Megelőző karbantartás – Gyártás állásidő nélkül

Ha sok kilométert teszünk az autóba, a gumik menthetetlenül elkopnak, ezért rendszeres időközönként cserélni kell őket. Ugyanez a helyzet az ipari berendezések esetében is, ahol egy meghibásodott alkatrész megakaszthat egy teljes ellátási láncot, ami könnyen rendkívül költségessé válhat. Erre a problémára nyújt hatásos megoldást a megelőző karbantartás, ami az Ipar 4.0 adta technológiai lehetőségek erejét kiaknázva biztosítja, hogy jóval a baj megtörténte előtt orvosolható legyen a meghibásodás.

Hogyan működik a megelőző karbantartás?

A megelőző karbantartás olyan IoT eszközök és szenzorok alkalmazását jelenti, amelyek valós időben gyűjtenek adatokat a gépekről, folyamatokról, alkatrészek állapotáról, valamint olyan külső tényezőkről, mint a páratartalom, hőmérséklet és egyéb környezeti feltételek. Az adatokat ezután big data technológiák segítségével elemzik, és összehasonlítják a korábbi meghibásodásokkal. A mesterséges intelligencián keresztül történő mintafelismerés és algoritmusok felhasználásával a rendszer képes azonosítani, hogy mikor hibásodhat meg egy alkatrész, és megállapítja a karbantartás optimális időpontját. Ahogy a rendszer folyamatosan tanul, előrejelzései egyre pontosabbá válnak, lehetővé téve a megelőző intézkedések tervszerű végrehajtását és ezáltal a folyamatos gyártást.

Hogyan segíti a gépi tanulás a megelőző karbantartást?

A prediktív karbantartási alkalmazások úgy aknázzák ki a gépi tanulás erejét, hogy automatizálják az egyes szenzorjelek küszöbértékeinek beállítását és az ezekből nyert adatok néhány gépi viselkedési metrikává történő összegzését. Ennek eredményeképpen a gépet felügyelő technikus gyorsan hozzáférhet a kulcsfontosságú információkhoz, észlelheti a gép szokatlan viselkedését, és előre ütemezheti a karbantartási tevékenységeket, csökkentve ezzel a munkaidőt.

Miért nem elegendő ma már a hagyományos karbantartás?

A legtöbb hazai ipari vállalkozás még mindig a hagyományos karbantartási módszereket alkalmazza. Ez azt jelenti, hogy csak akkor végeznek karbantartást, ha már fennáll a probléma, vagy pedig korábbi tapasztalatok alapján, esetleg jogszabályban rögzített időközönként történik meg a szervizelés.

Ha egy egyszerűbb önálló termelési egységről van szó, ez a hagyományos megközelítés megfelelő lehet, ugyanakkor nem hatékony az összetett gyártósorok esetében. Ha egy alkatrész meghibásodására várunk a javítással, az jelentős állásidőt és költségeket okozhat. A modern, egymástól függő komponensekkel rendelkező gyártósoroknál ez akár teljes leálláshoz is vezethet. Ezért a karbantartáshoz más megközelítésre van szükség. Az adatokat és gépi tanulási algoritmusokat használó prediktív karbantartás segíthet a vállalatoknak felismerni a potenciális problémákat, mielőtt azok meghibásodáshoz vezetnének, és optimalizálni a karbantartási ütemterveket, csökkentve a költségeket és az állásidőt.

Milyen megelőző karbantartási megoldást használunk a Rexrothnál?

A CytroConnect a Bosch Rexroth által fejlesztett felhőalapú prediktív karbantartási szolgáltatás. A szoftver magában foglalja a platformján keresztül történő elemzést, a felhasználói felület működtetését, a valós idejű felügyeletet, valamint a megelőző karbantartással kapcsolatos szaktanácsadást. A CytroConnectet elsősorban olyan iparágakban hasznosítják, ahol az állásidő költségei a legmagasabbak, mint például a cellulóz- és papíripar, a bányászat, a kohászat, a cukoripar, a cementipar és a gumifeldolgozás.

Az alábbi videóban egy esettanulmány látható, ahol a CytroConnect Solution az újrahasznosító iparban játszik kulcsszerepet.