Verbetering van het onderhoud in de productie

Het digitale universum verdubbelt elke twee jaar in omvang en zal naar verwachting groeien van 4,4 biljoen gigabyte in 2013 tot 44 biljoen in 2020. Volgens het EMC Digital Universe zijn ondernemingen verantwoordelijk voor ongeveer 85 procent van de gegevens in dit digitale universum.

Fabrieken zijn slechts één type onderneming dat bijdraagt ​​aan deze gegevensproductie en waarbij procesgegevens worden verzameld om de machinestatus te bewaken. Volgens Claudia Jarret, Amerikaans manager bij EU Automation, leverancier van automatiseringsonderdelen, kunnen fabrieksingenieurs het meeste uit deze gegevens halen en ervoor zorgen dat hun onderhoudsschema ten goede komt aan hun fabriek.

Fabrikanten, die geconfronteerd worden met de constante druk om aan de vraag van de klant te voldoen en tegelijkertijd flexibel te blijven, zijn zich terdege bewust van de dreiging van fabrieksstilstand, legt Jarret uit. Volgens analistenbureau Aberdeen Research, veroorzaakt door een groot aantal factoren, waaronder machinestoringen, kan downtime fabrikanten tot $ 260.000 per uur kosten.

Daarom is preventief onderhoud, waarbij apparatuur wordt onderhouden voordat deze kapot gaat, essentieel, in plaats van reactief onderhoud, dat zich richt op het repareren van apparatuur na een storing.

Maar voor degenen in sectoren met grote volumes en lage marges, zoals de productie van voedingsmiddelen en dranken of auto-onderdelen, kan preventief onderhoud ten onrechte als onhaalbaar worden beschouwd vanwege de waargenomen hoge initiële kosten.

Preventie

De dagen van wachten tot een systeem faalt door bijvoorbeeld oververhitte motoren of lekkende warmteoverdrachtsystemen, liggen gelukkig achter ons, zei Jarret. Fabrieksmanagers plannen nu regelmatige inspecties, upgrades en probleemoplossing om storingen te voorkomen. Deze eenvoudige stappen zijn een manier waarop preventief onderhoud kan worden uitgevoerd.

Maar naarmate Industrie 4.0-technologieën zoals conditiebewaking toegankelijker worden, zijn er nog slimmere, nauwkeurigere en minder tijdrovende methoden beschikbaar.

Veel fabrieken gebruiken nu voorspellend onderhoud, een geavanceerde vorm van preventief onderhoud, om vast te stellen hoe goed de apparatuur werkt en om storingen nauwkeurig te voorspellen voordat ze optreden. Dit verkleint niet alleen het risico op uitvaltijd die storingen veroorzaakt, maar het kan ook betekenen dat alle benodigde vervangende onderdelen kunnen worden besteld en op voorraad zijn in geval van apparatuurstoringen.

Bovendien kan het monitoren van de gezondheid van apparatuur geleidelijke aanpassingen mogelijk maken, waar voorheen een enorme revisie nodig zou zijn geweest voor verbeteringen. Wijzigingen kunnen de efficiëntie van processen verbeteren, waardoor uiteindelijk de kosten worden verlaagd door inefficiënte elementen te elimineren en de levensduur van de apparatuur te verlengen door onderhoud of vervanging van slijtdelen.

Waar te beginnen

De eerste stap die een fabrieksmanager moet nemen bij het implementeren van een preventief onderhoudsschema is om zoveel mogelijk gegevens te verzamelen, adviseerde Jarret. Dit moet een nauwkeurige schatting bevatten van de werkelijke kosten van uitvaltijd voor de betreffende fabriek. Door gegevens te verzamelen die zijn verzameld door slimme sensoren, verkoopcijfers en achteraf aangebrachte systemen, moet u rekening kunnen houden met omzetverlies, verspild product en de kosten van noodreparaties, wat een nuttig basiscijfer kan opleveren.

Gebruikmakend van hun ervaring met de fabriek moeten onderhoudstechnici ook worden betrokken om een ​​ideaal plan voor de fabriek te maken, inclusief gebieden waarvan zij denken dat ze meer onderhoud nodig hebben, zoals oudere apparatuur of machines die inherent vatbaar zijn voor storingen, zoals motoren, turbines , of andere bewegende delen.

Dit plan kan vervolgens samen met het budget worden gebruikt om een ​​realistisch onderhoudsplan te maken, inclusief welk niveau van preventief onderhoud kan worden toegepast. Voor sommige fabrikanten betekent dit regelmatige controles van de apparatuur, zoals een keer per maand voor een deel van de fabriek of dagelijks voor meer vluchtige machines.

Gegevens

Als echt voorspellend onderhoud het doel is, worden gegevens zoals temperatuur, druk en trillingen verzameld door sensoren en continu geïntegreerd, opgeslagen en geanalyseerd. De volgende vraag voor fabrikanten is hoe ze deze waardevolle, maar grote datasets optimaal kunnen benutten.

Zodra de gegevens zijn verzameld, is de volgende stap om het maximale uit het potentieel te halen, te beginnen met de analyse. Een populaire optie voor gegevensanalyse is een cloudanalyseservice. Hier worden onbewerkte gegevens naar de cloud verzonden, waar ze zowel kunnen worden opgeslagen als geanalyseerd op trends die een gebeurtenis kunnen voorspellen, inclusief een storing. Veel diensten bevatten ook een waarschuwingssysteem en waarschuwingen voor dreigende storingen kunnen via een webportaal, app, e-mail of sms naar relevant personeel worden gestuurd.

Andere fabrikanten, die zich misschien zorgen maken over cyberbeveiliging, de stabiliteit op lange termijn van gegevens die in de cloud zijn opgeslagen, of vertragingen tussen het verzamelen en analyseren van gegevens, zullen de onbewerkte gegevens intern analyseren. Hoewel dit vaak aanzienlijk meer middelen vergt, geeft het fabrieksmanagers volledige controle over hun gegevens.

Veroudering

Ongeacht welk systeem is geïmplementeerd, voorspellend onderhoud kan worden gebruikt om veroudering te beheersen, naast het verminderen van uitvaltijd en het verbeteren van de procesefficiëntie.

Hierdoor kunnen onderdelen op het juiste moment worden besteld, passend bij het onderhoudsschema. Traditioneel zouden fabrikanten een voorraad moeten aanhouden van onderdelen die mogelijk moeten worden vervangen, die waardevolle ruimte op de fabrieksvloer innemen die in plaats daarvan voor operaties kan worden gebruikt. Reserveonderdelen kunnen ook omvangrijk zijn en een gezondheids- en veiligheidsrisico opleveren, inclusief struikel- of brandgevaar, als ze op de fabrieksvloer worden bewaard.

In plaats daarvan kunnen fabrikanten ervoor kiezen om alleen vervangende onderdelen te bestellen als dat nodig is, waardoor ze de beschikbare ruimte en middelen maximaliseren. Met leveranciers zoals EU Automation die in staat zijn om verouderde onderdelen wereldwijd binnen 24 uur te verzenden, is het nu niet nodig om onderdelen op locatie op te slaan of te lijden aan langdurige stilstand in afwachting van aankomst.

Wanneer voorspellend onderhoud wordt toegepast, kunnen de verzamelde gegevens ook voor andere doeleinden worden gebruikt, zoals het verhogen van de procesefficiëntie en het tijdig bestellen van vervangende onderdelen. Een goede verzameling en analyse van deze gegevens is essentieel om het potentieel ervan te maximaliseren - en dit zal elk jaar alleen maar belangrijker worden naarmate de hoeveelheid gegevens toeneemt.