Прогнозната поддръжка служи не само за предотвратяване на повреди на оборудването. От защита на активите до подобряване на оперативната ефективност, вижте как компаниите могат да използват нови технологии, включително и изкуствен интелект, за да спестят време и пари.
Прогнозната поддръжка (ПП), която има за цел да намали вероятността от неизправности и в резултат на това да се избегнат скъпи за компаниите престои и респективно да доведе до по-ниски разходи за поддръжка, излиза на преден план, когато компаниите обръщат внимание на правилното управление на активите си. ПП може да бъде реализирана чрез наблюдение на състоянието и работата на оборудването по време на нормалната му цикъл на работа и използване на сензорна технология и софтуер за компютърната система за управление на поддръжката .
Наред със сензорната технология, софтуерът PdM (Управление на данните за продуктите/Product Data Management) има достъп до редица различни източници на данни в реално време, които след това могат да предскажат повреда на активи или проблеми с качеството. Тези решения могат да се използват за предсказуем анализ за откриване на аномалии и модели на повреда, определяйки къде е вероятно да възникнат такива проблеми или повреди.
Дирк Клаесенс, управляващ директор на IBM за акаунта си в Royal Dutch Shell, обясни как тази технология се съчетава в реални приложения, споделяйки: „Целта е повишаване на надеждността на целия актив или част от актива.“ „Прогнозната поддръжка не е просто извличане на данни от частта за автоматизация, а цял набор от данни: това могат да бъдат дневници за поддръжка, метеорологични данни, производствени прогнози и други данни“.
Професор Рос Макари, ръководител на Школата по механично и минно инженерство на Университета в Куинсланд, обясни как минната индустрия също вижда ползите от прогнозната поддръжка.
Той обясни как PdM в момента се използва в широк спектър от приложения в минната индустрия, като помага за ефективността на множество операции. „Въртящите се машини като помпи рутинно се проверяват и се правят измервания за откриване на възникнали неизправности, като например повреда на лагерите. Големите фиксирани инсталации, особено трошачките и мелниците, са от решаващо значение за производството и се проверяват непрекъснато с цел за прогнозиране на поддръжката и експлоатацията им.
Безопасността е друг важен случай на използване за прогнозна поддръжка в минната индустрия. Класесенс каза: „Направихме проучване на въгледобивната промишленост в Китай, където 3000 души загиват всяка година и 80% от тези смъртни случаи са причинени от повреда на оборудването. Така че има ясна връзка с случай на безопасност за прогнозна поддръжка. „
Селскостопанската индустрия е друг бранш, където машини, като комбайни, започват да се снабдяват със сензори, които наблюдават ключови области на машината. Данните от сензора се предават чрез информационна мрежа и изчисления до централната поддържаща система, която може да анализира данните, за да открие нередности и да предвиди проблеми предварително.
Земеделието става все по-механизирано. Машини, като комбайни и трактори, вече са нещо обичайно, особено в големите ферми. Автоматизираните напоителни системи са жизненоважни за работа в много части на света; дори роботи, които могат да убият плевелите, растящи сред културите, да допълнят нивата на торове и да берат култури, в момента се разработват и тестват. Тъй като всичко това става все по-важно за съвременните селскостопански операции, необходимостта от PdM системи, ще нараства.
Решения, като прогнозна поддръжка, ще продължават да стават все по-важни за гладкото функциониране на много индустрии, тъй като количеството на технологиите, използвани в промишлеността, се увеличава допълнително. Тези индустрии също ще получат широк спектър от предимства, от по-ниски разходи до повишена безопасност.
С въвеждането на изкуственият интелект, предсказуемата поддръжка е област, която може само да помогне на индустрията да стане по-ефективна и продуктивна. С развитието на бизнеса се развива и светът на смазочните материали. Машина, която може да предвижда неизправности, също има потенциал да предскаже замърсявания в маслото, като по този начин помага за намаляване на престоя на машината и увеличаване на живота на вашите продукти.