întreținerea predictivă (PDM) este întreținerea care monitorizează performanța și starea echipamentului în timpul funcționării normale pentru a reduce probabilitatea de defecțiuni. Cunoscută și sub denumirea de întreținere bazată pe condiții, întreținerea predictivă a fost utilizată în lumea industrială încă din anii 1990.

cu toate acestea, în realitate, întreținerea predictivă este mult mai veche, deși istoria sa nu este documentată formal. Potrivit ingineriei de Control, ” începutul întreținerii predictive (PDM) ar fi putut fi atunci când un mecanic și-a pus prima dată urechea la mânerul unei șurubelnițe, a atins celălalt capăt al unei mașini și a pronunțat că sună ca un rulment merge prost.”

scopul întreținerii predictive este capacitatea de a prezice mai întâi când ar putea apărea defectarea echipamentului (pe baza anumitor factori), urmată de prevenirea defecțiunii prin întreținere programată și corectivă regulată.

întreținerea predictivă nu poate exista fără monitorizarea stării, care este definită ca monitorizarea continuă a mașinilor în timpul condițiilor de proces pentru a asigura utilizarea optimă a mașinilor. Există trei fațete ale monitorizării stării: online, periodice și la distanță. Monitorizarea on-line a stării este definită ca monitorizarea continuă a mașinilor sau a proceselor de producție, cu date colectate cu privire la vitezele critice și la schimbarea pozițiilor axului („monitorizarea stării mașinilor rotative”, Istec International).

monitorizarea periodică a stării, care se realizează prin analiza vibrațiilor, „oferă o perspectivă asupra schimbării comportamentului vibrațiilor instalațiilor” cu o analiză a tendințelor („monitorizarea stării mașinilor rotative”, Istec International). În cele din urmă, monitorizarea stării la distanță, așa cum sugerează și numele său, permite monitorizarea echipamentelor dintr-o locație la distanță, cu date transmise pentru analiză.

înainte de a stabili un program de întreținere predictivă, o organizație trebuie să ia mai multe etape, care includ:

• analiza necesităților și a istoricului echipamentelor

• revizuirea tuturor înregistrărilor disponibile privind perioadele de nefuncționare, defectele echipamentelor, pierderile (randamentul și energia), potențialele amenzi de reglementare și siguranța la locul de muncă

• stabilirea definițiilor și conceptelor, precum și construirea unui caz pentru PdM

• educarea părților interesate majore și obținerea unui buy-in

• și evaluarea condițiilor actuale ale echipamentului

• selectarea echipamentului pentru implementarea inițială a programului

• dezvoltarea detaliilor sistemului pe baza pe sisteme și/sau componente individuale

• evaluarea oricărei întrețineri preventive sau predictive existente

• decizia ce sisteme să includă și ce să inspecteze pentru

• definirea criticității programului și stabilirea frecvenței PdM și a tipului de program

• evaluarea resurselor anticipate și atribuirea rolurilor și responsabilităților personalului

• organizarea programului și integrarea acestuia sistemul de planificare

• educarea și obținerea buy-in-ului din operațiuni și întreținere

• modernizarea echipamentelor și realizarea instruirii

• crearea unui sistem computerizat de management al întreținerii (CMMS)

aproximativ 65% din personalul de întreținere intervievat în studiul de întreținere predictivă din 2019 al fabricii fiabile au declarat că utilizează întreținerea predictivă. Atunci când este implementat și executat, întreținerea predictivă este o piatră de temelie a unui program de întreținere de succes.

diferența dintre întreținerea predictivă și întreținerea preventivă

în timp ce multe programe de întreținere utilizează un pic din ambele, există mai multe diferențe între întreținerea predictivă și întreținerea preventivă. Întreținerea preventivă a implicat inspectarea și efectuarea întreținerii utilajelor, indiferent dacă echipamentul avea nevoie de întreținere. Acest program de întreținere se bazează fie pe un declanșator de Utilizare, fie pe timp. De exemplu, o unitate de încălzire este deservită în fiecare an înainte de iarnă sau o mașină necesită întreținere programată la fiecare 5.000 de mile.

de asemenea, întreținerea preventivă nu necesită componenta de monitorizare a stării pe care o face întreținerea predictivă. Prin faptul că nu necesită monitorizarea condițiilor, un program de întreținere preventivă nu implică atât de multe investiții de capital în tehnologie și instruire. În cele din urmă, multe programe de întreținere preventivă au nevoie de colectarea și analizarea manuală a datelor.

