Что такое предиктивное обслуживание?
Предиктивное обслуживание подразумевает непрерывный мониторинг и измерение состояния оборудования для обнаружения ранних признаков ухудшения, тем самым облегчая своевременную замену или ремонт деталей до возникновения отказа.
Хотя предиктивное обслуживание похоже на профилактическое обслуживание, оно отличается тем, что фокусируется на раннем обнаружении ухудшения и выполнении обслуживания только при необходимости, что снижает вероятность дополнительных расходов, связанных с регулярными плановыми заменами, типичными для профилактического обслуживания.
Учитывая уход на пенсию квалифицированных рабочих и необходимость сокращения расходов, обрабатывающая промышленность все чаще принимает цифровую трансформацию (DX). Прогностическое обслуживание, которое выявляет проблемы на ранней стадии, внедряется вместе с системами искусственного интеллекта и машинного обучения, улучшая обслуживание не только отдельных деталей, но и целых объектов.
Разница между прогностическим обслуживанием и профилактическим обслуживанием
Прогностическое обслуживание подразумевает непрерывный мониторинг и измерение состояния оборудования для прогнозирования и устранения ухудшения до возникновения сбоев или отклонений. В отличие от этого, профилактическое обслуживание подразумевает заранее определенные частоты замены деталей, что приводит к периодическим заменам независимо от фактического износа. Прогностическое обслуживание, однако, опирается на мониторинг состояния для выполнения обслуживания по мере необходимости при обнаружении ухудшения.
Реализация предиктивного обслуживания требует системы для непрерывного измерения и мониторинга, что может быть дорогостоящим и трудоемким для внедрения. Однако это может сократить расходы, связанные с регулярной заменой деталей. Профилактическое обслуживание, хотя и влечет расходы на замену деталей, которые все еще могут быть функциональными, проще в реализации из-за определенного графика замены.
Предиктивное обслуживание, машинное обучение и ИИ
Прогностическое обслуживание определяется его подходом к непрерывному измерению и мониторингу, при этом последние достижения в области машинного обучения и ИИ используются для определения того, какие условия означают ухудшение. Эти технологии позволяют компьютерам учиться на обширных исторических данных, различая «нормальные» и «ухудшенные» состояния. Благодаря изучению ИИ этих закономерностей будущие измерения можно точно классифицировать как нормальные или ненормальные.
Примеры прогностического обслуживания
В условиях ухода на пенсию опытных рабочих, повышения сложности оборудования и необходимости экономически эффективного обслуживания обрабатывающая промышленность переходит от профилактического к предиктивному обслуживанию посредством цифровой трансформации (DX). Ниже мы приводим несколько конкретных примеров предиктивного обслуживания.
Предиктивное обслуживание с использованием датчиков вибрации
Один из методов предиктивного обслуживания заключается в установке датчиков вибрации на заводском оборудовании. Прикрепляя датчики к подшипникам, двигателям, насосам и другим компонентам, можно обнаружить аномальные вибрации, указывающие на износ. Существуют также взрывозащищенные датчики вибрации для химических заводов и совместимые датчики для линий по производству продуктов питания и напитков.
Предиктивное обслуживание машин и оборудования
Вместо того чтобы сосредотачиваться на отдельном оборудовании, целые производственные предприятия все чаще внедряют системы предиктивного обслуживания. Эти системы централизуют и визуализируют данные измерений с различного оборудования, что упрощает их анализ. Некоторые системы могут учиться на прошлых данных, сбоях и аномалиях, обнаруживая проблемы, которые ранее можно было определить только с помощью интуиции и опыта квалифицированных работников.
