5 Essentiële Voordelen van Voorspellend Onderhoud in de Productie

Er zijn drie veelvoorkomende vormen van onderhoud: reactief, preventief en voorspellend. De eenvormigste vorm van machineonderhoud is een reactief proces; wanneer een machine kapotgaat, wordt deze uit de operaties gehaald, gerepareerd, en zo snel mogelijk weer in dienst gesteld. Hoewel deze methode de productie en machinebenutting kennelijk maximaliseert, komt het met een aantal nadelen – namelijk, het kan resulteren in kostbare downtime en hoge reparatiekosten als een significante asset of machineonderdeel faalt.

Om verlengde downtime te vermijden, hebben fabrikanten zich gekeerd naar preventieve onderhoudspraktijken, die het uitvoeren van routine onderhoudstaken terwijl de apparatuur nog normaal werkt omvatten, om het risico op uitvallen te verminderen.

De premise van preventief onderhoud is een theoretische asset-uitvalsratio, die bepaalt wanneer onderdelen vervangen moeten worden, zelfs als ze nog een resterende levensduur hebben. Fabrikanten kunnen de onbenutte levensduur minimaliseren door regelmatig onderhoud in te plannen op basis van asset-gebruik en de voorraad vervangende onderdelen die de fabrikant te allen tijde bij de hand heeft. Preventief onderhoud is doorgaans kosteneffectiever dan reactief onderhoud op de lange termijn, omdat kostenverliezen geassocieerd met downtime en kritieke onderdeelfalen effectief gemitigeerd worden. Uiteindelijk kan preventief onderhoud de levenscyclus van machines verlengen en de uptime verhogen.

Terwijl preventief onderhoud tijd en kosten bespaart, gaat ervan uit dat onderdelen vervangen worden voordat ze slecht worden, wat betekent dat ze een resterende levensduur hebben. Om die reden is een derde methode ontwikkeld genaamd voorspellend onderhoud, die technologie benut om falen en uitvallen te anticiperen en te vermijden voordat ze gebeuren.

Overzicht van voorspellend onderhoud

Voorspellend onderhoud gebruikt sensordata verzameld door Internet of Things (IoT) apparaten om data te monitoren en potentiële defecten of falen te detecteren voordat ze problemen of uitvallen veroorzaken. Sensordata kan bijvoorbeeld verwerkt worden om olieviscositeit en machinevibratie te analyseren, of om thermische imaging te analyseren om lokale hittepuntjes geassocieerd met versleten componenten te vinden.

Door asset-prestaties in realtime te monitoren, vermindert voorspellend onderhoud de frequentie van noodzakelijke reparaties en onderhoud – het elimineren van de noodzaak voor reactief onderhoud – terwijl ook de kosten die komen met onnodig of excessief preventief onderhoud vermeden worden.

Wanneer correct geïmplementeerd, kan voorspellend onderhoud de bottom line van een bedrijf beschermen door downtime, service-tijd en de kosten geassocieerd met het verwerven van extra onderdelen en materialen te minimaliseren. Een studie vond dat, gemiddeld, fabrieken met sterke voorspellende onderhoudspraktijken onderhoudskosten met 12% kunnen verlagen, uptime met 9% verhogen, en de levensduur van verouderde assets met 20% verlengen. Bovendien beschermt voorspellend onderhoud vaak het milieu – wanneer effectief praktijk, kan het milieu-, gezondheids-, kwaliteits- en veiligheidsrisico's met 14% verminderen.

Voorspellend onderhoud en machine learning kunnen ook in tandem gebruikt worden met IoT-geïntegreerde onderhoudstools om de efficiëntie te verhogen, hoewel bepaalde asset-monitoring technieken en apparaten duur kunnen zijn of gespecialiseerde training vereisen om correct te bedienen.

Best practices voor voorspellend onderhoud

Het succes van het voorspellende onderhoudsmodel hangt af van een paar factoren, waaronder aanpak, uitvoering en verwachtingen. Hier zijn vijf richtlijnen om het goed te doen.