în timp ce întreținerea preventivă este determinată prin utilizarea ciclului mediu de viață al unui activ, întreținerea predictivă este identificată pe baza condițiilor prestabilite și prestabilite ale anumitor echipamente, utilizând diferite tehnologii. Întreținerea predictivă necesită, de asemenea, mai multe investiții în oameni, instruire și echipamente decât întreținerea preventivă, dar economiile de timp și economiile de costuri vor fi mai mari pe termen lung.

avantajele și dezavantajele întreținerii Predictive

după cum am menționat, avantajele întreținerii predictive sunt extraordinare din perspectiva economiilor de costuri și includ minimizarea timpului de nefuncționare planificat, maximizarea duratei de viață a echipamentelor, optimizarea productivității angajaților și creșterea veniturilor (Immerman, „impactul întreținerii Predictive asupra producției”). Un alt avantaj al întreținerii predictive este capacitatea sa de a transforma atât o echipă de întreținere, cât și o organizație, deoarece implementarea PdM permite managerilor de active să îmbunătățească rezultatele și să echilibreze mai bine prioritățile, cum ar fi rentabilitatea și fiabilitatea.

unul dintre principalele dezavantaje ale întreținerii predictive este timpul necesar pentru evaluarea și implementarea unui program PdM. Având în vedere că întreținerea predictivă este o inițiativă complexă, personalul instalației trebuie să fie instruit cu privire la modul de utilizare nu numai a echipamentului, ci și la modul de interpretare a analizelor (sau a datelor).în timp ce multe organizații aleg să instruiască angajații existenți cu privire la întreținerea predictivă, există contractori de monitorizare a condițiilor care se specializează în efectuarea forței de muncă necesare și analizarea rezultatelor pentru o instalație. Pe lângă costurile de instruire, întreținerea predictivă implică o investiție în instrumente și sisteme de întreținere. Acest cost a scăzut în timp odată cu introducerea tehnologiei bazate pe cloud.

întreținere predictivă vs. Inspecție pentru defecte

de ceva timp, a existat o cantitate considerabilă de confuzie cu privire la modul adecvat de a inspecta prezența unui anumit mod de defecțiune. Ar trebui să efectuez un fel de inspecție senzorială? Ar trebui să efectuez un anumit tip de inspecție cantitativă? Ar trebui să aplic una sau mai multe tehnologii de monitorizare a condițiilor? Ar trebui să aplic o combinație a acestor tehnici pentru a maximiza probabilitatea condiționată de a găsi defectul?

cum pot identifica prezența unui defect cheie în așa fel încât să maximizez timpul pe care departamentul meu de planificare îl are pentru a dezvolta procedurile de lucru, a crea comenzi de lucru, a comanda piesele și a programa și finaliza lucrarea înainte ca probabilitatea condiționată de eșec să devină prea mare? O explicație a tipurilor de inspecții și modul în care acestea se completează reciproc merge mult spre clarificarea celor care sunt cele mai potrivite.

tipuri de tehnici de inspecție Defect

inspecțiile senzoriale au fost mult timp considerate coloana vertebrală a oricărui program de inspecție Bun și lucrări de întreținere. Se credea că trimiterea cuiva suficient de des pentru a inspecta problemele cu mașinile ar duce la identificarea defectelor într-un timp suficient pentru a atenua timpul de nefuncționare neplanificat. Inspectorul ar folosi vederea, sunetul și atingerea pentru a determina dacă s-a schimbat ceva de la ultima inspecție. Orice modificare ar fi înregistrată, raportată și investigată de un meșter la următoarea întrerupere programată.

