Predictive Maintenance – Tầm quan trọng của bảo trì dự đoán trong sản xuất
Predictive Maintenance hay Bảo trì dự đoán là một trong những kỹ thuật được các doanh nghiệp ứng dụng nhiều trong sản xuất. Hãy cùng IOT Việt tìm hiểu về khái niệm và lợi ích của Predictive Maintenance. Bài viết cũng sẽ đi qua nguyên lý hoạt động và các phương pháp bảo trì tiên đoán. Phân biệt giữa bảo trì dự báo và bảo trì phòng ngừa.
Predictive Maintenance là gì?
Predictive Maintenance hay Bảo trì dự đoán là phương pháp bảo trì xác định tình trạng của thiết bị đang hoạt động nhằm ước tính thời điểm cần thực hiện bảo trì.
Nguồn: Predictive Maintenance (Wikipedia)
Bảo trì dự đoán cho phép dự đoán thời điểm xảy ra lỗi và lập kế hoạch bảo trì khắc phục một cách thuận tiện. Qua đó ngăn ngừa các lỗi thiết bị không mong muốn. Đảm bảo thông tin phù hợp về tuổi thọ của thiết bị, tăng độ an toàn của nhà máy, ít tai nạn hơn. Ít tác động tiêu cực đến môi trường và việc xử lý phụ tùng thay thế được tối ưu hóa. Qua đó, làm tăng hiệu suất máy móc, cải thiện chỉ số OEE.
Để triển khai Bảo trì dự đoán cần thu thập và xử lý dữ liệu, phát hiện lỗi sớm, phát hiện lỗi, dự đoán thời gian xảy ra lỗi, lập kế hoạch bảo trì và tối ưu hóa tài nguyên. Bảo trì dự đoán cũng được coi là một trong những động lực giúp nâng cao năng suất và là một trong những cách để đạt được tính đúng lúc, đúng giờ trong sản xuất.
Predictive Maintenance là gì?
Lợi ích của bảo trì dự đoán
Giảm thời gian dừng máy
Dựa vào dữ liệu đã được thu thập và phân tích từ trước, doanh nghiệp có thể nắm được tình trạng thiết bị hiện tại để lên kế hoạch bảo trì. Với phương pháp Predictive Maintenance, các máy móc đều được dừng lại để kiểm tra và bảo dưỡng. Hệ thống sẽ tạo ra một tiêu chuẩn đặc trưng cho từng máy và doanh nghiệp dựa vào đó để tiến hành bảo trì thiết bị. Hệ thống sẽ lên kế hoạch bảo trì vào thời điểm ít ảnh hưởng đến sản xuất nhất.
Nhờ vào kỹ thuật bảo trì dự đoán mà doanh nghiệp có thể biết được thiết bị nào đang và sẽ gặp sự cố để sớm bảo dưỡng. Giúp tối ưu hoá thời gian sử dụng máy, giảm tần suất dừng máy của thiết bị. Đảm bảo quy trình sản xuất được vận hành trơn tru và cải thiện hiệu suất hoạt động máy móc. Tăng chỉ số OEE và các chỉ số khác.
Tăng tuổi thọ thiết bị
Với những dữ liệu thu thập đầu vào, hệ thống phân tích và xác định được tuổi thọ của thiết bị. Tuy vậy, với phương pháp Predictive Maintenance, doanh nghiệp hoàn toàn có thể tăng tuổi thọ của máy móc thông qua việc theo dõi và bảo trì, thay thế các bộ phận cũ và hỏng hóc. Nắm bắt được thời điểm thiết bị cần sửa chữa và thay thế. Bảo trì dự báo giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho doanh nghiệp cũng như các khoản chi phí.