1. Prioriteer business-kritieke machines

Fabrikanten moeten beginnen met het identificeren van de machines die absoluut noodzakelijk zijn voor de bedrijfsoperaties en ervoor zorgen dat het onderhoud van deze assets geprioriteerd wordt. Door te focussen op machines en processen die de meest significante storing zouden veroorzaken als ze zouden falen, waarborgen fabrikanten dat operaties ononderbroken kunnen doorgaan terwijl kosten beschermd worden.

2. Realtime dataverzameling gebruiken

Fabrikanten moeten profiteren van het bereik van mogelijkheden geboden door de IoT. Door realtime data te verzamelen, kunnen IoT-sensoren een archief van onderhoudsregistraties en individuele machinehistorieën creëren, wat helpt bij het bijhouden van prestaties over tijd.

IoT-sensoren bieden inzicht in een reeks verschillende machinecondities met veel grotere snelheid en nauwkeurigheid dan handmatig bereikt kan worden. Deze omvatten condities zoals outputkwaliteit en stroomverbruik, en kunnen zich zelfs uitstrekken tot observaties over de algemene slijtage van de asset.

3. Tijdige data-analyse uitvoeren

Data-analyse stelt onderhoudspersoneel in staat om te begrijpen hoe elke asset individueel bijdraagt aan de totale output, prestaties en uptime. Deze data kan gebruikt worden om assets te identificeren en te repareren of te vervangen voordat ze falen, of om machine-output te corrigeren voordat de prestaties afwijken van geaccepteerde toleranties. En hoewel het zoals gangbare zaak lijkt, is het handhaven van een regelmatige data-verzamelings- en analysepraktijk essentieel om de kans op onverwachte apparatuurfalen en kostbare downtime te voorkomen.

4. Data-gedreven beslissingen nemen

Op basis van de data-analyse kan onderhoudspersoneel dan de benodigde acties ondernemen om machinefalen of uitval te voorkomen. Het is echter ook belangrijk om de resultaten van deze acties te monitoren. Als de asset die gediend is blijft onderpresteren, kan dit wijzen op verdere problemen.

Het is ook voordelig om de successen van deze praktijken te documenteren, aangezien ze gebruikt kunnen worden om de kosteneffectiviteit en ROI van het voorspellende onderhoudsprogramma te demonstreren.

5. Looptijdige ondersteuning bieden

Voorspellende onderhoudsprogramma's vereisen continue ondersteuning om effectief te blijven. Naarmate bedrijven schalen, moeten voorspellende onderhoudsbenaderingen zich dienovereenkomstig aanpassen om de operationele behoeften van het bedrijf te blijven ondersteunen. Dit kan in de vorm komen van het uitbreiden van monitoringcapaciteiten, het augmenteren van trainingsinitiatieven, of het verfijnen van onderhoudsbenaderingen om factoren zoals vochtigheid en temperatuur in overweging te nemen bij het evalueren van machineprestaties. Een succesvol voorspellend onderhoudsprogramma is dynamisch en adaptief, wat het in staat stelt om de behoeften van het bedrijf het meest effectief te dienen.

De onderhoudscyclus stroomlijnen

Het is moeilijk de waarde van voorspellend onderhoud te overdreven. Door de snelheid en flexibiliteit van voorspellende analytics en de IoT te benutten, kunnen fabrikanten realtime machineprestatiedata benutten om potentiële falen, downtime en kostenverliezen op de lange termijn te voorkomen. Het proces versterkt de bottom line van het bedrijf en biedt een reeks andere voordelen – inclusief verbeterde milieuvriendelijkheid en veiligheid en het verlengen van de leven van integraal onderdelen en machines.

Bij Fast Radius zijn we toegewijd aan innovatie en continue verbetering. We zijn trots op het nauw samenwerken met elke klant door de productie- en productieprocessen heen, ervoor zorgend dat elke order geoptimaliseerd is voor ontwerp, levertijd, efficiëntie en kosten. We zijn ervan overtuigd dat u het verschil zult zien. Neem vandaag nog contact met ons op als u klaar bent om te beginnen.

U kunt meer leren over onze diensten – inclusief CNC-bewerking, injectiejiten en 3D-printen – in ons kenniscentrum. Daar vindt u ook informatie over verschillende productiematerialen, evenals case studies die onze kerncapaciteiten demonstreren.

Klaar om uw onderdelen te maken met Fast Radius?

Start uw offerte