Belangrijkste oorzaken van machinestoringen en hoe ze te voorkomen

Machinestoring, ooit een geaccepteerd onderdeel van het leven van fabrikanten en OEM's, heeft zijn gelijke gevonden met moderne technologie met behulp van IoT-apparaten, de cloud en edge computing. Om machinestoringen te voorkomen en te voorkomen, is het eerst belangrijk om te begrijpen wat het is en waarom het gebeurt in een industriële omgeving.

We kunnen ook bestaande strategieën herzien voor het omgaan met apparatuurstoringen, waaronder reactief onderhoud, diagnostische analyse en preventief onderhoud. Door te begrijpen waar deze strategieën falen, kunnen we ontdekken waarom fabrikanten opschuiven naar voorspellend onderhoud, dat de problemen van elk van zijn drie voorgangers oplost.

Dit is wat we zullen beoordelen als u naar een bepaalde sectie wilt gaan:

• Wat is machinestoring?
• Wat zijn de soorten apparatuurstoringen?
• De meest voorkomende oorzaken van machinestoringen
• Hoe kunt u apparatuurstoringen voorkomen?
• Het belang van IoT bij het voorkomen van apparatuurstoringen

Wat is machinestoring?

Machinestoring, of apparatuurstoring, is elke gebeurtenis waarbij een onderdeel van een industriële machine ondermaats presteert, geheel of gedeeltelijk, of niet meer functioneert op de manier waarop het bedoeld was. De term "machinestoring" kan verschillende scenario's en niveaus van ernst omvatten.

Een storing is in deze context niet alleen die kritieke show-stopper problemen die de productie volledig stopzetten, maar omvat ook elk verlies van bruikbaarheid binnen een machine. De tolerantiedrempel voor machinestoringen is afhankelijk van de omstandigheden, aangezien alle systemen in de loop van de tijd verslechteren en hun effectiviteit in een of andere vorm verliezen. Zelfs waargenomen kleine verliezen aan bruikbaarheid kunnen op grote schaal leiden tot enorme verspilling van hulpbronnen.

Voor onze doeleinden wordt elke storing die ervoor zorgt dat een onderdeel van een industriële machine zijn taken, geheel of gedeeltelijk, niet goed uitvoert, beschouwd als een machinestoring.

Machinestoringen zijn een spectrum en veel storingen kunnen niet aan een specifiek tijdstip worden toegeschreven. Terwijl sommige schijnbare gebreken zijn die ervoor zorgen dat apparatuur niet meer werkt, kruipen andere sluipend omhoog, terwijl andere de effectiviteit nog steeds gestaag verminderen naarmate ze langer slecht worden onderhouden. Er zijn drie hoofdclassificaties van machinestoringen:

Plotselinge storing

Dit is waar de meeste mensen aan denken als ze een machinestoring horen. De productielijn zoemt voort als er een onverwachte (maar voor de hand liggende) storing optreedt. Dingen zoals een verbrijzeld gereedschap, afgebroken band, gesmolten draad, enz. vallen in deze categorie.

Intermitterende storing

Zie dit als een sputtermotor in uw productielijn. Het zal een beetje gaan en dan stoppen. Je start het weer op, en het blijft nog wat langer werken zoals bedoeld, maar dan begint het weer te falen. Intermitterende storingen komen en gaan, meestal op weg naar een "volledige" machinestoring. Deze sporadische of willekeurige storingen kunnen door hun aard moeilijk te identificeren zijn. Intermitterende storingen kunnen vaak worden voorkomen met onderhoud.

Geleidelijk falen

Dit zijn de fouten die u in de loop van de tijd kunt zien, aangezien het nut van een machine gestaag afneemt. Dit omvat zaken als een riem die langzaam aan het versnipperen is, messen die botter worden, leidingen die uiteindelijk verstopt raken door ophoping van resten. De meeste geleidelijke storingen kunnen worden voorkomen door regelmatig onderhoud, gewapend met inzicht in de verwachte levensduur van de onderdelen die voorhanden zijn.

De meest voorkomende oorzaken van machinestoringen

Falen begint ergens. Hieronder volgen enkele van de meest voorkomende oorzaken van machinestoringen en kunnen worden gebruikt om toekomstige storingen te analyseren, voor te bereiden en te voorkomen.

Operatorfout

Als je ooit de term PEBKAC voor technische ondersteuning hebt gehoord, kan hetzelfde gelden voor industriële apparatuur. Ondanks uitgebreide training zijn mensen nog steeds geneigd fouten te maken en belangrijke principes van training, luiheid, vermoeidheid en gewoon oude vergeetachtigheid te vergeten. Soms is verkeerd gebruik en misbruik van apparatuur door machinebedieners de oorzaak van falen. Dit kunnen ook eenvoudige ongelukken zijn, zoals het laten vallen van een apparaat.