în timp ce există o cantitate enormă de beneficii pentru a trimite pe cineva în jurul pentru a efectua inspecții, există atât de multe găuri în această strategie că niciodată nu ar trebui să fie considerată coloana vertebrală a programului de inspecție. Inspecțiile senzoriale identifică de obicei doar cele mai evidente și drastice probleme. Este aproape imposibil ca o inspecție senzorială să identifice defectele interne timpurii ale mașinilor.

inspecții senzoriale îmbunătățite

inspecțiile senzoriale îmbunătățite umplu acea zonă gri. Acestea sunt atât o inspecție senzorială, cât și o măsurare cantitativă cu caracteristici de monitorizare a stării. Aceste inspecții utilizează instrumente precum radiometre la fața locului, lumini stroboscopice, pixuri cu vibrații portabile și contoare ultrasonice simple pentru a detecta defectele mai sus pe curba P-F. În timp ce aceste instrumente înmulțesc puterea simțurilor umane, ele au limita lor. Aceste instrumente simple permit detectarea diferitelor moduri de eșec, dar nu ar trebui să înlocuiască un program cuprinzător de monitorizare a condițiilor.

inspecții cantitative

inspecțiile cantitative pot oferi informații utile atunci când vine vorba de generarea de date pentru trending și determinarea duratei de viață caracteristice a unui mod de eșec. Inspecțiile cantitative au nevoie de cineva care să măsoare ceva. Inspecțiile cantitative foarte frecvente includ măsurarea temperaturii unui sigiliu pe o pompă sau măsurarea jocului plăcii din spate pe un rotor al pompei. Aceste măsurători furnizează date planificatorului și inginerului și ajută la determinarea necesității unor acțiuni suplimentare de întreținere.

atunci când este proiectat corespunzător, o procedură de inspecție cantitativă detaliază limitele și măsurătorile preconizate în mod obișnuit. Orice inspecție care necesită ca cineva să măsoare ceva ar trebui să aibă valorile minime, maxime și tipice, cu sarcini condiționate definite pentru momentul în care limitele sunt depășite. Dar o inspecție cantitativă efectuată la frecvența de inspecție adecvată rareori va avea o măsurare care depășește limitele.

întreținerea predictivă ca tehnică de inspecție a defectelor

monitorizarea stării, cunoscută și sub denumirea de întreținere predictivă (PDM), este aplicarea tehnologiilor de monitorizare bazate pe condiții, controlul statistic al proceselor sau performanța echipamentului pentru detectarea timpurie și eliminarea defectelor echipamentului care ar putea duce la nefuncționare neplanificată sau cheltuieli inutile.

și, în general, trebuie să efectuați acest lucru în timp ce echipamentul este în funcționare normală, cu o întrerupere mică sau deloc a procesului. Scopul acestor instrumente (analiza vibrațiilor, termografia în infraroșu, analiza circuitului motorului etc.) este de a găsi defecte care nu au fost găsite prin metode de inspecție disponibile anterior, în timp ce mașina este în funcțiune normală.

profitând de tehnologia disponibilă vă permite să evaluați starea pieselor și prezența defectelor până acum imposibil de detectat. Un exemplu de avantaj pe care aceste instrumente îl au în domeniul inspecțiilor cantitative sau al inspecțiilor senzoriale este utilizarea analizei vibrațiilor pentru a determina prezența unui defect pe un rulment de element rulant.

anterior, mecanicii și morarii se bazau pe „verificări de ridicare” pentru a determina cantitatea de spațiu liber într-un rulment. Din păcate, această tehnică este valabilă numai pentru defectele de rulment care au dus la îndepărtarea materialului de pe căile de rulare ale rulmentului; acest rulment ar fi destul de rău pentru a avea mii de centimetri de joc în el.

