Bảo Trì Dự Đoán Là Gì? Ứng Dụng Predictive Maintenance Trong Sản Xuất
Bảo trì dự đoán (PDM) hay còn gọi là bảo trì tiên đoán đang trở thành xu hướng tất yếu trong Industy 4.0, giúp nhà máy thông minh tối ưu hóa hiệu quả sản xuất và giảm thiểu chi phí. Hãy cùng IoT Viet Solution tìm hiểu định nghĩa, lợi ích và cách ứng dụng giải pháp này cho nhà máy của bạn.
Bảo Trì Dự Đoán Là Gì
Bảo trì dự đoán (PdM) là phương pháp giám sát tình trạng thiết bị, dự đoán hư hỏng và phát hiện lỗi sớm dựa trên dữ liệu thu thập từ các cảm biến IoT. Nhờ đó, việc bảo trì được thực hiện chủ động, tránh downtime và đảm bảo hoạt động trơn tru cho nhà máy.
Nguồn: Predictive Maintenance (Wikipedia)
Predictive Maintenance là gì?
Nguyên lý hoạt động của Predictive Mantenance
- Thu thập dữ liệu: Dữ liệu về nhiệt độ, áp suất, độ rung, dòng điện… được thu thập từ các cảm biến IoT gắn trên thiết bị.
- Xử lý dữ liệu: Dữ liệu được xử lý và phân tích bằng các thuật toán AI và Machine Learning.
- Phát hiện bất thường: Hệ thống sẽ so sánh dữ liệu hiện tại với dữ liệu lịch sử để phát hiện các dấu hiệu bất thường.
- Dự đoán thời gian hư hỏng: Hệ thống sẽ dự đoán thời điểm thiết bị cần được bảo trì để ngăn ngừa sự cố xảy ra.
- Lập kế hoạch bảo trì: Kế hoạch bảo trì được lập dựa trên dự đoán thời gian hư hỏng, đảm bảo việc bảo trì được thực hiện hiệu quả.
Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự đoán
Thành Phần Của Hệ Thống PdM
Thành phần của một hệ thống PdM trong nhà máy thông minh sẽ bao gồm 3 phần cơ bản: thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định.
1. Hệ thống thu thập dữ liệu:
- Thu thập dữ liệu về nhiệt độ, độ rung, áp suất, dòng điện,… của thiết bị nhờ tích hợp cảm biến IoT.
- Lưu trữ và quản lý dữ liệu thu thập.
2. Hệ thống phân tích dữ liệu:
- Phân tích xu hướng và dự báo thời điểm hư hỏng của thiết bị.
- Sử dụng các thuật toán học máy để phát hiện các mẫu bất thường trong dữ liệu.
- Tự động hóa phân tích dữ liệu nhờ AI và đưa ra dự đoán chính xác hơn.
3. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định:
- Cảnh báo người dùng khi thiết bị có nguy cơ hư hỏng.
- Lập kế hoạch bảo trì dựa trên dữ liệu dự đoán thời điểm hư hỏng.
Những Lợi Ích Của Bảo Trì Dự Đoán
1. Giảm thời gian dừng máy (downtime)
- Dự đoán thời điểm hư hỏng giúp đội ngũ chủ động bảo trì, tránh downtime đột xuất.
- Lập kế hoạch bảo trì vào thời điểm ít ảnh hưởng đến quá trình sản xuất nhất.
2. Tăng tuổi thọ thiết bị
- Hỗ trợ phát hiện sớm hư hỏng giúp đội ngũ xử lý kịp thời, từ đó kéo dài tuổi thọ thiết bị.
- Chủ động thay thế các bộ phận cũ và hư hỏng trước khi chúng gây ra sự cố nghiêm trọng.
3. Đảm bảo an toàn trong môi trường sản xuất
- Dự đoán các nguy cơ tiềm ẩn giúp phòng ngừa 75% sự cố, đảm bảo an toàn cho người lao động.
4. Nâng cao hiệu quả sản xuất
- Tăng hiệu suất tổng thể thiết bị bằng cách đảm bảo máy móc ổn định.
- Nâng cao chất lượng sản phẩm nhờ giảm thiểu lỗi do thiết bị hư hỏng.
5. Tối ưu hóa chi phí
- Lập kế hoạch bảo trì hợp lý giúp tiết kiệm chi phí sửa chữa đột xuất 30%.
- Giảm thiểu 45% lãng phí tài nguyên do downtime và hư hỏng thiết bị.
6. Tăng doanh thu
- Tối ưu hóa chi phí sản xuất và nâng cao hiệu quả hoạt động giúp tăng lợi nhuận.
- Nâng cao chất lượng sản phẩm giúp tăng khả năng cạnh tranh và thu hút khách hàng.
Lợi ích của bảo trì dự đoán
Các Kỹ Thuật Bảo Trì Tiên Đoán
Một số kỹ thuật thường thấy được sử dụng trong bảo trì tiên đoán hiện nay bao gồm các khía cạnh: độ rung, nhiệt độ, sóng âm, lượng dầu, mạch động cơ, điện, áp suất và hình ảnh.
Phân tích độ rung
- Theo dõi và phân tích các rung động của thiết bị.
- Phát hiện và cảnh báo sớm những rung động có thể là dấu hiệu của sự cố tiềm ẩn.
Phân tích nhiệt độ hồng ngoại
- Đo lường nhiệt độ và phát hiện các vùng nóng trên thiết bị nhờ công nghệ phân tích hồng ngoại.
- Cảnh báo sự biến đổi nhiệt trước khi tình hình trở nên nghiêm trọng.
Công nghệ hồng ngoại trong bảo trì dự đoán
Phân tích sóng âm và siêu âm
- Phát hiện những tiếng ma sát bên trong máy móc nhờ cảm biến âm thanh.
