Onderhoud in de digitale wereld

Voor fabrikanten die actief zijn in de zeer competitieve wereldmarkt van vandaag, vormt onvoorziene downtime een grote uitdaging, wat vaak leidt tot hogere kosten, gemiste orderdeadlines en zelfs reputatieproblemen. Zoals Richard Chamberlain van Bosch Rexroth stelt dat een voorspellende benadering van onderhoud essentieel is om de uptime te maximaliseren, en met Industrie 4.0 die het productielandschap transformeert, is het nu tijd voor ontwerpingenieurs om naar digitale oplossingen te kijken om machinestilstand te verminderen en consistente efficiëntieniveaus te garanderen.

Met onderhoudsgerelateerde uitvaltijd die fabrikanten al lang een uitdaging vormen, wordt het proces van voorspellend onderhoud een nuttig hulpmiddel om het risico op dure uitvaltijd van een fabriek te verminderen. Op basis van conditiebewaking worden essentiële componenten uitgerust met sensoren, elk geprogrammeerd met boven- en ondergrenswaarden voor de sensorsignalen en alarmen op basis van de bedieningsinstructies en ervaring van waarden uit het verleden. In de praktijk levert dit inzicht op in de toestand van de machine en kunnen fabrikanten beter geïnformeerde beslissingen nemen over wanneer de componenten van vitale machines moeten worden vervangen - en volledige machinestoringen voorkomen.

Met de komst van Industrie 4.0 verplaatsen de nieuwste technologieën deze functie van apparatuuronderhoud naar een echt anticiperende aanpak. Door gebruik te maken van de gegevens die worden benut door strategisch geplaatste sensoren, genereren nieuwe digitale oplossingen - die eenvoudig op de fabrieksvloer kunnen worden ingebouwd - veel betrouwbaardere voorspellingen en aanbevelingen op basis van de gezondheid en kennis van machines. De digitale oplossingen interpreteren realtime gegevens en vergemakkelijken de implementatie van anticiperende beheersmaatregelen, waardoor de uitvaltijd uiteindelijk wordt verminderd.

Met dat in gedachten is het niet voldoende om alleen de middelen te installeren waarmee big data kunnen worden verzameld; ontwerpingenieurs moeten de kracht van digitale oplossingen combineren met die van menselijke intelligentie.

Gegevens centraal stellen

Net als bij het bekijken van de verreikende mogelijkheden van Industrie 4.0 als geheel, kan een digitale beweging niet alleen resultaten boeken. In wezen moet het worden gecombineerd met intelligentie - menselijke intelligentie. In de praktijk moeten de gegevens die via een netwerk van sensoren worden gebruikt, worden gevisualiseerd, geëvalueerd en opgevolgd.

Een manier om dit te doen is via ActiveCockpit, een tool ontwikkeld door Bosch Rexroth die het eenvoudig maakt om de relevante gegevens van een productiefaciliteit te verzamelen, verwerken en visualiseren. Door complexe gegevens die zijn verzameld van vitale machines te vertalen via strategisch geplaatste sensoren en deze in gebruiksvriendelijke beelden in realtime te presenteren, kan sneller en nauwkeuriger besluitvorming plaatsvinden op de werkvloer. Eenmaal geïnstalleerd, betekent dit dat systemen en processen kunnen worden aangepast aan de bevindingen om onmiddellijk tastbare resultaten te behalen.

Om dat mogelijk te maken, zijn achter de schermen voortdurend algoritmen en wiskundige modellen in het spel. Deze zijn niet alleen geschreven om optimaal gebruik te maken van big data, maar worden gecombineerd met enorme rekenkracht om software in staat te stellen de data voor zichzelf te gebruiken, waarbij patronen, paden en voorspellingen worden gevisualiseerd voor gebruik door mensen op de werkvloer. Zodra er actie is ondernomen, kunnen wijzigingen worden geëvalueerd om continue verbetering mogelijk te maken door middel van machine learning.

Voorspellend onderhoud in het tijdperk van Industrie 4.0

Dus naarmate de technologie evolueert om te profiteren van de aanwezigheid van big data en fabrikanten te ondersteunen bij hun inspanningen om maximaal concurrentievermogen te behouden, blijven de belangrijkste drijfveren voor fabrikanten om deze Industrie 4.0-ontwikkelingen te implementeren hetzelfde:kosten verlagen, kwaliteitsniveaus verhogen en output verhogen.

Op de fabrieksvloer - waar componenten volledig zijn genetwerkt en verbonden om meer controle en zichtbaarheid van hun prestaties te geven - kan dit worden vertaald in een gezondheidsindexprogramma voor voorspellend onderhoud. In wezen zorgt dat ervoor dat componenten op het meest optimale moment kunnen worden vervangen, rekening houdend met factoren zoals de gezondheid van activa, evenals de impact op de bredere verbonden fabriek, zodat een soepele en efficiënte stroom van bewerkingen altijd wordt gehandhaafd.

Een belangrijk voordeel van deze aanpak is de nauwkeurigheid van het opsporen van fouten en het voorspellen van fouten. Statistisch gezien heeft het ontdekken van een fout in een bepaald geval een kans van slechts 13%, een cijfer dat wordt verhoogd tot 43% met deskundige menselijke monitoring. Koppel dat echter aan Machine Learning en de foutdetectie versnelt tot 95%.

Het ODiN-systeem van Rexroth, dat zelflerende algoritmen en software voor voorspellend onderhoud omvat, is een praktische oplossing die een gezondheidsindex van aangesloten machines kan leveren. Door een indicatie te geven van de toestand van de machine, beschikken fabrikanten over de inzichten die ze nodig hebben om een ​​constant productiviteitsniveau te behouden en het optreden van onverwachte stilstand te verminderen.

Een totaalbeeld benaderen

Om de impact van deze digitale oplossingen te maximaliseren, is het voor ontwerpingenieurs van cruciaal belang om nauwkeurig te plannen hoe Industrie 4.0 in hun faciliteit moet worden geïntegreerd. Of een faciliteit nu kiest voor een stapsgewijze benadering of voor een volledige digitale revisie, het is belangrijk om te onthouden dat digitale technologieën zeer schaalbaar zijn en zelfs geschikt zijn voor de meest complexe productieomgevingen.

Zelfs oudere machines, die misschien het meest gevoelig zijn voor hoge slijtage van onderdelen of onverwachte defecten, kunnen in overeenstemming worden gebracht met de digitale toekomst door apparatuur aan te passen om intelligente sensoren, bedieningselementen en aandrijvingen te huisvesten om de basis te vormen voor uitgebreide voorspellende analyse. Eenmaal verbonden met een end-to-end systeem, wordt het proces van voorspellend onderhoud door middel van machine learning perfect ondersteund.

Werken met een leverancier als Bosch Rexroth maakt dergelijke overgangen eenvoudiger en ondersteunt elke fase van de digitale transformatie, van planning tot implementatie. Dus omdat datagebruik en visualisatie ervoor zorgen dat software slimmer wordt en fabrieken intelligenter, maakt het ook een echt proactieve benadering van onderhoud mogelijk, waardoor operaties efficiënter kunnen worden uitgevoerd om consistentere kwaliteitsniveaus en output te leveren - wat uiteindelijk de winstgevendheid en het concurrentievermogen maximaliseert in de - veranderende wereldmarkt.

Voor meer informatie, klik hier

De auteur van deze blog is Richard Chamberlain van Bosch Rexroth