Đảm bảo an toàn trong môi trường sản xuất
Trong môi trường công nghiệp, các sự cố có thể gây ra nguy hiểm nghiêm trọng cho nhân viên và tài sản của doanh nghiệp. Bảo trì dự đoán giúp tránh được các tình huống nguy hiểm này bằng việc thu thập dữ liệu và phán đoán tình huống. Nhờ vậy nên phương pháp Predictive Maintenance giúp doanh nghiệp có thể tránh được các sự cố bất ngờ xảy ra. Mang lại một môi trường làm việc an toàn hơn, bảo vệ tài sản của doanh nghiệp.
Tăng doanh thu
Một lợi ích lớn từ Predictive Maintenance mang lại đó chính là tối ưu hoá chi phí sản xuất. Phương pháp bảo trì dự đoán giúp giảm thiểu chi phí bảo trì, hạn chế tình trạng lãng phí tài nguyên và tối ưu hoá năng suất dây chuyền sản xuất. Từ đó giúp doanh nghiệp tăng lợi nhuận và nâng cao doanh thu.
Lợi ích của bảo trì dự đoán
Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự báo
Nguyên lý hoạt động của Predictive Maintenance là sử dụng các thuật toán phức tạp và mô hình học máy (Machine Learning) để phát hiện sớm các dấu hiệu về sự hỏng hóc, yếu đi hoặc các biểu hiện không bình thường của thiết bị. Dựa trên dữ liệu và thông tin này, bảo trì dự đoán có khả năng dự đoán thời điểm cần thực hiện bảo trì để ngăn chặn các sự cố không mong muốn.
Quá trình này bắt đầu bằng việc thu thập liên tục dữ liệu từ các cảm biến trên thiết bị tích hợp công nghệ IoT. Các cảm biến này có thể đo lường nhiều thông số khác nhau như nhiệt độ, áp suất, độ rung, dòng điện, và nhiều yếu tố khác có liên quan đến hoạt động của thiết bị. Dữ liệu được gửi về hệ thống và sau đó được xử lý để tạo ra một hình ảnh chính xác về tình trạng hoạt động của thiết bị trong thời gian thực.
Hệ thống sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu phức tạp, cùng với các mô hình học máy, so sánh dữ liệu hiện tại với dữ liệu lịch sử để tìm ra các biểu hiện không bình thường. Điều này có thể được biểu hiện như sự thay đổi nhiệt độ đáng kể, hoặc các thay đổi về dòng điện không thường xuyên. Khi các biểu hiện này được xác định, hệ thống sẽ tính toán và dự đoán thời điểm gần nhất khi sự cố có thể xảy ra hoặc khi thiết bị cần được bảo trì.
Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự đoán
Các phương pháp bảo trì tiên đoán
Phân tích độ rung
Phương pháp này sử dụng cảm biến độ rung để theo dõi và phân tích các biểu hiện ban đầu của sự hỏng hóc trong thiết bị. Độ rung của một thiết bị có thể thay đổi theo thời gian và sự cố thường xuất hiện cùng với sự biến đổi đột ngột trong độ rung. Bằng cách theo dõi sự thay đổi này, các chuyên gia có thể phát hiện sớm các tín hiệu không bình thường, từ đó đưa ra cảnh báo sớm và định thời gian cần thực hiện bảo trì.
Phân tích nhiệt độ hồng ngoại
Công nghệ hồng ngoại được sử dụng để đo lường nhiệt độ và phát hiện các vùng nóng trên các thành phần của thiết bị. Các biến đổi nhiệt độ có thể là dấu hiệu của mất cân bằng hoặc sự cố trong hoạt động của thiết bị. Bằng cách theo dõi sự thay đổi nhiệt độ, Predictive Maintenance có khả năng phát hiện các vùng nhiệt độ cao của thiết bị và đưa ra cảnh báo trước khi tình hình trở nên nghiêm trọng.