- Sử dụng sóng siêu âm để xác định vị trí các vết nứt rất nhỏ trong thiết bị.
- Phát hiện sự cố rò rỉ dầu và chất lỏng bên trong máy.
Phân tích chất lượng dầu
- Phân tích chất lượng dầu trong máy về: Độ nhớt, độ pha lẫn nước, kim loại mòn, axit, bazơ, để đánh giá mức độ hao mòn thiết bị.
- Phát hiện rò rỉ dầu bên trong máy móc.
Phân tích mạch động cơ
- Phân tích và phát hiện lỗi dựa vào dữ liệu ghi nhận từ stator và roto của động cơ.
- Cho phép đội ngũ kiểm tra thiết bị trước khi lắp đặt.
Phân tích mạch động cơ trong bảo trì dự đoán
Phương pháp phân tích khác
- Phân tích dòng điện: Theo dõi và phân tích dòng điện để phát hiện các vấn đề về điện.
- Phân tích áp suất: Theo dõi và phân tích áp suất để phát hiện các vấn đề về rò rỉ hoặc tắc nghẽn.
- Phân tích hình ảnh: Sử dụng camera để chụp ảnh và phân tích hình ảnh để phát hiện các vấn đề về bề mặt.
Ứng Dụng Predictive Maintenance Trong Sản Xuất
Lĩnh vực sản xuất:
- Giúp doanh nghiệp dự đoán chính xác thời điểm máy móc gặp sự cố, từ đó lên kế hoạch bảo dưỡng hiệu quả, tránh downtime đột xuất.
- Đảm bảo thiết bị hoạt động ổn định, tăng chỉ số OEE và chất lượng sản phẩm.
- Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu lãng phí và chi phí sửa chữa đột xuất.
- Tăng năng suất và hiệu quả sản xuất, tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp.
>> Xem thêm: Demo tính OEE cho nhà máy
Lĩnh vực năng lượng:
- Dự báo và phát hiện nguy cơ tiềm ẩn, đảm bảo an toàn cho người lao động và hiệu quả hoạt động của các nhà máy điện, khí đốt…
- Đảm bảo hệ thống và máy móc trong nhà máy điện hoạt động trơn tru, truyền tải điện năng liên tục, ổn định đến người sử dụng.
- Giảm thiểu rủi ro và sự cố trong quá trình vận hành, tăng độ tin cậy của hệ thống năng lượng.
Lĩnh vực quản lý chất thải:
- Đảm bảo máy móc hoạt động ổn định, tối ưu hóa hiệu quả của máy móc và nhân công.
- Hạn chế lãng phí tài nguyên và năng lượng trong quá trình tái chế và quản lý chất thải.
- Tiết kiệm chi phí sửa chữa và thay thế thiết bị.
Lĩnh vực giao thông vận tải:
- Giảm thiểu sự cố khi di chuyển trên đường, đảm bảo an toàn cho người tham gia giao thông.
- Giảm chi phí bảo trì và sửa chữa phương tiện.
- Tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống giao thông vận tải.
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) 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
Cách Triển khai Predictive Maintenance
Tìm đơn vị triển khai Dịch vụ bảo trì dự đoán
Doanh nghiệp cần lựa chọn nhà cung cấp giải pháp theo dõi máy có kinh nghiệm cùng ngành, đặc biệt là những đơn vị đã triển khai cho các nhà máy lớn.
Xác định mục tiêu
Xác định rõ ràng mục tiêu triển khai PDM, ví dụ như giảm thời gian dừng máy, tăng năng suất hay tiết kiệm chi phí.
Mục tiêu cần cụ thể, đo lường được và có thời hạn thực hiện.
Lựa chọn kỹ thuật PdM phù hợp
Có nhiều kỹ thuật PdM khác nhau như phân tích độ rung, phân tích nhiệt độ hồng ngoại, phân tích sóng âm và siêu âm, phân tích chất lượng dầu…
Lựa chọn kỹ thuật phù hợp dựa trên loại thiết bị, môi trường hoạt động và ngân sách.
Thu thập dữ liệu
Lắp đặt các cảm biến IoT để thu thập dữ liệu về tình trạng thiết bị.
Hệ thống thu thập dữ liệu cần đảm bảo độ chính xác, tin cậy và khả năng truyền tải dữ liệu hiệu quả
Phân tích dữ liệu
Sử dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu và dự đoán thời điểm hư hỏng thiết bị.
Hệ thống phân tích dữ liệu cần có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và đưa ra kết quả dự đoán chính xác.
Lập kế hoạch bảo trì
Dựa vào kết quả dự đoán, lập kế hoạch bảo trì hợp lý để tránh downtime và đảm bảo hoạt động hiệu quả của thiết bị.
Kế hoạch bảo trì cần được cập nhật thường xuyên dựa trên dữ liệu mới.
Đào tạo nhân viên
Đào tạo nhân viên về cách vận hành hệ thống PDM và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định bảo trì.
Nhân viên cần được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để triển khai PDM hiệu quả.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả
Theo dõi hiệu quả của PdM dựa trên các chỉ tiêu như thời gian dừng máy, năng suất và chi phí bảo trì.
Đánh giá hiệu quả thường xuyên để cải thiện hệ thống PdM và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Kết Luận
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là giải pháp rất quan trọng trong việc tối ưu hóa sản xuất và duy trì hiệu suất thiết bị. IOT Viet Solution với hơn 10 năm kinh nghiệm triển khai phần mềm bảo trì dự đoán cho các nhà máy sẽ là đồng hành đáng tin cậy cho doanh nghiệp bạn. Hãy liên hệ chúng tôi qua hotline/zalo: 0933 364 435 hoặc nút liên hệ bên dưới.
