Predictive Maintenance

Dzięki Prognozowaniu Utrzymania Ruchu (ang. Predictive Maintenance) możliwe jest bardziej efektywne i stabilne zarządzanie pracą zakładów produkcyjnych. Zastosowanie odpowiednich technologii może znacząco podnieść wydajność, poprzez ograniczenie niepotrzebnych strat energii wywołanych awariami, przeciążeniami i innymi niekorzystnymi zdarzeniami mającymi negatywny wpływ na funkcjonowanie całego zakładu, które mogą być skutecznie prognozowane.

W dzisiejszych czasach stosunkowo łatwy dostęp do technologii akwizycji danych i przetwarzania danych sprzyja rozwojowi systemów optymalizujących procesy wytwórcze. Jednym z nich są systemy do prognozowania utrzymania ruchu. Ich zadaniem jest przewidywanie wystąpień niepożądanych zdarzeń w przyszłości  zanim te wystąpią i odpowiednie reagowanie zapobiegawcze. Dzięki takim działaniom praca zakładu jest bardziej stabilna i efektywna, a także łatwiejsza w zarządzaniu. Korzyści można mierzyć zarówno ilościowo poprzez redukcję czasu przestojów, strat energii itp. wywołanych uszkodzeniami, czy awariami jak i jakościowo poprzez rzadszą kontrole stanu maszyn.

Gromadzenie danych z czujników rejestrujących parametry fizyczne urządzeń to dopiero początek. W tym obszarze wiele zakładów wykorzystuje zaawansowaną i często rozbudowaną aparaturę pomiarową. Ich wizualizacja zapewnia fundamentalne informację o stanie całego zakładu – monitorowania parametrów poszczególnych jego komponentów wytwórczych. Prawdziwe korzyści przynosi jednak wykorzystanie wiedzy zawartej w nich w celu optymalizacji procesów poprzez odpowiednie ich przetworzenie. Do tego zadania wykorzystuje się techniki przetwarzania zdjęć (ang. Image processing), czy przetwarzanie danych (ang. Data mining), których zastosowanie umożliwia wykrycie istotnych wskazań sugerujących wysokie prawdopodobieństwo wystąpienia niekorzystnych dla zakładu zdarzeń. Wykorzystanie szeregu technik przetwarzania danych oraz wiedza na temat przyczyn awarii, i innych  procesów wymagających działań naprawczych (utrzymanie ruchu) dopiero umożliwia wyciągnięcie wartości jaką ze sobą niosą informację zawarte w danych i zastosowania ich w celu wykrycia i zapobieganiu marnotrawstwu, a także ustabilizowania pracy zakładu.

Przyczyną wysokich kosztów, czy strat w zakładach są min. przerwy spowodowane koniecznością niespodziewanych napraw komponentów wytwórczych. Te sytuacje generują znaczące straty wpływające na efektywność zakładu i jego homeostazę. Przyczyn jest wiele i zależą one od rodzaju przedsiębiorstwa, stosowanych maszyn, czy technologii produkcji. Możliwości wdrożenia technologii IT w celu optymalizacji procesów zakładów są duże i mogą przynieść znaczne korzyści, które ze względu na spadające koszty technologii, dostępną wiedzę oraz rosnącą konkurencje firm specjalizujących się w tego typu działalności będą rosły. Przy jednocześnie stałym lub rosnącym (ze względu na powiększającą się skale zużycia energii oraz skalę produkcji) zapotrzebowaniu na optymalizacje procesów zakładów, prognozowanie utrzymania ruchu staje się coraz ważniejszym zagadnieniem i  powinno być poważnie rozpatrywane w strategii rozwoju przedsiębiorstw produkcyjnych.

Coraz bliższa staje się wizja całkowicie zinformatyzowanego systemu zarządzającego całą infrastrukturą przedsiębiorstwa produkcyjnego i samo optymalizującego się poprzez wykorzystanie danych gromadzonych i analizowanych w czasie rzeczywistym (ang. Real time). Ten kierunek rozwoju przedsiębiorstw już dziś umożliwia uzyskanie przewagi konkurencyjnej , a obszar związany z prognozowaniem utrzymania ruchu często nie jest wykorzystywany w przedsiębiorstwach w ogóle lub nie jest wykorzystywany w pełni.