Hoe automatisering apparatuurbetrouwbaarheid verbetert: Onderhoud, data en kwaliteit boosten

Automatisering verbetert apparatuurbetrouwbaarheid door onderhoudsoperaties, datamanagement en kwaliteitscontrole te verbeteren.

Bryan Christiansen is de oprichter en CEO van Limble CMMS. Hier bespreekt hij hoe automatisering onderhoudsoperaties, datamanagement en kwaliteitscontrole kan ondersteunen.

Betrouwbaarheid heeft te maken met de beschikbaarheid en het vermogen van apparatuur om effectief en betaalbaar te functioneren. Het is vitaal voor het inschatten van het falingsrisico en de productiviteit van apparatuur gedurende hun levensduur. Om de betrouwbaarheid van apparatuur te kwantificeren, nemen organisaties rekening met metrics zoals mean time between failures (MTBF) en overall equipment efficiency (OEE). Dit zijn data-intensieve metrics die continue monitoring van apparatuurbetrijfsomstandigheden vereisen.

Automatisering verhoogt de efficiëntie van processen en apparatuur, terwijl het het beheer van operaties en onderhoudsdata verbetert. Er zijn verschillende manieren voor organisaties om hun apparatuur te automatiseren, afhankelijk van de complexiteit van processen, veiligheidsrisico's, fabriekslay-out, etc. Zij zijn:

• Numerieke besturing (NC) en gecomputeriseerde numerieke besturing (CNC)
• Programmeerbare logische controllers (PLC's)
• Industriële geautomatiseerde robots
• Computer-ondersteunde productie (CAM)
• Silicium-gebaseerde automatiseringschips

Hieronder staan enkele van de manieren waarop automatisering betrouwbaarheid beïnvloedt door onderhoudsoperaties, datamanagement en kwaliteitscontrole te vereenvoudigen.

1. Automatisering en onderhoud

De evolutie van productieapparatuur en technologie blijft productiefaciliteiten transformeren in geavanceerde eenheden die minimale menselijke interventie vereisen. De focus ligt op het beperken van proces- en apparatuurdowntime door strategische implementatie van voorspellend onderhoud. Geautomatiseerde systemen uitgerust met sensoren en condition-monitoring utilities vangen de bedrijfsomstandigheden van apparatuur in real-time. Analyse van deze data, die via het internet of things (IoT) wordt doorgestuurd, stelt onderhoudsteams in staat om van tevoren de defecten of fouten te identificeren die stilstand van processen of schade aan apparatuur kunnen veroorzaken.

Hoog geautomatiseerde systemen omvatten diverse sensoren en apparaten die zorgvuldig behandeld en onderhouden moeten worden. De additionele apparaten kunnen onderhoudsoperaties compliceren door het aantal inspectie- en inspectiepunten te verhogen. Door condition monitoring sensoren te gebruiken, kunnen technici het exacte defecte deel van de apparatuur dat correctie of vervanging vereist, preciseren en isoleren.

Toegang tot accurate apparatuurdata stelt organisaties in staat om hun operaties te optimaliseren, veiligheidsstandaarden vast te leggen en de levensduur van cruciale apparatuur te verbeteren. De verzamelde data wordt opgeslagen op toegewijde servers of cloud-platforms voor toekomstige referentie. De data is vitaal voor het uitvoeren van root cause analysis (RCA), failure mode and effect analysis (FMEA), en het evalueren van de betrouwbaarheid van cruciale activa.

Aan de kant van het organiseren en uitvoeren van daadwerkelijk onderhoudswerk, spelen gecomputeriseerde onderhoudsmanagementsystemen (CMMS) een cruciale rol in het automatiseren van onderhoudstaken. Ze garanderen voldoende en tijdig onderhoud van alle apparatuur. De software kan integreren met sensoren en voorspellende analytics om alerts te genereren voor correctieve en routinematige onderhoudstaken, een levenslange log van onderhoudsoperaties op elk stuk apparatuur bij te houden en reserveonderdelen en gereedschappen voorraden af te stemmen. Op die manier zorgt het bedrijf ervoor dat activa beschikbaar zijn gedurende de productiecycli en dat ze optimaal functioneren.

2. Automatisering en datamanagement

Fabrikanten die te maken hebben met dure en gesofisticeerde apparatuur zoals luchtvaartmotoren, moderne auto's of geavanceerde productiesystemen, kunnen minder units in operatie hebben met weinig informatie over de daadwerkelijke prestaties van de apparatuur. Dergelijke organisaties vertrouwen op cloud-technologie om een digitale replica van de fysieke apparatuur te creëren. De fysieke apparatuur is uitgerust met sensoren die de daadwerkelijke bedrijfskarakteristieken doorsturen naar de cloud-gebaseerde equivalent.

Na ontvangst van deze data, extraheren machine learning-technieken en algoritmen elke relevante operationele data. Door deze uitwisseling van data kan de fabrikant de geschikte operatiepatronen en de veelvoorkomende afwijkingen die de operatie van de fysieke apparatuur beïnvloeden, identificeren. Deze technologie, ook aangeduid als digitale tweelingen, stelt fabrikanten in staat om apparatuur bij productie te optimaliseren en hun betrouwbaarheid te maximaliseren.

Door cloud-technologie en IoT-platformen te benutten, kunnen organisaties die geavanceerde productieapparatuur gebruiken, samenwerken met de ontwikkelingsteams in real-time en remote troubleshooting of reparaties uitvoeren. Als terugkeer kunnen de organisaties hun operaties draaiende houden en een hogere betrouwbaarheidsscore behouden. Aan de andere kant verkrijgt de fabrikant meer data en inzichten nodig voor het verbeteren van de kwaliteit van productieapparatuur.

3. Automatisering en productiesystemen

Productie omvat diverse herhalende processen die vervelend zijn als ze handmatig uitgevoerd worden. Menselijke operators zijn vatbaar voor vermoeiding en fouten die leiden tot de productie van defecte of laagwaardige producten. Door productiesystemen te automatiseren, handhaven organisaties productiecondities zoals voersnelheid op een constant niveau. Terwijl dit belangrijk is voor kwaliteitscontrole, speelt het ook een rol in het verbeteren van de betrouwbaarheid van apparatuur.

De geautomatiseerde systemen houden een accurate productielog bij. Met deze data kan de organisatie de efficiëntie van zijn processen evalueren en instanties identificeren die storingen of een dip in productiviteit veroorzaken.

Conclusie

Door apparatuur te automatiseren, kunnen bedrijven de hoeveelheid en kwaliteit van hun producten verbeteren. Meeste automatiseringssystemen faciliteren de verzameling en opslag van productiedata over tijd.

Ze minimaliseren ook instanties van menselijke fouten die de kans op proces- of apparatuurfouten verhogen. Toegang tot accurate data stelt onderhoudsteams in staat om de juiste onderhoudsactiviteiten uit te voeren en proactief defecten te elimineren die terugkerende downtime veroorzaken. Correct onderhoud, optimale beschikbaarheid en betaalbare operatiekosten bijdragen aan betrouwbare systemen.