Công nghệ hồng ngoại trong bảo trì dự đoán
Phân tích sóng âm và siêu âm
Đa số máy móc đều tạo ra âm thanh trong quá trình hoạt động sản xuất. Kể cả những sóng âm nhỏ mà con người khó phát hiện. Sử dụng các cảm biến âm thanh giúp người quản lý nghe được những tiếng ma sát bên trong máy móc. Dựa vào đó có thể biết được thiết bị có đang hư hỏng hay xuống cấp không.
Ngoài ra phương pháp này sử dụng các tín hiệu âm thanh để xác định các vết nứt rất nhỏ trong thiết bị mà mắt thường không thể nhìn thấy. Từ đó phản hồi lại thông tin và lên kế hoạch bảo trì máy móc. Phương pháp này ứng dụng tốt trong trường hợp các thiết bị rò rỉ dầu và chất lỏng bên trong máy.
Phân tích chất lượng dầu
Phương pháp tiếp theo trong bảo trì tiên đoán là phân tích chất lượng dầu. Phương pháp này đánh giá mức độ hao mòn thiết bị thông qua chất lượng dầu sử dụng. Phương pháp này đo các đặc tính riêng của mẫu dầu như số lượng và kích thước. Một số thử nghiệm phân tích dầu đó là kiểm tra độ nhớt, dầu có pha lẫn với nước không hoặc các kim loại mòn, và axit hoặc bazơ. Phương pháp này cũng được ứng dụng để phát hiện rò rỉ dầu bên trong máy móc.
Phân tích mạch động cơ
Trong công nghiệp hàng hải và sản xuất ô tô, phân tích mạch động cơ được ứng dụng phổ biến để kiểm tra thiết bị. Dựa vào dữ liệu được ghi nhận từ stator và roto của động cơ để phân tích và phát hiện lỗi. Cho phép nhân viên có thể kiểm tra trước khi lắp đặt thiết bị.
Phân tích mạch động cơ trong bảo trì dự đoán
Predictive Maintenance có thể ứng dụng trong các lĩnh vực nào?
Lĩnh vực sản xuất
Ứng dụng kỹ thuật bảo trì dự đoán là phương pháp tối ưu trong sản xuất. Nhờ vào Predictive Maintenance, doanh nghiệp có thể dự đoán được khi nào máy móc gặp sự cố và lên kế hoạch bảo dưỡng. Máy móc, thiết bị là nguồn sống của nhà máy. Vì thế doanh nghiệp cần theo sát, kiểm soát chất lượng thiết bị và có kế hoạch bảo trì thường xuyên. Thiết bị trong nhà máy rất đắt tiền, do đó cần đảm bảo không được xảy ra bất kỳ sai sót hay sự cố nào.
Lĩnh vực năng lượng
Ngoài sản xuất, kỹ thuật Predictive Maintenance cũng được ứng dụng rộng rãi trong ngành khai thác năng lượng nhờ vào khả năng dự báo và phát hiện rủi ro của nó. Ví dụ như trung tâm điện lực sẽ đảm bảo điện năng được truyền tải liên tục, ổn định và an toàn đến mỗi ngôi nhà. Để làm được điều đó, hệ thống và máy móc trong nhà máy điện phải hoạt động trơn tru và thường xuyên, kế hoạch bảo trì phải được lên kế hoạch trước khi có sai sót xảy ra.
Lĩnh vực quản lý chất thải
Trong ngành công nghiệp tái chế và quản lý chất thải, bảo trì dự đoán có lợi ích mang lại sự ổn định, tối ưu hoá tính hiệu quả của máy móc và nhân công. Ngoài ra phương pháp Predictive Maintenance giúp hạn chế tối đa lãng phí và tiết kiệm được rất nhiều chi phí khi máy móc cần thay thế.
Lĩnh vực giao thông vận tải
Trong thời hiện đại này, các loại phương tiện giao thông đều được trang bị các loại cảm biến. Chúng được dùng để thu thập và chuyển tiếp dữ liệu về hiệu suất sử dụng của thiết bị. Thông qua các dữ liệu thu thập được, người quản lý có thể nhanh chóng phát hiện sự cố trước khi xảy ra và lên kế hoạch bảo trì. Nhờ vào kỹ thuật bảo trì dự đoán, các sự cố khi di chuyển trên đường được giảm thiểu. Giúp giảm chi phí, số lần phải bảo trì và tiết kiệm thời gian.