oboseala Sub-suprafeței este ușor de văzut cu analiza vibrațiilor și în acest moment în propagarea defecțiunii nu a dus la îndepărtarea materialului de pe căile de rulare. Acesta este cel mai frecvent exemplu al avantajelor tehnologiilor de întreținere predictivă.

există diferite tipuri de tehnici de inspecție a defectelor care pot fi aduse pe o mașină și fiecare are avantajele și dezavantajele sale. Cu toate acestea, aceste tehnici nu sunt înlocuitori exacți unul pentru celălalt. Fiecare determină prezența defectului în diferite locuri de-a lungul curbei P-F și, ca urmare, fiecare oferă funcției de planificare cantități diferite de timp pentru a răspunde defectului.

a modurile de defecțiune, efectele și analiza critică (FMECA) vă pot ajuta să determinați ce tehnici de inspecție ar trebui aplicate, cât de des și cu ce grad de redundanță. Amintiți-vă, trucul este de a echilibra riscul cu rigoare. Cât de mult risc sunteți dispus să luați cu un anumit mod de eșec cuplat cu cât de mult sunteți dispus să plătiți pentru inspecție determină strategia adecvată.

tehnologii de întreținere predictivă

după cum sugerează și numele, scopul întreținerii predictive este de a prezice când este necesară întreținerea. Deși nu există o minge magică 8, există mai multe dispozitive și tehnici de monitorizare a condițiilor care pot fi folosite pentru a prezice în mod eficient eșecul, precum și pentru a oferi avertizări avansate pentru întreținere la orizont.

infraroșu termografie

cunoscut ca o tehnologie de testare nedistructive sau nonintrusive, infraroșu (IR) termografie în întreținere predictivă este utilizat pe scară largă. Cu camerele IR, personalul este capabil să detecteze temperaturi ridicate (aka, hotspot-uri) în echipamente. Componentele uzate, inclusiv circuitele electrice care funcționează defectuos, emit de obicei căldură care se va afișa ca un hotspot pe o imagine termică („întreținere predictivă”, instrumente de fabricație slabă).

prin identificarea rapidă a hotspot-urilor, inspecțiile în infraroșu pot identifica problemele și pot ajuta la evitarea reparațiilor costisitoare și a perioadelor de nefuncționare. Tehnologia cu infraroșu este considerată „una dintre cele mai versatile tehnologii de întreținere predictivă disponibile … utilizată pentru a studia totul, de la componente individuale ale mașinilor până la sisteme de instalații, acoperișuri și chiar clădiri întregi” (Inginerie de Control). Mai multe utilizări pentru tehnologia cu infraroșu includ detectarea anomaliilor termice și a problemelor cu sistemele de proces care se bazează pe retenția și/sau transferul de căldură.

monitorizare acustică

cu tehnologii acustice, personalul poate detecta scurgeri de gaze, lichide sau vid în echipamente la nivel sonic sau ultrasonic. Considerată mai puțin costisitoare decât tehnologia cu ultrasunete, tehnologia sonică este utilă pentru echipamentele mecanice, dar limitată în utilizarea sa. Tehnologia cu ultrasunete are mai multe aplicații și este mai fiabilă în detectarea problemelor mecanice.

permite unui tehnician să „audă fricțiunea și stresul în mașinile rotative, care pot prezice deteriorarea mai devreme decât tehnicile convenționale” („întreținere predictivă”, Wikipedia) prin utilizarea instrumentelor pentru a converti sunetele din intervalul 20 – 100-kilohertz în „semnale auditive sau vizuale care pot fi auzite / văzute de un tehnician. Aceste frecvențe înalte sunt frecvențele exacte generate de rulmenții uzați și substructurați, echipamentele electrice defecte, supapele neetanșe etc.”(Wright, „cum să folosiți mai multe tehnologii de întreținere predictivă”).în timp ce atât testarea sonică, cât și cea ultrasonică pot fi costisitoare, există o altă formă de monitorizare acustică care este destul de accesibilă: urechile unui tehnician. „Ceva la fel de simplu ca detectarea unei scurgeri de ulei sau a unei cutii de viteze care sună ciudat ar putea și adesea duce la prevenirea unei defecțiuni catastrofale, evitând pierderi de zeci de mii de dolari” (Wright, „cum să folosiți mai multe tehnologii de întreținere predictivă”).