Onjuiste hoeveelheid onderhoud

Dit kan te weinig onderhoud zijn, maar het kan ook te frequent onderhoud zijn dat tot machinestoringen leidt. Onderhoud dat te weinig gebeurt, kan problemen onopgemerkt voorbij laten gaan, wat vervolgens kan leiden tot een domino-effect van falen, maar frequent onderhoud zorgt in wezen elke keer voor chaos in het systeem. Telkens wanneer een technicus een machine opent, is er altijd kans op risico en op mislukking, of dat nu een paneel breekt, een schroef verliest, per ongeluk een draad op de verkeerde manier schudt, een bout verwijdert ... de mogelijkheden zijn eindeloos en nemen toe hoe vaker de apparatuur wordt aangeraakt.

Fysieke slijtage

Deze oorzaak van het falen van industriële machines omvat zaken als lagerfalen, metaalmoeheid, corrosie, verkeerde uitlijning en algemene oppervlaktedegradatie.

Betrouwbaarheidscultuur faalt

Als operators net zo hard worden gepusht als de apparatuur en de productiedoelen zo strak zijn dat ze het gevoel hebben dat ze geen minuut de tijd kunnen nemen om te ademen of om een ​​probleem veilig en tot een goed einde te brengen, dan zijn mislukkingen onvermijdelijk. "Band-aid fixes" slijten uiteindelijk, en een wijdverbreide cultuur van snelle en vuile oplossingen kan leiden tot samengestelde problemen en enorme machinestoringen in de loop van de lijn (wat uiteindelijk in de meeste gevallen resulteert in een lagere totale productie).

Hoe kunt u apparatuurstoringen voorkomen?

Er zijn meerdere strategieën die u kunt gebruiken om uitval van apparatuur te voorkomen, en het kiezen van de juiste hangt af van het kritieke karakter van de machine, de voorspelbaarheid van de storingen en het beschikbare budget en de beschikbare bewakingsinfrastructuur. De volgende methoden om machinestoringen in een industriële omgeving aan te pakken, zijn gerangschikt van minst naar meest complex.

Reactief onderhoud

Dit is het traditionele onderhoudsparadigma. Als het kapot gaat, repareren we het. Het verhindert niet dat de machine uitvalt, maar het biedt een manier om het probleem op te lossen zodra de storing zich voordoet.

Diagnostische analyse

Dit vereist wat meer graafwerk. Binnen deze onderhoudsstructuur worden machinedata en root cause analysis ingezet om te bepalen waarom de machine überhaupt uitviel. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt binnen een preventieve onderhoudsstrategie.

Preventief onderhoud

Preventief onderhoud omvat het regelmatig inspecteren van machines voor gebruik, het opstellen en naleven van een onderhoudsschema, het regelmatig vervangen van componenten voordat hun gemiddelde levensduur voorbij is, en alles wat probeert de storing af te wenden voordat deze zich voordoet. Zie het als het verversen van de olie in uw auto om de paar duizend mijl. We wachten niet tot de olie vuil is en de rest van onze apparatuur verstopt heeft, we onderhouden deze gewoon preventief, preventief op basis van onze verwachtingen van wanneer er anders een storing zou optreden.

Voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud maakt gebruik van machineprestaties uit het verleden om het gedrag van activa te modelleren. Met voldoende gegevens kunnen algoritmen werken om apparatuurstoringen te voorspellen op basis van realtime gegevens van machines die met IoT zijn verbonden. Dit betekent dat preventieve onderhoudstaken niet onnodig plaatsvinden, zoals het vervangen van perfect goede onderdelen, maar zijn gebaseerd op een diepere en meer op maat gemaakte analyse van wanneer een storing dreigt of het meest waarschijnlijk zal optreden.

Het belang van IoT bij het voorkomen van apparatuurstoringen

IoT-apparaten bieden fabrikanten en OEM's ongekend inzicht dankzij de data die ze aanleveren. IoT-verbonden machines kunnen werken binnen een intelligent netwerk dat machinegegevens bewaakt om knelpunten te identificeren, operators op de hoogte te stellen van dreigende storingen en, in combinatie met machine learning, zelfs suggesties doet voor volgende acties op basis van KPI's, b.v. “Moeten we de machine tien minuten stilzetten om dit bit te vervangen en op normale snelheid verder te gaan? Zouden we meer waarde hebben als de machine de komende twee uur op 80% van zijn capaciteit draait, zodat hij slechts 10% kans heeft op volledige uitval versus de kans op uitval van 60% in dezelfde periode wanneer hij op 100% capaciteit draait?”

De echte zegen van IoT versus meer traditionele methoden voor het verzamelen en analyseren van gegevens is de realtime verzamelcapaciteit. Hoewel historische gegevens geweldige inzichten kunnen bieden voor strategieën voor preventief onderhoud, biedt voorspellend onderhoud op basis van IoT een concurrentievoordeel voor fabrikanten door de uptime te verhogen, verspilling van hulpbronnen te verminderen en strategische inzichten te bieden die verder kunnen gaan dan onderhoudsschema's naar procesoptimalisatie en meer. Bovendien hebben IoT-verbonden machines het potentieel om de cloud te gebruiken voor diepgaande, uitgebreide analyses en edge computing voor bliksemsnelle inzichten, zelfs in veilige en air-gapped omgevingen.