Każda awaria powodująca zwiększenie kosztów czy rosnące wymogi co do wydajności użycia parku maszynowego (OEE) powoduje zmianę nastawienia co do utrzymania ruchu.
By móc efektywnie kierować utrzymaniem ruchu zgodnie z prognozami, niezbędny jest dobry system informatyczny pozwalający na łączenie nie tylko z oprogramowaniem ERP ale także z innymi wspomagaczami takimi jak IoT czy modułami ML. Warto wziąć to pod uwagę przy wyborze systemu klasy EAM czy CMMS. Pierwszą rzeczą przy wprowadzeniu działań prognozowych utrzymania ruchu jest opomiarowanie parku maszynowego za pomocą czujników. Dane z nich zostają zebrane i przetwarzane są za pomocą modułu IoT. Tworzą one później modele, które są w stanie przewidzieć przyszłe usterki. Na rynku znajdziemy wiele modeli uczenia maszynowego (ML), a do najczęściej wybieranych należą: regresja, klasyfikacja, wykrywanie anomalii i analiza przetrwania. Dzięki połączenia z systemami klasy EAM i CMMS, wszystkie procesy stają się zautomatyzowane. Dane archiwalne o awariach, które pojawiły się w przeszłości są zapisane w bazie danych, a wszystkie nowo powstałe zapisane w chmurze pozwalają na zwiększenie efektywności predykcji kolejnych usterek.
Usterki są nieodłącznym składnikiem przy produkcji bez względu na branże. Bardzo szybki rozwój technologii pomiarowej pozwolił w dużej mierze na obniżenie kosztów opomiarowania procesów produkcyjnych, a rozwój programów IT w kategorii gromadzenia i analizy dużej grupy danych, otwiera wiele drzwi na nowe pomysły przy kierowaniu produkcji. Każdy zaplanowany lub nie przegląd czy naprawa sprzętu równa się z przestojem na produkcji co zwiększa koszty. Przemysł 4.0 to nowa teraźniejszość potrzebuje nowego nastawienia i pomysłów. Predykcyjne utrzymanie ruchu w dzisiejszych czasach przy tak szybkim tempie rozwoju technologi stanie się niezbędny aby produkcja mogła działać jak najlepiej.
Źródło:
https://www.dsr.com.pl/predictive-maintenance-czyli-czym-jest-predykcyjne-utrzymanie-ruchu/
