Řešení
Prediktivní údržba majetku
Zaznamenáváte časté odstávky výroby, a tudíž sníženou výrobní kapacitu? Máte příliš vysoké náklady na údržbu? Rádi byste prodloužili životnost svého majetku?
Nástup digitálních technologií ve výrobě a fenomén Internetu věcí (IoT - Internet of Things) posouvá hranice toho, co je možné, a předkládá před odborníky na údržbu výzvu v podobě prediktivní údržby. Díky zkušenostem z projektů víme, že prediktivní údržba může snížit čas strávený plánováním údržby o 20–50 %, zvýšit účinné využijí strojů a vybavení o 10–20 % a snížit celkové náklady na údržbu o 5–10 %.
Řešení
Prediktivní údržba jednoduše znamená, že servisní odstávky nepřichází příliš pozdě (když dojde k poruše) ani příliš brzo (stroj je v pořádku a není důvod k odstávce), ale v ten pravý moment (když riziko poruchy překročí přijatelnou mez). Jelikož odstávka jediného stroje může mít dopad na celou linku a produkční řetězec, plánování servisu je optimalizováno z hlediska celého výrobního procesu, např. kombinací několika odstávek v jednotlivém časovém rozmezí mimo nejrušnější dobu. Koncept prediktivní údržby je starý desítky let, implementovat jej účinně a levně je však možné teprve teď, když fyzický a digitální svět tvoří jeden funkční celek.
Výhody
- Včasné varování před hrozící poruchou,
- zvýšení efektivního využití strojů a vybavení (snížení počtu odstávek),
- dostupnost 24 hodin denně, 7 dní v týdnu,
- lepší využití servisního času,
- garantovaná dostupnost náhradních dílů,
- méně práce s plánováním servisu a odstávek,
- snížení celkových nákladů na údržbu.
80% snížení počtu neplánovaných odstávek v průběhu prvních tří měsíců provozu. Lis na plastové výrobky.
Zavedení procesu prediktivní údržby sestává ze čtyř základních fází:
1. Generalizace a sběr dat
2. Modelování a hledání vzájemných závislostí
3. Zavedení do výroby
4. Aktualizace modelu založená na zpětné vazbě ve formě dat
