Nonostante gli enormi progressi, l'Industrial Internet of Things è ancora in adolescenza: attraverso analisi avanzate, big data, edge computing e cloud computing, sappiamo esattamente come sarà la fabbrica in futuro e quanto i produttori devono fare per completare Industry 4.0. Il viaggio del cambiamento.
Tuttavia, tutti questi progressi si uniscono per ridurre i costi e aumentare l'efficienza grazie alla manutenzione predittiva: le macchine di fabbrica possono monitorare e valutare le loro prestazioni, persino ordinare i pezzi di ricambio per se stessi, se necessario.
Implementando la manutenzione predittiva, i produttori possono aumentare la sicurezza, ridurre i tempi di fermo e prolungare la durata delle apparecchiature.
Custodia di manutenzione in evoluzione
I produttori hanno energia sufficiente per migliorare l'efficienza e l'efficacia delle apparecchiature, mentre una scarsa manutenzione può ridurre la produttività dell'impianto del 5-20%, mentre si stima che i tempi di fermo imprevisti costino ai fabbricanti statunitensi 50 miliardi di dollari l'anno.
Ridurre le interruzioni della produzione significa anche una consegna dei prodotti più affidabile, contribuendo a mantenere la fedeltà dei clienti, che può portare a maggiori entrate.
In precedenza, i produttori utilizzavano la manutenzione preventiva o le attrezzature di riparazione come previsto per prevenire guasti La manutenzione predittiva è più efficace della manutenzione preventiva poiché le azioni correttive sono strettamente correlate alle condizioni effettive della macchina.
Il nostro obiettivo non è quello di sostituire un componente troppo presto - quando è ancora in buone condizioni, ma solo quando è realmente necessario: è come un'auto basata sul livello o sullo spessore della cinghia, non sul chilometraggio. Fornire servizi di manutenzione.
Riducendo al minimo la manutenzione e i tempi di inattività non necessari, il potenziale di risparmio è enorme. I costi di manutenzione preventiva dei produttori sono in media $ 9 all'ora, mentre i costi di manutenzione preventiva sono $ 13 (il 44% in più).
Manutenzione predittiva basata sui dati
Le tecnologie avanzate, tra cui l'imaging termico a infrarossi, l'analisi delle vibrazioni e l'analisi dell'olio, possono essere utilizzate per prevedere i guasti, basandosi sull'esperienza, il 70% delle apparecchiature può essere previsto utilizzando sensori per monitorare e raccogliere i dati della macchina e quindi utilizzare l'analisi automatizzata per determinare quando possono verificarsi guasti alle apparecchiature. fault.
Il back-end consente inoltre di risparmiare denaro quando si attivano automaticamente le procedure di gestione relative all'ordinazione e all'installazione di nuove parti.
Ad esempio, la macchina può rilevare l'usura dei bit e ordinare automaticamente nuove punte, avvisare l'ufficio tecnico per inviare il personale sul campo e inoltrare richieste di acquisto di nuove parti al sistema ERP automatizzando manualmente, soggetto a errori, ad alta intensità di manodopera in questo modo Funzioni di gestione, i produttori possono garantire una maggiore efficienza.
Tuttavia, collegare l'officina al back office non è così facile: le macchine utilizzate nei processi aziendali esistenti possono generare dati, ma la sfida è come accedere e valutare i dati. Il flusso di dati risultante deve essere integrato nell'applicazione aziendale.
Macchine, dispositivi, sensori e persone devono connettersi e comunicare senza interruzioni tra loro: una copia virtuale dell'operazione fisica (generazione digitale) è spesso necessaria per comprendere tutti i dati e concepire le informazioni.
Potrebbe anche essere necessario implementare tecnologie come l'intelligenza artificiale per supportare il processo decisionale e la risoluzione dei problemi e rendere il sistema di rete il più autonomo possibile.
Ci sono anche alcuni ostacoli specifici da superare: le informazioni proprietarie dei produttori devono essere mantenute riservate, utilizzare il filtraggio dei dati e adottare ulteriori misure di sicurezza per proteggere i dati finanziari e dei clienti dagli hacker.
Ancora più importante, qualsiasi piattaforma di gestione dei dati ha bisogno di scalabilità per raccogliere, filtrare, elaborare e condividere grandi quantità di dati con prestazioni e affidabilità elevate.
Fabbrica futura
Quando i dati macchina possono essere utilizzati per eseguire la manutenzione predittiva IoT ad alta precisione, i produttori possono concentrarsi sull'uso delle capacità digitali per differenziare i prodotti, come l'autoconsapevolezza della salute tecnica.
Il valore del produttore può essere misurato non solo dalla qualità dei suoi processi produttivi, ma anche dal modo in cui protegge i beni. Ciò può essere ottenuto utilizzando la manutenzione predittiva IoT per estendere la durata delle apparecchiature e aumentare l'efficienza delle procedure di manutenzione.
La manutenzione predittiva è una parte importante del futuro impianto: non solo automatizza il processo di fabbricazione, ma automatizza anche la manutenzione delle attrezzature, in questo modo i produttori possono beneficiare di nuovi livelli di produttività.