Jaké jsou příklady prediktivní údržby?


Nejlepší odpověď

Zde si vezmu příklad Predii.

Predii , společnost zabývající se prediktivní údržbou AI se sídlem v Palo Alto, je jednou ze společností, která pomáhá tuto vizi uskutečnit.

Řešení firem využívá síť senzorů poskytovat toky binárních dat, která zaznamenávají měření, jako je poloha, rychlost, teplota atd. Z hlediska údržby a oprav je schopnost protokolovat a identifikovat nesrovnalosti v těchto druzích atributů klíčem k schopnosti předvídat, zda některá součást selže.

K identifikaci „běžných“ se používají složité matematické modely. „Provozní podmínky, systém pak nepřetržitě kontroluje komponenty, přenáší data zpět na Predii a vynořuje signály, které nespadají do„ běžného “provozního prahu.

Tím, že jde o krok dále, technologie, kterou Predii jsou vytváření by mohlo být potenciálně integrováno do postupu řízení dodavatelského řetězce výrobců, což by pomohlo zvýšit efektivitu v procesu řízení dodavatelského řetězce.

Predii mohl předvídat, že v měřítku budou součásti brzy selhat, výrobce může dostat oznámení prostřednictvím zařízení připojených k cloudu, což všechno pomáhá výrobcům lépe plánovat výrobu komponent, a tím zajistit optimální úroveň zásob. S takovými možnostmi je vidět, jak prediktivní údržba poháněná umělou inteligencí může výrobcům globálně ušetřit miliardy dolarů.

Nakonec podle nedávná zpráva o 4. průmyslové revoluci, kterou v současné době zažívá technologický zdroj DZone, trh prediktivní údržby má růst z 2,2 miliardy USD v roce 2017 na 10,9 miliardy USD do roku 2020. To je meziroční nárůst o 39\% růst!

Díky předpovědím, jako jsou tyto, a zvýšenému přijetí řešení prediktivní údržby budou výrobci schopni dále zvyšovat úspory nákladů optimalizací svých procesů správy aktiv a komponent.

Chcete-li si přečíst celý text description, check this article – Jak aplikace AI ušetří výrobcům miliardy dolarů.

Odpověď

Všiml jsem si že většina odpovědí se vlastně točila kolem výpisu technik monitorování stavu, které se používají jako součást

údržba založená na podmínkách a navíc jsou nedílnou součástí prediktivní údržby.

Nejdříve nejdříve, údržba / monitorování založené na podmínkách ( CBM) a prediktivní údržba nejsou totéž – jsou si podobné, ale představují 2 různé strategie údržby.

Prediktivní údržba kombinuje diagnostiku založenou na podmínkách (měření vibrací, teploty a dalších proměnných, které mají předvídatelný vzorec) pomocí komplexních prediktivních vzorců , které přesně předpovídají, kdy by zařízení mělo selhat.

CBM spoléhá na stanovené intervaly a postrádají ty prediktivní vzorce, které se používají k interpretaci různých trendů.

Takže svým způsobem je prediktivní údržba přesnější verzí údržby založené na podmínkách.

Zde je zjednodušený příklad prediktivní údržby:

  1. Máte aktivum.
  2. Instalujete / dovybavujete jeden nebo více senzorů na tomto aktivu.
  3. Tyto senzory připojíte k modernímu softwaru CMMS nebo k jinému specializovanému softwaru, který je schopen komunikovat se senzory a ukládat data v reálném čase.
  4. Najmete osobu / společnost (nebo někoho zaškolíte interně), která tato data dokáže spravovat – pomocí prediktivního vzorce vypočítáte, jak dlouho vydrží aktiva (nebo jejich části) dříve selže.
  5. Plánujete údržbu před tímto předpokládaným bodem selhání a objednáte náhradní díly (pokud je to nutné).

Pokud vás toto téma opravdu zajímá, zde je několik doporučených čtecí materiál:

Kompletní průvodce prediktivní údržbou

3 hlavní typy strategií údržby (vzájemné srovnání)

Společnost Limble představuje nastavení modulárního snímače IOT za méně než 1 000 $

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *