التصنيع وقوة التنبؤ: وضع حد للصيانة التفاعلية وغير المبررة. 

الإنترنت الصناعي للأشياء (IIoT) ما زال حيًا ويركل. إنها تقوم بتحويل عمليات الإنتاج الخطية التقليدية إلى أنظمة ديناميكية مترابطة عبر مشهد التصنيع. إنها تجعل وجودها محسوسًا في كفاءات الإنتاج وتحسينات عملية ضمان الجودة واتخاذ القرار في الوقت الفعلي المستند إلى الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، هناك منطقة واحدة لا يزال لديها مجال للنمو. هذه هي الصيانة التنبؤية ، مما يمنح الفنيين القدرة على خدمة الآلات المتصلة بالشبكة قبل أن تفشل. 

وضع حد للصيانة غير المبررة والتفاعلية. 

منع أم تصحيح أم توقع؟

عندما يتعلق الأمر بالصيانة ، هناك ثلاثة خيارات متاحة. 

يتم إجراء الصيانة الوقائية على فترات زمنية محددة. سواء كان ذلك بعد عدد معين من ساعات عمل الماكينة أو عند نقاط محددة خلال سنة التصنيع. الأمر كله يتعلق بوضع جدول زمني للإصلاح يبدأ قبل أن تفشل الآلات. حتى إذا كان هناك شيء يعمل بشكل كامل ، دون مشاكل ، فلا يزال يتم تنفيذ الصيانة الوقائية. 

تتخذ الصيانة التصحيحية نهجا معاكسا. لا يتم إصلاح الماكينة إلا في حالة حدوث عطل بالفعل ويجب إصلاح المعدات التالفة. على الرغم من أن هذه الاستراتيجية تحمي الشركات من شراء أجزاء جديدة وتركيبها دون داع ، إلا أنها يمكن أن تخلق أيضًا اختناقات في الإنتاج وتتسبب في مشكلات كبيرة تتعلق بالتوقف عن العمل. 

ولكن يصبح كل شيء أكثر منهجية عندما تتوفر تقنيات إنترنت الأشياء لمعالجة المشكلات وتخفيف المشكلات وتحسين العمليات. وذلك عندما يمكن استخدام الصيانة التنبؤية لتقييم أنظمة المصنع وتحديد الآلات التي تتطلب بالفعل إصلاحات. 

إنه توازن مثالي. يتم إجراء الصيانة قبل نقطة الفشل ، ولكن ليس مبكرًا جدًا ، عندما لا يزال جزء ما يعمل بشكل صحيح ويقدم فائدة. من خلال الصيانة التنبؤية ، تقوم بإصلاح المشكلات قبل أن تبدأ ، تمامًا كما تصل المكونات إلى نهاية عمرها الافتراضي. 

صواميل ومسامير الصيانة التنبؤية

يمكن إضافة الصيانة التنبؤية إلى تركيبات إنترنت الأشياء الموجودة في مصنع التصنيع. تم نشر جميع نقاط النهاية هذه ، والاتصالات ذات زمن الانتقال المنخفض والروتينات الفرعية للأتمتة ، لتبسيط الإنتاج. يمكن إقرانها بالتعلم الآلي والتحليلات التنبؤية لتحديد الأنماط في البيانات الحالية والتاريخية. سواء كانت بيانات من مستشعرات درجة الحرارة أو الصمامات أو الاهتزازات أو اللزوجة ، فإن كل هذه المعلومات التشغيلية في الوقت الفعلي يمكن أن تتنبأ بالوقت الذي يحتاج فيه الأصل أو قطعة من الآلات إلى الإصلاح ، قبل الانهيار تمامًا. أنت على بعد خطوة صغيرة فقط من تحديد علامات التحذير من حدوث عطل ميكانيكي بشكل استباقي واتخاذ الإجراءات في الوقت المناسب. 

أمثلة عملية للصيانة التنبؤية

هناك عدد من الطرق التي يمكن من خلالها استخدام أجهزة الاستشعار لإدخال الصيانة التنبؤية في منشأة التصنيع. على سبيل المثال ، غالبًا ما تشع المكونات البالية حرارة أكثر مما تشع 

تحت ظروف التشغيل العادية. باستخدام كاميرات الأشعة تحت الحمراء ، يمكن تحديد النقاط الساخنة للمعدات تلقائيًا وإبلاغ أطقم الصيانة بها. كإضافة ، يمكن استخدام التعلم الآلي لطلب جزء جديد تلقائيًا بمجرد الوصول إلى عتبة درجة الحرارة. 

