Hva er eksempler på prediktivt vedlikehold?


Beste svaret

Her vil jeg ta eksemplet med Predii.

Predii , et prediktivt AI-selskap basert på Palo Alto, er et selskap som hjelper til med å gjøre denne visjonen til virkelighet.

Bedriftenes løsning bruker et nettverk av sensorer for å gi strømmer av binære data som registrerer målinger, som posisjon, hastighet, temperatur og så videre. Fra et vedlikeholds- og reparasjonsperspektiv er det å være i stand til å logge og identifisere avvik i denne typen attributter nøkkelen til å kunne forutsi om en komponent er i ferd med å mislykkes.

Komplekse matematiske modeller brukes til å identifisere “vanlig ”Driftsforhold, så sjekker systemet kontinuerlig komponenter, mater data tilbake til Predii og overflatesignaler som ikke faller innenfor den“ vanlige ”driftsgrensen.

Tar dette et skritt videre, teknologien som Predii er oppretting kan potensielt integreres med produsentens administrasjonsprosedyre for forsyningskjede for å bidra til effektivisering i prosessen for forsyningskjedestyring. via enheter koblet til skyen, som alle hjelper produsenter til å bedre planlegge komponentproduksjon og derfor sikre at lagernivået er optimalt. Med muligheter som dette kan man se hvordan prediktivt vedlikehold, drevet av kunstig intelligens, har potensial til å spare milliarder dollar globalt for produsenter.

Endelig, ifølge nylig rapport om den fjerde industrielle revolusjonen, som vi for øyeblikket opplever av teknologiressursen DZone, vil markedet for prediktivt vedlikehold vokse fra 2,2 milliarder dollar i 2017 til 10,9 milliarder dollar innen 2020. Det er en økning på 39\% i årlig vekst!

Med prognoser som disse og økt bruk av prediktive vedlikeholdsløsninger, vil produsenter kunne øke kostnadsbesparelsene ved å optimalisere prosessene for forvaltning av eiendeler og komponenter.

For å lese en fullstendig beskrivelse, sjekk denne artikkelen – Hvordan bruk av AI vil spare milliarder dollar for produsenter.

Svar

Jeg la merke til at de fleste av svarene faktisk dreide seg om å liste opp tilstandsovervåkingsteknikker som brukes som en del av

tilstandsbasert vedlikehold og er i tillegg en integrert del av prediktivt vedlikehold.

Første ting først, tilstandsbasert vedlikehold / overvåking ( CBM) og prediktivt vedlikehold er ikke det samme – de er like, men de representerer to forskjellige vedlikeholdsstrategier.

Prediktivt vedlikehold kombinerer tilstandsbasert diagnostikk (måling av vibrasjoner, temperatur og andre variabler som har et forutsigbart mønster) med komplekse prediktive formler for å nøyaktig forutsi når et utstyr skal mislykkes.

CBM er avhengig av angitte intervaller og mangler de prediktive formlene som brukes til å tolke forskjellige trender.

Så på en måte er prediktivt vedlikehold en mer nøyaktig versjon av tilstandsbasert vedlikehold.

Her er et forenklet eksempel på prediktivt vedlikehold:

  1. Du har et aktivum.
  2. Du installerer / ettermonterer en eller flere sensorer på den eiendelen.
  3. Du kobler disse sensorene til en moderne CMMS-programvare eller annen spesialisert programvare som er i stand til å kommunisere med sensorene og lagre sanntidsdata.
  4. Du ansetter en person / selskap (eller trener noen internt) som kan administrere disse dataene – bruk en prediktiv formel for å beregne hvor lenge eiendelene (eller delene) varer før det mislykkes.
  5. Du planlegger vedlikehold før det forutsagte feilpunktet og bestiller reservedeler (om nødvendig).

Hvis du virkelig er interessert i dette emnet, er det noen som anbefales lesestoff:

En komplett guide til forutsigende vedlikehold

3 hovedtyper av vedlikeholdsstrategier (side-ved-side-sammenligning)

Limble introduserer modulær IOT-sensoroppsett for under $ 1000

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *