CÔNG TY TNHH MỘT THÀNH VIÊN DỆT 8-3

EIGHT MARCH TEXTTILE COMPANY LIMITED

ỨNG DỤNG IOT, CẢM BIẾN VÀO BẢO DƯỠNG DỰ ĐOÁN

Ngày: 10h:40 (GMT+7) - Thứ sáu, 8/11/2019  |  Lượt Xem: 32

Bảo dưỡng dự đoán làm tăng thêm thời gian máy chạy từ 10 tới 20% trong khi giảm chi phí bảo dưỡng tổng thể đi 5 tới 10% và thời gian lập kế hoạch bảo dưỡng 20 tới 50%.

T rong môi trường của công nghiệp 4.0, bảo dưỡng không chỉ đơn thuần là ngăn ngừa thời gian dừng hoạt động của máy móc thiết bị. Máy móc ngày càng kết nối với nhau dọc theo chuỗi sản xuất. Một thiết bị hỏng có thể làm dừng toàn bộ quá trình sản xuất. Ngày nay, chiến lược bảo dưỡng kém có thể làm giảm năng lực sản xuất tổng thể của nhà máy đi 5-20%. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng thời gian dừng máy không theo kế hoạch đang lấy của các nhà máy sản xuất công nghiệp ước tính khoảng 50 tỷ USD mỗi năm. Thời gian chạy máy dài và liên tục của các máy móc có chi phí vốn lớn và được tích hợp cao có thể đưa ra lợi thế cạnh tranh đáng kể. Việc bảo dưỡng có tốt và có chuẩn bị cẩn thận cũng đưa ra những lợi thế cạnh tranh như vậy. 

Thông thường, có thể đạt được việc sử dụng tối đa các công cụ hoặc các bộ phận hợp thành của máy bằng cách chạy máy cho đến khi máy ngưng hoạt động. Nhưng việc này có thể dẫn đến máy hỏng nghiêm trọng khi các bộ phận bắt đầu rung, quá nóng và hỏng. Ngược lại, các nhà sản xuất thường ứng dụng phương pháp bảo dưỡng dự phòng (Preventative maintenance) - thường xuyên kiểm tra các thiết bị máy móc và điều chỉnh chúng kể cả lúc chưa cần thiết. Tuy nhiên, bảo dưỡng dự phòng không dựa trên tình trạng thực tế của thiết bị, do đó, việc bảo dưỡng đôi khi trở nên dư thừa và lãng phí. Ứng dụng các tiến bộ công nghệ của công nghiệp 4.0 để thực hiện bảo dưỡng dự đoán (Predictive maintenance) cung cấp một giải pháp bảo dưỡng hiệu quả và tiết kiệm hơn.

1.BẢO DƯỠNG DỰ ĐOÁN LÀ GÌ?

Bảo dưỡng dự đoán là thực hành giám sát điều kiện thực tế của thiết bị để dự đoán khi nào xảy ra hỏng hóc và thực hiện bảo dưỡng trước khi máy hỏng. Bảo dưỡng dự đoán sử dụng lượng vô cùng lớn dữ liệu quá trình từ nhiều nguồn, như là các cảm biến quan trọng của thiết bị, các hệ thống lập kế hoạch nguồn doanh nghiệp (ERP), các hệ thống quản lý bảo dưỡng điện toán hóa (CMMS), dữ liệu sản xuất và các phương pháp phân tích tiên tiến để dự đoán hỏng hóc trước khi phải thực hiện hành động ngay lập tức. Với việc thực hiện các khái niệm như là công nghiệp 4.0 hoặc nhà máy thông minh, dữ liệu của quá trình trở nên có sẵn. Điều này cho phép ước tính thời gian chạy máy còn lại của thiết bị với độ chính xác gia tăng. Phương thức bảo dưỡng này luôn được thực hiện khi xảy ra chi phí cao.

2.TẠI SAO BẢO DƯỠNG DỰ ĐOÁN LẠI QUAN TRỌNG 

Quản lý thiết bị là cực kỳ quan trọng trong các ngành sản xuất tại đó các máy móc tiên tiến rất đắt tiền và khấu hao là chi phí chính. Có thể tiết kiệm chi phí chính với bảo dưỡng dự đoán. Bảo dưỡng dự đoán tối đa hóa thời gian máy chạy. Có thể thực hiện việc sửa chữa máy chỉ trước khi có hỏng hóc. Điều này tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn, và nữa là có thể bố trí sắp xếp việc bảo dưỡng để giảm tối đa dừng máy trên toàn hệ thống. Bảo dưỡng dự đoán có thể được sử dụng để làm công việc logistic thêm dễ dàng bằng cách bảo dưỡng máy tại các thời điểm thuận tiện – ví dụ ngoài giờ sản xuất hoặc trong khi nhân lực cần ở gần đó. Cuối cùng là bảo dưỡng dự đoán có thể hỗ trợ phòng vật tư bằng cách dự đoán những phụ tùng nào sẽ được cần đến vào lúc nào.

3.BẢO DƯỠNG DỰ ĐOÁN LÀM VIỆC NHƯ THẾ NÀO?

Hệ thống bảo dưỡng dự đoán dựa vào vô số dữ liệu cảm biến của quá trình giám sát tình trạng máy. Một số các cảm biến này đo lường, ví dụ: • Nhiệt độ • Áp suất • Độ rung • Tốc độ quay • Dòng điện • Các tính chất hóa học của dầu Phụ thuộc vào máy, các giá trị cao hơn hoặc thấp hơn thông thường trong các cảm biến này có thể đưa ra tín hiệu về các vấn đề có thể nảy sinh trong tương lai, ví dụ như:

• Nhiệt độ tăng có thể dẫn tới các bộ phận nóng chảy hoặc cháy và thiết bị có thể cần được sửa chữa trước khi gây ra tổn hại nghiêm trọng.

• Phân tích rung có thể làm ta biết các hỏng hóc có thể xảy ra do độ rung tăng có thể đưa ra dấu hiệu các bộ phận bị hỏng.

• Phân tích dầu bao gồm phân tích các tính chất của chất bôi trơn để ước tính máy đang mòn như thế nào. Tốc độ mòn được ước tính bằng cách đo lượng chất nhiễm bẩn lơ lửng, bẩn mài mòn và v.v… trong chất bôi trơn. Dầu càng bẩn thì càng có dấu hiệu của mòn. Bên cạnh đó cũng có thể nhận diện được rò rỉ dầu và xem xét độ sạch của dầu.

• Phân tích âm và siêu âm: sử dụng âm để phát hiện các vết nứt nhỏ và các đường hàn bị hỏng trước khi có thể nhìn thấy bằng mắt và gây ra rò rỉ khí hoặc chất lỏng.

Giám sát trong thời gian thực các biến số này cho phép can thiệp ngay lập tức để giải quyết các vấn đề trước khi chúng nảy sinh. Phân tích bổ sung chuỗi thời gian có thể làm nổi bật các sự lệch bất thường. Trong khi những sự lệch này dường như có thể chấp nhận được khi được xem xét một mình thì thì phân tích chuỗi thời gian có thể nhận diện các mô hình bất thường và dự đoán vấn đề của tương lai.

4.CÁC THÁCH THỨC CỦA BẢO DƯỠNG DỰ ĐOÁN

Dữ liệu là nhiên liệu của bất kỳ cỗ máy bảo dưỡng dự đoán nào. Chất lượng và lượng dữ liệu là yếu tố hạn chế cho phân tích nguyên nhân gốc rễ và dự đoán hỏng hóc trước khi nó xảy ra. Do vậy, thách thức chính gắn liền với chương trình bảo dưỡng dự đoán là làm tăng chất lượng của dữ liệu và tính bao trùm của dữ liệu. Càng nhiều thông tin về các sự kiện cần dự đoán thì dự đoán càng trở nên tốt hơn.

Chúng ta cần phân biệt rõ dữ liệu yêu cầu – không có nó thì không thể áp dụng được bảo dưỡng dự đoán – và dữ liệu bổ sung cần để cải thiện chất lượng của dự đoán.

Bảo dưỡng dự đoán là khoản đầu tư bộc lộ ngấm ngầm sự thách thức chính thứ hai: thiết lập các quá trình cần ban đầu tạo nên chi phí. Công ty cần bổ sung cảm biến vào máy móc của mình và thiết lập một cơ sở hạ tầng IT, các quá trình và con người được đào tạo.

Dữ liệu từ nhiều nguồn phải được tích hợp lại và được chuyển đổi để làm dữ liệu có sẵn trên nền tảng phù hợp. Dashboard, các hệ thống thư điện tử hoặc cảnh báo SMS phải có tại chỗ để điều phối các cố gắng bảo dưỡng cần thiết. Kiến thức của chuyên gia quá trình và của nhà khoa học dữ liệu là cần để xây dựng và duy trì hoạt động chức năng của mô hình dự đoán. Và con người cần được đào tạo để xử lý dòng chảy thông tin và giải thích các cảnh báo một cách đúng đắn.

Càng nhiều thông tin về các sự kiện cần dự đoán thì dự đoán càng tốt hơn.

5.LỢI ÍCH

Một trong những nghiên cứu toàn diện nhất về tiềm năng của phân tích công nghiệp do công ty McKinsey tiến hành năm 2015 được sử dụng để cho thấy mức độ cải thiện khi ứng dụng bảo dưỡng dự đoán:

• Thời gian dừng máy do hỏng hóc giảm 50%: máy hỏng gây mất nhiều chi phí và gây căng thẳng. Một giờ máy không hoạt động có thể làm mất hàng triệu đô la doanh thu cho công ty có doanh thu trên 100 triệu đô la. Do vấn đề có thể dự đoán trước được, thời gian máy dừng có thể giảm tới mức thấp nhất. Tăng thời gian máy hoạt động liên tục là thách thức đáng kể đối với các công ty sản xuất hoặc các công ty logistic với máy móc hoạt động phụ thuộc lẫn nhau.

• Tuổi thọ hữu dụng của máy tăng 3-5%: Do bảo dưỡng dự đoán làm giảm máy hỏng và đảm bảo máy hoạt động trong các điều chỉnh tối ưu, nó có thể cải thiện tuổi thọ hữu ích của máy/rô bốt.

• Giảm tác động môi trường: Do máy vẫn hữu ích trong thời gian dài hơn và do hiệu suất máy tăng nhờ phân tích tiên tiến, các công ty sẽ bớt lãng phí tài nguyên. Bảo dưỡng dự đoán là một trong vài sáng kiến giúp đạt lợi nhuận sau thuế của công ty và mục tiêu trách nhiệm xã hội doanh nghiệp.

• Giảm chi phí bảo dưỡng 10-40%: Do bảo dưỡng theo kế hoạch được dựa trên lịch xích nên sẽ có những trường hợp khi việc bảo dưỡng được thực hiện khi không cần thiết. Bảo dưỡng dự đoán có thể ngăn ngừa việc như vậy. Hơn nữa, các hệ thống bảo dưỡng dự đoán thông báo cho kỹ thuật viên về những thay đổi họ cần làm cho hệ thống dựa trên các triệu chứng. Ví dụ, cảm biến quan sát được độ rung tăng lên ở máy, nếu có mối tương quan mạnh giữa chức năng không tốt của một bộ phận cụ thể và độ rung tăng thì kỹ thuật viên có thể chú trọng trước tiên vào bộ phận có thể hỏng đó, hoàn thành chỉ các hoạt động bảo dưỡng cần thiết, tiết kiệm thời gian.

• Giảm 10-25% thương vong của công nhân: tận dụng dữ liệu của cảm biến, bằng hệ thống phân tích sẽ giúp các ngành công nghiệp tìm ra cách thức mới để tránh thương vong. Thời gian máy dừng giảm đi và các hệ thống tránh tai nạn có thể báo động hoặc thậm chí dừng thiết bị khi có mối nguy hiểm cho công nhân có thể cải thiện đáng kể các điều kiện của nhà máy và giảm tới mức thấp nhất thương vong của công nhân.

• Giảm 10-20% phế liệu: Hoạt động dưới mức tối ưu không được phát hiện có thể dẫn đến sản xuất gây lãng phí. Nguyên liệu ban đầu, chi phí lao động và thời gian máy bị lãng phí là những ví dụ như vậy. Các hệ thống bảo dưỡng dự đoán có thể biết được vấn đề có thể dẫn đến giảm phế liệu trước khi chúng xuất hiện.

• Phân tích tiên tiến: Thiết lập bảo dưỡng tiên tiến gồm thu thập dữ liệu cảm biến từ nhiều máy. Một khi dữ liệu bắt đầu được thu thập tự động, các nhà phân tích có thông tin sẵn sàng cho phân tích. Dữ liệu này có thể được dùng để nhận diện thông số và các cơ hội tối ưu hóa quá trình.

• Cải thiện chất lượng sản phẩm và tăng sự hài lòng của khách hàng: Dữ liệu cảm biến chi tiết và khả năng quan sát kết quả của việc can thiệp bảo dưỡng dự đoán tạo ra vòng tiến của thực nghiệm và học. Khi nhóm điều chỉnh các thông số của máy và cải thiện kết quả, họ tìm ra phương thức để cải tiến chất lượng.

• Tăng tinh thần của người lao động: Thời gian máy dừng, hoạt động với các thông số dưới tối ưu không chỉ tác động đến đầu ra mà còn tác động tới tinh thần của người lao động. Giải quyết các vấn đề khi chúng nảy sinh có thể gây stress. Bảo dưỡng dự đoán giảm tới mức thấp nhất những trường hợp như vậy.

• Cải thiện hiệu năng theo thời gian: Các hệ thống bảo dưỡng dự đoán là các hệ thống học. Chúng tạo ra cơ sở kiến thức của vấn đề và hiểu các nguyên nhân gốc rễ được dựa trên phản hồi từ các kỹ thuật viên hoặc cảm biến trên nền xưởng.

Thảo luận Facebook

Giúp chúng tôi đánh giá, thảo luận