علاوة على ذلك ، يمكن استخدام أجهزة الاستشعار الصوتية لاكتشاف تسرب الغاز أو السائل أو الفراغ في المعدات. يمكن لنفس المستشعرات أيضًا اكتشاف أنماط الاحتكاك في الماكينة ، مع تغير الخصائص الصوتية بمرور الوقت بسبب المحامل والأغطية التالفة أو سيئة التشحيم. 

ثم هناك تحليل الاهتزاز ، مما يسمح للعاملين في المصنع بتحديد ما إذا كانت الآلة تعمل في ظل الظروف المثلى ، بناءً على نمط الاهتزاز الخاص بها. سيتغير هذا غالبًا مع تآكل المكونات وتغير ترددات الاهتزاز. 

بالنسبة للعديد من الشركات المصنعة ، تتوافق كل تقنيات الصيانة التنبؤية هذه بشكل متناغم مع مبادرات إنترنت الأشياء الحالية. القدرة على تحليل حالة المعدات على أساس مستمر وتوقع الفشل المحتمل ، يجب أن تكون واحدة من أكثر تطورات إنترنت الأشياء طبيعية وفعالية. 

عمل خطط تنفيذ ناجحة

إذن، أين تبدأ؟ وكيف يمكن لشركتك أن تتبنى إجراءات الصيانة القوية هذه؟ حسنًا ، إليك ثلاثة أشياء تحتاج إلى وضعها في الاعتبار أثناء قيامك ببناء قدرات الصيانة التنبؤية. 

1. لا مزيد من جمع البيانات اليدوي 

يجب أن تذهب عمليات التفتيش اليدوية. هذه طرق غير فعالة لتتبع صحة المعدات والآلات. تدور الصناعة 4.0 حول زيادة فرقك بأجهزة استشعار متصلة وأدوات ذكية تجعل من الممكن تحديد المشكلات المحتملة بشكل أسرع وأكثر موثوقية. اترك جمع البيانات والكشف الأولي عن الخطأ لشبكة نقطة نهاية إنترنت الأشياء الخاصة بك. يجب أن تحول وقت المهندسين لديك إلى مهام أكثر فائدة وصورة أكبر. 

2. حان الوقت لاحتضان البيانات الضخمة 

ستقوم بتجميع البيانات بسرعة كبيرة. الكثير منه. ومن السهل على المديرين الشعور بالارتباك. لكن لا تحاول تفسير البيانات بنفسك. هناك الكثير من منصات التحليلات التي يمكنها معالجة بياناتك نيابة عنك. باستخدام النظام الأساسي المناسب ، يمكنك استخدام التعلم الآلي لسد الفجوة بين مقاييس الأداء الواردة والصيانة المطلوبة. 

لذلك ، لا تقلق بشأن البيانات. بمجرد أن تتراجع وتترك حل التحليلات الخاص بك يقوم بعمله ، ستتمكن من التركيز فقط على الأجزاء الأساسية من المعلومات المهمة. 

3. ضع الخلوية في المعادلة 

إنترنت الأشياء مبني على الاتصال. احصل على هذا بشكل صحيح وسيبدأ كل شيء آخر في التراجع. إذا فهمت الأمر بشكل خاطئ ، فأنت تتداول في اتصالات بيانات سلسة وقابلة للتنفيذ للحصول على رؤى محدودة ونقاط ضعف في الأمن السيبراني. 

قد تعمل الاتصالات السلكية أو Wi-Fi في بعض الإعدادات ، ولكن الاتصال الخلوي ضروري للغاية في معظم الأحيان. إنه مرن ومرن ويمكن الاعتماد عليه وسريع ، ويتفوق في الأداء على قيود نماذج الاتصال القديمة. عندما يكون هدفك هو البقاء على اتصال بإنترنت الأشياء ، بغض النظر عن الظروف ، فإن الاتصال الخلوي السحابي الأصلي هو أفضل خيار لك إلى حد بعيد. 

مستقبل أسهل للتصنيع

مع استمرار انتشار IIoT للمصانع في جميع أنحاء المملكة المتحدة ، يستطيع المصنعون إجراء تحسينات جذرية على عمليات الإنتاج التقليدية. عندما يتم تتبع تدفق المواد والمكونات والمنتجات النهائية بواسطة أجهزة الاستشعار ، وتعمل الآلات المستقلة على تخفيف ضغوط خط الإنتاج ، فإن إدخال الصيانة التنبؤية في المزيج هو الخطوة التالية الطبيعية. هل عملك جاهز لاستكشاف الفوائد المالية والإنتاجية والكفاءة للصيانة التنبؤية؟