które wykorzystują komunikację M2M (Machine-to-Machine).

Do obsługi rozproszonych czujników można wykorzystywać karty telemetryczne M2M. Umożliwiają szybką i nieprzerwaną wymianę danych między urządzeniami, niezależnie od ich lokalizacji. Charakteryzują się większą wytrzymałością, dzięki czemu mogą pracować w trudnych warunkach przemysłowych nawet przez 10 lat.

Do zarządzania całym systemem firma może wykorzystać platformę smartM2M. Pozwala ona na stałe monitorowanie wskazań wszystkich czujników, a także zaawansowaną analizę danych. Procesy robocze między zintegrowanymi urządzeniami mogą być realizowane w sposób zautomatyzowany, co przekłada się na niższe koszty i poprawia efektywność operacyjną przedsiębiorstwa.

Jeśli firma działa w trudnych warunkach środowiskowych, które ograniczają zasięg fal radiowych, może wykorzystać sieć Narrowband (NB-IoT). Umożliwia ona przesyłanie danych nawet w miejscach, w których inne sposoby komunikacji zawodzą.

Implementacja predykcyjnego utrzymania ruchu z zastosowaniem rozwiązań od Plusa dla biznesu pozwoli Twojej firmie zoptymalizować procesy operacyjne, obniżyć koszty i zmniejszyć podatność na przestoje spowodowane niespodziewanymi awariami. Skontaktuj się z Doradcą Biznesowym, który pomoże wybrać rozwiązania dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.

Sprawdź też, jak IoT można wykorzystać w rolnictwie i ochronie środowiska.