analiza vibrațiilor

utilizată în principal pentru echipamente rotative de mare viteză, analiza vibrațiilor permite unui tehnician să monitorizeze vibrațiile unei mașini utilizând un analizor portabil sau senzori în timp real încorporați în echipament. O mașină care funcționează în stare de vârf prezintă un anumit model de vibrații. Când componente precum rulmenții și arborii încep să se uzeze și să eșueze, mașina va începe să genereze un model de vibrații diferit. Prin monitorizarea proactivă a echipamentului, un tehnician instruit poate compara citirile cu modurile de defecțiune cunoscute pentru a determina unde apar probleme.

printre problemele care pot fi detectate cu analiza vibrațiilor se numără nealinierea, arborii îndoiți, componentele dezechilibrate, componentele mecanice libere și problemele motorii.

asigurarea tehnicienilor instruiți va fi vitală, deoarece poate fi dificil să se prevadă defectarea mașinii utilizând analiza vibrațiilor. Multe organizații oferă instruire aprofundată pentru a pregăti persoanele pentru certificare ca analiști de vibrații. Singurul dezavantaj al utilizării analizei vibrațiilor este costul asociat implementării acesteia cu un program PdM.

analiza uleiului

analiza uleiului este un instrument eficient în întreținerea predictivă. Permite unui tehnician să verifice starea uleiului și să determine dacă sunt prezente alte particule și contaminanți. Unele teste de analiză a uleiului pot dezvălui vâscozitatea, prezența apei sau uzura metalelor, numărul de particule și numărul de acid sau numărul de bază.

unul dintre avantajele utilizării analizei uleiului este că testul(testele) inițial (E) va (vor) stabili o linie de bază pentru o mașină nouă. Atunci când este făcută corect, analiza uleiului poate produce o multitudine de rezultate pentru a ajuta la succesul întreținerii predictive.

alte tehnologii

împreună cu aceste tehnici, instalațiile pot utiliza alte tehnologii, cum ar fi analiza stării motorului, care detaliază starea de funcționare și funcționare a motoarelor; și analiza curentului turbionar, care identifică modificările grosimii peretelui tubului în răcitoarele centrifuge și sistemele de cazane. Inspecțiile Borescope, CMM – urile, integrarea datelor și monitorizarea stării pot ajuta, de asemenea, la facilitarea întreținerii predictive. Deși există mai multe tehnologii diferite pentru a vă ajuta în eforturile PdM, este vital să alegeți cea potrivită pentru a asigura succesul.

Business Case for Predictive Maintenance

pentru a realiza rentabilitatea investițiilor de capital și a menține mașinile în funcțiune la eficiență maximă, instalațiile trebuie să pună un accent mai mare pe întreținerea predictivă. Potrivit Wall Street Journal, ” timpul de nefuncționare neplanificat costă producătorii industriali aproximativ 50 de miliarde de dolari anual. Defectarea echipamentului este cauza a 42% din acest timp de nefuncționare neplanificat. Întreruperile neplanificate duc la întreținerea, repararea și înlocuirea excesivă a echipamentului.”pe măsură ce operațiunile și managementul sunt împinse spre reducerea costurilor și creșterea productivității, nevoia de întreținere predictivă devine clară, deoarece este dificil să se ia decizii rentabile, pe termen lung, pentru o instalație.