Ứng dụng bảo trì dự đoán trong sản xuất ô tô
Sự khác nhau giữa Predictive Maintenance và Preventive Maintenance
Bảo trì phòng ngừa (Preventive Maintenance) sẽ tập trung vào việc thực hiện các hoạt động kiểm tra, bảo dưỡng và sửa chữa định kỳ dựa trên lịch trình được thiết lập trước đó. Các thiết bị và hệ thống sẽ được kiểm tra và bảo dưỡng định kỳ để duy trì hiệu suất và độ tin cậy. Phương pháp này tạo ra một kế hoạch bảo trì ổn định và dễ dàng quản lý, giúp giảm thiểu rủi ro sự cố và tiết kiệm thời gian và chi phí sửa chữa.
Trong khi đó, bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) sử dụng các phương pháp dự đoán và công nghệ để xác định sự cố tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì. Thay vì chỉ dựa vào lịch trình, phương pháp này sử dụng các cảm biến IoT và trí tuệ nhân tạo để giám sát và phân tích dữ liệu từ thiết bị theo thời gian thực. Nhờ thế đưa ra dự báo về tình trạng và khả năng hỏng hóc của các thiết bị. Từ đó có các cảnh báo và kế hoạch bảo trì trước khi sự cố xảy ra.
Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng. Bảo trì phòng ngừa có thể dễ dàng triển khai và quản lý, đồng thời đảm bảo sự ổn định của hệ thống. Trong khi đó, bảo trì dự đoán mang lại khả năng dự báo và phòng ngừa sự cố, giúp tối ưu hóa tài nguyên và độ tin cậy của thiết bị.
Sự khác nhau giữa Predictive Maintenance và Preventive Maintenance
Các lưu ý khi thực hiện Predictive Maintenance
- Lựa chọn phương pháp bảo trì dự đoán phù hợp: Có nhiều phương pháp bảo trì dự đoán khác nhau, doanh nghiệp cần chọn sao cho phù hợp với từng loại thiết bị và tuỳ thuộc vào từng hoàn cảnh hiện tại.
- Đảm bảo thu thập dữ liệu chính xác: Dữ liệu là nền tảng của Predictive Maintenance, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu chính xác và đầy đủ để có kết quả dự báo chính xác.
- Giảm thiểu sai sót: Sai sót trong bất kỳ bước nào của bảo trì dự đoán đều có thể dẫn đến kết quả dự đoán không chính xác. Doanh nghiệp cần thực hiện các biện pháp như đào tạo nhân viên, kiểm tra chất lượng dữ liệu,…
- Tuân thủ các tiêu chuẩn: Doanh nghiệp cần tuân thủ các tiêu chuẩn quản lý chất lượng thiết bị để đảm bảo hiệu quả và an toàn cho nhân viên trong môi trường công nghiệp.
Kết bài
Predictive Maintenance đóng vai trò quan trọng trong tối ưu hóa sản xuất và duy trì hiệu suất thiết bị. Sử dụng các thuật toán và mô hình học máy giúp dự đoán được sự cố trước khi xảy ra. Giảm thời gian dừng máy và tăng tuổi thọ thiết bị. Kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, năng lượng, giao thông, và quản lý chất thải.
Tìm hiểu thêm các giải pháp tối ưu hiệu quả hoạt động của nhà máy. Chúng tôi – IOT Việt sẽ đồng hành cùng doanh nghiệp trong quá trình triển khai các giải pháp hệ thống tối ưu hiệu suất. Hãy liên hệ với IOT Việt qua hotline/zalo: 0933 364 435 hoặc nút liên hệ bên dưới.
