IoT voor voorspellend onderhoud
Of beter gezegd hoe de Industriële Internet of Things helpt bij Predictive Maintenance (een machine onderhouden voordat deze uitvalt en uitvaltijd veroorzaakt).
Het is geen geheim dat predictief onderhoud een lastig onderwerp is. Het idee om uw machines te kunnen onderhouden, net voordat ze op het punt staan te falen, is om een aantal redenen een ideaal geval:
- Het is niet nodig om reserveonderdelen op voorraad te houden
- U vermijdt overmatig onderhoud aan uw apparatuur (duur)
- Je voorkomt storingen en hebt een goed idee van de staat waarin de machine zich precies bevindt
Gewoonlijk specificeert een fabrikant een Mean Time Between Failures (MTBF) of Mean Time To Failure (MTTF). Hoewel ze hetzelfde klinken, is er een onderscheid doordat MTTF over het algemeen wordt gebruikt om niet-repareerbare systemen te meten. Onderhoud zal periodiek worden uitgevoerd op tijden die korter zijn dan de Mean Time Between Failures. Statistisch gezien zou dit ervoor moeten zorgen dat er 'nooit' een storing optreedt omdat je altijd de MTBF-periode aan het onderhouden en 'resetten' bent, helaas werkt het in de echte wereld niet echt zo.
Voorspellend onderhoud kan zo simpel zijn als een ervaren operator die iets anders hoort over de machine die hij dagelijks gebruikt, maar wanneer we erover praten in de context van het industriële IoT. We hebben het over het gebruik van constante, in-situ monitoring van vele variabelen zoals trillingen, temperatuur, druk, stroom, enz., afhankelijk van de situatie - dit worden conditie-indicatoren genoemd. De in-situ monitoring bestaat meestal uit kleine, goedkope detectie- en verwerkingsapparaten met verbindingen met internet - gegevens streamen naar de cloud.
Het mooie van IIoT is dat we deze complexe parameters goedkoop en gemakkelijk kunnen monitoren – zonder handmatige inspectie.
Dus we kunnen dingen gemakkelijk controleren, maar wat betekent dat eigenlijk? Met geavanceerde prognoses (uitzoeken wanneer machines eerder zullen falen, op basis van hun gebruiks- en conditie-indicatoren) kunnen we afstappen van eenvoudig op MTBF / MTTF gebaseerd onderhoud. Dat betekent mogelijk geld besparen (de fabrikant zal conservatief zijn en neigen naar overmatig onderhoud), maar van cruciaal belang om informatie van betere kwaliteit te hebben over wat onderhoud nodig heeft en waarom.
Wilt u meer weten over ons nieuwe, gebruiksvriendelijke product voor diagnose, prognose en conditiebewaking om u te helpen uitvaltijd te voorkomen? Download hier onze gratis flyer:
Onderhoud en reparatie van apparatuur
- Verschil tussen preventief versus voorspellend onderhoud
- Syslogic:spoorwegcomputer voor voorspellend onderhoud
- Voorspellend onderhoud uitgelegd
- Arch Coal erkend voor uitmuntendheid in voorspellend onderhoud
- AI-gebaseerde IoT-oplossingen breiden voorspellend onderhoud uit over de hele productielijn
- Voorspellend onderhoud voor fabrikanten
- Is conditiegebaseerd onderhoud geschikt voor uw industriële elektronische apparatuur?
- Machine learning in voorspellend onderhoud
- Onze 5 beste onderhoudsvoorspellingen voor 2022
- Valkuilen bij conditiebewaking en potentieel voor fabrieksonderhoud
- Wat is voorspellend onderhoud?