valoarea întreținerii predictive provine dintr-o abordare de economisire a costurilor și / sau de economisire a timpului, deoarece întreținerea se efectuează numai atunci când este necesar. De fapt, mai multe studii efectuate de SUA. Programul federal de gestionare a Energiei al Departamentului Energiei a constatat că un program de întreținere predictivă care funcționează corect oferă economii cuprinse între 30-40% față de întreținerea reactivă și 8-12% față de întreținerea preventivă.

pentru ca o strategie PdM să aibă succes, trebuie luate în considerare și îndeplinite mai multe criterii. În primul rând, angajamentul ar trebui să vină de sus în jos. Întreaga organizație trebuie să se angajeze să facă din întreținerea predictivă o parte obligatorie a programelor normale. Toți operatorii de proces trebuie, de asemenea, să fie educați și implicați în efectuarea verificărilor de întreținere necesare. În plus, întreaga organizație trebuie să înțeleagă costul real și repercusiunile întreținerii necorespunzătoare. În cele din urmă, procedurile PdM trebuie implementate imediat pentru ca organizația să înceapă să profite de beneficii.în timp ce mulți recunosc importanța utilizării întreținerii predictive pentru mașinile de mare Dolar, PdM este, de asemenea, viabil pentru monitorizarea activelor mai mici, de zi cu zi, cum ar fi mașinile de cafea, imprimantele, contoarele poștale și multe altele. În realitate, o întreagă instalație poate beneficia de implementarea întreținerii predictive.

aplicații de întreținere predictivă

cea mai mare aplicație de întreținere predictivă este în sectorul de producție. Pe măsură ce fabricile de producție continuă să se confrunte cu cererea de creștere a productivității, au fost create și implementate mai multe strategii de întreținere. Cu toate acestea, majoritatea acestora au fost reactive. Multe facilități posedă o mentalitate de ” dacă nu este rupt, nu-l repara.”Din păcate, această mentalitate contribuie la întreținerea neplanificată și la perioadele de nefuncționare.

după cum s-a discutat anterior, facilitățile au început să implementeze întreținerea predictivă la începutul anilor 1990. pe atunci, „lipsa disponibilității senzorilor care generează date, precum și lipsa resurselor de calcul pentru colectarea și analizarea datelor au făcut dificilă implementarea PdM” („întreținerea predictivă în prezentarea generală a producției”, Microsoft Azure).odată cu introducerea internet of things (IoT), machine learning, cloud computing și Big data analytics, industria prelucrătoare a avansat în implementarea întreținerii predictive, ceea ce a dus la creșterea timpului de funcționare și a controlului calității, optimizarea rutelor de întreținere, îmbunătățirea siguranței lucrătorilor și o productivitate mai mare. Pe măsură ce producătorii lucrează cu marje și termene strânse, gândul de nefuncționare neprogramată a devenit nedorit. Întreținerea predictivă poate oferi o soluție.

o altă aplicație pentru PdM este în sectorul feroviar, în special în ceea ce privește transformarea digitală a industriei feroviare. Având în vedere că trenurile au o investiție inițială ridicată, există un accent deosebit pe menținerea lor în funcțiune cât mai mult timp posibil. Întreținerea predictivă permite companiilor feroviare să obțină cea mai mare valoare din flota lor de trenuri printr-o varietate de tehnologii și software care reduc costurile de operare și extind durata de viață a flotei.

în sectorul feroviar, întreținerea predictivă este utilizată pentru a detecta problemele cu activele liniare, fixe și mobile; îmbunătățirea siguranței și detectarea golului de cale prin sistemele de monitorizare bazate pe cabina vehiculului; și să identifice tipul de activ de cale sub care se află golul, precum și să ofere o indicație a gravității golului.

potrivit unui articol din MaintWorld, „în viitor, se așteaptă ca întreținerea feroviară fiabilă să se bazeze pe sisteme de transport inteligente și soluții interconectate, cum ar fi întreținerea predictivă și instrumente de securitate integrate, pentru a îmbunătăți problemele critice precum siguranța, întârzierile și capacitatea generală a sistemului” (Peycheva, „Railway Goes Smart with Predictive Maintenance and Industry 4.0 CMMS”).

