Profilaktyka, czyli działanie zapobiegające konieczności leczenia chorób, nie jest nowym pomysłem i wywodzi się już ze starożytnej Grecji. W XX wieku rosnąca koncentracja na zrozumieniu ludzkiego ciała w celu zapobiegania chorobom uratowała miliony istnień ludzkich i obniżyła koszty opieki zdrowotnej. Maszyny, które często psują się z powodu możliwych do uniknięcia błędów, również mogą odnieść takie same korzyści. Szczególnie dzięki rozwijającym się technologiom konserwacji predykcyjnej. Urządzenia budowlane, na których polegamy w codziennym życiu, takie jak systemy wejścia, czy windy, nie są tu wyjątkiem.
W przyszłości takie czynności konserwacyjne mogą przynieść ogromne oszczędności czasu i zasobów. Dodatkowo także ograniczyć czas przestoju systemów lub ryzyko obrażeń. Według raportu firmy McKinsey do roku 2025 konserwacja predykcyjna może pomóc firmom zaoszczędzić 630 miliardów dolarów. Już teraz stanowi ona kluczowy element inteligentnych budynków i może być wykorzystywane do modernizacji tych starszych.
Oto czym różni się konserwacja predykcyjna od tradycyjnej i jak dokładnie realizują się jej procesy tworzące wartość dodaną.
Konserwacja prewencyjna a predykcyjna: Czym się różnią?
Zanim zagłębimy się w to, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc maszynom w wydajnej pracy. Ważne jest, aby nie mylić rutynowych czynności konserwacji zapobiegawczej i konserwacji predykcyjnej. Obie mają ten sam cel – maksymalne wykorzystanie możliwości maszyny przy jej prawidłowym funkcjonowaniu – ale stosują różne metodologie.
Konserwacja zapobiegawcza to proces polegający na przeprowadzaniu regularnej konserwacji urządzenia, gdy jest ono jeszcze sprawne, aby zapobiec ryzyku awarii. To proaktywne podejście zazwyczaj obejmuje regularne sprawdzanie działania maszyny, regulacje cyfrowe lub analogowe, czyszczenie, smarowanie, naprawy, a także wszelkie niezbędne wymiany lub aktualizacje części.
Celem konserwacji zapobiegawczej jest wydłużenie okresu eksploatacji elementów poprzez zapobieganiu nadmiernej amortyzacji, utracie wartości lub przedwczesnej awarii. Jednak dzięki rozwiązaniom sztucznej inteligencji (AI) i Internetu rzeczy (IoT) nowa metoda konserwacji jeszcze bardziej wzmacnia ten cel. Sprawia, że jest on o wiele łatwiejszy do osiągnięcia.
Znana jako konserwacja predykcyjna, technika ta może wykorzystywać AI do gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych z różnych źródeł produkcyjnych, takich jak maszyny, czujniki czy przełączniki. Inteligentne algorytmy pomagają technikom zrozumieć wszelkie ryzyko błędu lub awarii, zanim one wystąpią. Jak sugeruje nazwa „konserwacja predykcyjna”, AI i algorytmy mogą być wykorzystywane do przewidywania awarii komponentów.
Innymi słowy, konserwacja predykcyjna jest przeprowadzana w razie potrzeby, natomiast konserwacja zapobiegawcza polega na wykonywaniu prac zgodnie z ustalonym harmonogramem. Niezależnie od tego, czy są one wymagane, czy nie. Chociaż konserwacja predykcyjna oparta na danych i sztucznej inteligencji jest ostatecznie metodologią o charakterze prewencyjnym. Może ona wykraczać poza coroczne i ręczne sprawdzanie maszyny.
Jak wygląda schemat pracy w przypadku konserwacji predykcyjnej?
Dzięki AI, zarządca może zawsze dysponować dokładnymi informacjami na temat stanu każdej maszyny lub urządzenia. W konserwacji predykcyjnej pozwala to oszczędzać firmom pieniądze i zasoby. Dostosowując procedury konserwacyjne do potrzeb każdego urządzenia, a nie zmuszając je do przestrzegania sztywnego harmonogramu.
W zależności od specyfikacji i potrzeb maszyny, schemat pracy w ramach konserwacji predykcyjnej obejmuje zazwyczaj kilka etapów.
- Pozyskiwanie danych
Popularność technologii IoT i chmury odgrywa znaczącą rolę w ułatwianiu przeprowadzania konserwacji predykcyjnej. Przez cały cykl życia maszyny, czujniki IoT zbierają wszelkie istotne dane i przechowują je w chmurze. Może to być wszystko, od warunków pogodowych po dane dotyczące użytkowania sprzętu i ręcznie wprowadzane dane przez człowieka.
2. Analiza danych
Gdy technicy lub zarządcy obiektów pozyskają dane istotne dla dobrego i prawidłowego funkcjonowania ich aktywów, nadszedł czas na połączenie kropek. Jednak dzięki sztucznej inteligencji nie trzeba być wyszkolonym specjalistą od danych, aby to zrobić. W przypadku konserwacji predykcyjnej wiele przydatnych narzędzi AI pomaga technikom lub zarządcom obiektów w formułowaniu istotnych prognoz dotyczących stanu maszyny.
3. Ocena stanu aktywów
Narzędzia AI nieustannie analizują dane i oceniają stan aktywów. Jeśli zachodzi taka potrzeba, AI może wydać konkretne zalecenia dotyczące wszelkich działań wymaganych do utrzymania dobrego stanu aktywów. W przypadku wielu urządzeń lub maszyn zalecenia te mają często charakter alarmów określających działania, które muszą podjąć technicy. Mogą one być tak proste, jak wezwanie do przeprowadzenia aktualizacji oprogramowania lub naoliwienia kół, jak również bardziej złożone naprawy.
W zależności od stosowanego systemu konserwacji predykcyjnej, mogą to być powiadomienia na wyświetlaczu wizualnym, alerty wysyłane do aplikacji mobilnej lub inna metoda informacji zwrotnej, która przykuje uwagę menedżera systemu. Możliwe jest również zintegrowanie konserwacji predykcyjnej z BIM w celu dalszej optymalizacji procesu.
W ten sposób technicy lub kierownicy obiektów mogą dokonywać niezbędnych aktualizacji lub napraw. W celu utrzymania maszyny w dobrym stanie, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo i ich wydajność.
Automatyzacja to przyszłość konserwacji
Od produkcji po rolnictwo – nie ma branży, na którą nie miałby wpływu postępujący proces automatyzacji. Predykcyjna konserwacja to ogromna szansa na modernizację naszych budynków, a także na dotrzymywanie kroku zmianom technologicznym i wymogom bezpieczeństwa przy minimalnej ingerencji.
Od wind po systemy wejściowe – wyposażenie budynków, na którym polegamy ze względu na bezpieczeństwo i wygodę, ma szansę stać się jeszcze bardziej bezproblemowe i bezpieczne dzięki konserwacji predykcyjnej.