în timp ce în mod tradițional lent pentru a moderniza sistemele sale de întreținere, industria de petrol și gaze devine un susținător major al întreținerii predictive. În fiecare zi, companiile de petrol și gaze colectează cantități masive de date prin senzori – în special senzori wireless – în câmpurile petroliere din întreaga lume. Pe măsură ce operațiunile de petrol și gaze devin mai complexe, vizibilitatea în starea echipamentului devine mai dificilă, în special în locații îndepărtate, offshore și de adâncime.

într-o carte albă din 2015, MapR Technologies Inc. „companiile de petrol și gaze au o oportunitate majoră de a crește eficiența și de a reduce costurile operaționale printr-o mai bună urmărire a activelor și întreținere predictivă.”întreținerea predictivă ar putea fi văzută ca un avantaj competitiv pentru companiile de petrol și gaze, precum și pentru întreprinderile de servicii conexe, în special în perioadele de recesiune, când organizațiile sunt forțate să găsească modalități de a lucra mai eficient și mai eficient. Desigur, întreținerea predictivă nu se referă doar la industria de producție, feroviară și petrol și gaze. În alte aplicații, PdM este folosit pentru:

• ajută la prevenirea întreruperilor de utilități cu ajutorul dronelor și senzorilor care mapează rețelele de utilități

• detectează o scădere a temperaturii într-o conductă de abur, indicând o potențială scurgere de presiune

• captează temperaturi crescute în panourile electrice pentru a preveni defecțiunile componentelor

• măsoară puterea din partea ofertei și a cererii într-un punct comun de cuplare pentru monitorizarea consumului de energie

localizați suprasarcini în panouri electrice

• identificați vârfurile de amperaj ale motorului sau supraîncălzirea de la rulmenți răi sau defecțiuni de insultare

• găsiți dezechilibre de putere trifazate din distorsiuni armonice, supraîncărcări, degradarea sau eșecul uneia sau mai multor faze

IIoT și integrarea PdM

unul dintre cei mai importanți factori-dacă nu cel mai important factor – într – un program de întreținere predictivă de succes este utilizarea și integrarea internetului industrial al lucrurilor (IIoT). Potrivit unui raport al Deloitte, ” Internetul Lucrurilor (IoT) este probabil cea mai mare piesă a puzzle-ului PdM … IoT traduce acțiunile fizice de la mașini în semnale digitale folosind senzori precum temperatura, vibrațiile sau conductivitatea … odată ce acțiunile fizice au fost traduse în semnale digitale prin senzori, acestea sunt procesate, agregate și analizate. Cu accesibilitatea lățimii de bandă și a stocării, cantități masive de date pot fi transmise pentru a oferi nu numai o imagine completă a activelor dintr-o singură fabrică, ci a unei întregi rețele de producție” (Coleman și colab., „Întreținere predictivă și fabrica inteligentă”).

pentru a avea succes, întreținerea predictivă se bazează pe senzori pentru colectarea și analizarea datelor din diverse surse, cum ar fi un CMMS și senzori de echipamente critice. Folosind aceste date, IIoT este capabil să creeze ” modele avansate de predicție și instrumente analitice pentru a prezice eșecurile și a le aborda proactiv. În plus, în timp, noua tehnologie de învățare automată poate crește precizia algoritmilor predictivi, ducând la performanțe și mai bune” (Coleman și colab., „Întreținere predictivă și fabrica inteligentă”).

când este asociat cu întreținerea predictivă, IIoT are capacitatea de a detecta defecțiunile echipamentului în avans. Odată cu sosirea Industriei 4.0 în domeniul producției, facilitățile sunt dornice să utilizeze IIoT pentru a obține informații mai bune despre operațiuni.

întreținerea predictivă și randamentul investițiilor

implementarea întreținerii predictive necesită o investiție semnificativă în bani, personal și educație. În timp ce aceste investiții inițiale ar putea părea descurajante pentru o organizație, rentabilitatea investiției (ROI) a predictive maintenance depășește cu mult costurile inițiale.

conform unui raport recent al Deloitte, mai multe facilități au înregistrat o reducere de 5-10% a costurilor pentru operațiuni și cheltuieli de întreținere, reparații și operațiuni (MRO); o reducere de 5-10% a costurilor totale de întreținere; și costuri reduse de transport al inventarului. Date suplimentare de la Departamentul de energie al SUA arată, de asemenea, că implementarea unui program funcțional PdM are potențialul de a produce o creștere de zece ori a rentabilității investiției, o reducere de 25-30% a costurilor de întreținere, o scădere de 70-75% a defecțiunilor și o reducere de 35-45% a timpilor de nefuncționare.”în ceea ce privește costurile de întreținere, întreținerea preventivă costă 13 USD pe oră pe an, în timp ce întreținerea predictivă costă 9 USD pe oră pe an, făcând întreținerea predictivă o opțiune mai ieftină” (Ulbert, „diferența dintre întreținerea predictivă și întreținerea preventivă”).

Coleman, Chris, Satish Damodaran și Ed Deuel. „Întreținerea predictivă și fabrica inteligentă.”Deloitte. 2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/process-and-operations/us-cons-predictive-maintenance.pdf
„monitorizarea stării mașinilor rotative.”Istec International. Accesat La 1 Noiembrie 2018. https://www.istec.nl/en/condition-monitoring-rotating-machines/.

Inginerie de Control. „Tehnologii De Întreținere Predictivă.”Accesat La 4 Noiembrie 2018. https://www.controleng.com/single-article/predictive-maintenance-technologies/72faca6f85ddaef6b4479583b2741e6c.html.

Immerman, Graham. „Impactul întreținerii Predictive asupra producției.”Masinemetrie. Accesat La 1 Noiembrie 2018. https://www.machinemetrics.com/blog/the-impact-of-predictive-maintenance-on-manufacturing.

instrumente de fabricație Lean. „Întreținere Predictivă.”Accesat La 2 Noiembrie 2018. http://leanmanufacturingtools.org/427/predictive-maintenance/.

Peycheva, Ralitsa. „Calea ferată merge inteligent cu întreținere predictivă și Industrie 4.0 CMMS.”MaintWorld. 11 octombrie 2017. Accesat La 4 Noiembrie 2018. https://www.maintworld.com/Applications/Railway-Goes-Smart-with-Predictive-Maintenance-and-Industry-4.0-CMMS.

„întreținere predictivă în producție Prezentare generală.”Microsoft Azure. 1 Mai 2018. Accesat La 4 Noiembrie 2018. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/industry/manufacturing/predictive-maintenance-overview.

„întreținere predictivă folosind Hadoop pentru industria de petrol și gaze”, MapR Technologies Inc., Mai 2015. https://mapr.com/resources/predictive-maintenance-using-hadoop-oil-and-gas-industry/.

Ulbert, Sebastian, „diferența dintre întreținerea predictivă și întreținerea preventivă”, Coresystems, 15 septembrie 2015. Accesat La 2 Noiembrie 2018. https://www.coresystems.net/blog/the-difference-between-predictive-maintenance-and-preventive-maintenance.

Wall Street Journal. Accesat La 2 Noiembrie 2018. https://partners.wsj.com/emerson/unlocking-performance/how-manufacturers-can-achieve-top-quartile-performance/.

Wikipedia. „Predictive Maintenance.” Accessed October 11, 2018. https://en.wikipedia.org/wiki/Predictive_maintenance.

Wright, Jeremy. „How to Leverage Multiple Predictive Maintenance Technologies.” Machinery Lubrication. Accessed November 1, 2018. https://www.machinerylubrication.com/Read/29819/predictive-maintenance-technologies