سیستم PdM نگهداری و تعمیر پیشگویانه
میانگین امتیاز این مقاله: 0 از 5
( تاکنون 0 نفر امتیاز داده‌اند )

تصور کنید که سوار خودروی خودتون هستید و همیشه منتظر هستید تا بعد از استفاده زیاد، یک مشکلی برای ماشین پیش بیاد و ماشین رو به تعمیرگاه ببرید. خب مسلماً این پروسه می‌تونه خیلی زمانبر و پرهزینه شود.

حالا فکر کنید که چقدر خوب میشد اگر قبل از اینکه ماشین هر مشکلی براش پیش بیاد، میتونستید زودتر مشکل رو شناسایی و برای حلش اقدام کنید؛ و حتی از خرابی‌های بعدی و بزرگتر جلوگیری کنید…

نگهداری و تعمیرات پیشگویانه دقیقاً همین کار رو انجام میده، اما برای دستگاهها و ماشین آلات صنعتی. با بکارگیری سنسورها و تکنولوژی‌های جدید و هوش مصنوعی، ما میتونیم در صنایع بفهمیم که یک دستگاه چه زمانی قراره خراب بشه و قبل از بروز خرابی، تعمیرش کنیم.

یک کارخانه بزرگ رو تصور کنید که تعداد زیادی ماشین آلات سنگین داره. اگر یکی از این ماشینها دچار نقص بشه، ممکنه کل پروسه تولیدی کارخانه کاملاً متوقف بشه و خسارت زیادی به بار بیاره! ولی با بکارگیری روش نگهداری و تعمیر پیشگویانه، میتونیم بفهمیم که مثلاً یکی از موتورهای یکی از ماشین آلات داره خراب میشه و به موقع به دادش برسیم! با این کار، پروسه تولید هیچوقت متوقف نمیشه و هزینه‌ها هم به خوبی مدیریت میشه.

 

نگهداری و تعمیرات پیشگویانه PdM چیست؟

PdM یا نگهداری و تعمیر پیشگویانه، فرآیندی است که با استفاده از سنسورها و فناوری‌های پیشرفته، داده‌های عملکرد دستگاه‌ها و ماشین‌آلات را جمع‌آوری و تحلیل می‌کند تا زمان احتمالی خرابی را قبل از وقوع پیش‌بینی کند. این روش به صنایع کمک می‌کند تا با انجام تعمیرات پیشگیرانه، از خرابی‌های ناگهانی جلوگیری کرده، هزینه‌ها را کاهش دهند و بهره‌وری را افزایش دهند.

مفهوم کلی عملکرد نگهداری و تعمیر پیشگویانه

نگه­داری و تعمیر پیش‌گویانه از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی رفتار غیر طبیعی یک سیستم یا ناهنجاری‌های عملیاتی و نقص‌های احتمالی تجهیزات استفاده کرده و امکان تعمیرات به موقع را قبل از وقوع خرابی فراهم می‌کند.

اشاره کردیم که هدف اصلی در این رویه، کاهش و به حداقل رساندن تعداد دفعات تعمیر و نگه­داری، جلوگیری از قطعی‌­های برنامه ریزی نشده و همچنین صرف هزینه‌‎­های سرویس، نگه­داری و تعمیرات پیش­گیرانه غیرضروری است.

PdM چگونه کار میکند؟

سیستم نگهداری و تعمیر پیشگویانه، با استفاده از داده‌های گذشته سیستمها و اطلاعات بروز، مشکلات را قبل از وقوع پیش بینی می‌کند.

این سیستم در 3 حوزه اصلی در صنعت شما نقش اساسی ایفا میکند:

  • نظارت بر وضعیت دستگاهها: سنسورها و ابزارهای پیشرفته، کارایی صحیح و عملکرد مناسب را به شکل بلادرنگ (Real-Time) بررسی میکنند.
  • تحلیل داده‌ها: اطلاعات جمع آوری شده را تجزیه تحلیل کرده و مشکلات احتمالی را شناسایی میکند.
  • ارزیابی مصرف مواد: نوع و میزان مواد اولیه و مصرفی مورد نیاز برای تعمیرات و نگهداری را ارزیابی میکند.

PdM وابستگی زیادی به تکنولوژی‌ها و نرم‌افزارهای خاصی نظیر هوش مصنوعی (AI)، اینترنت اشیاء صنعتی (IIOT)، و یکپارچه بودن سیستم‌ها دارد.

این سیستم، منابع و داراییهای مختلف (نظیر داده‌ها، ابزارها و انواع منابع دیگر) را به هم متصل کرده و امکان به اشتراک گذاری داده‌ها و تجزیه تحلیل‌های متنوع را فراهم میکند.

در ابتدا، اطلاعات از طریق سنسورها، کنترلرهای صنعتی و نرم‌افزارهای تجاری نظیر EAM و ERP جمع آوری می‌شوند؛ در ادامه با استفاده از تکنیکهایی نظیر آنالیز ارتعاشات، تجزیه و تحلیل میزان روغن، تصویربرداری حرارتی، نظارت و پایش، و سرویس تجهیزات صنعتی، بخشهایی که نیاز به توجه ویژه‌تر دارند شناسایی می‌شوند.

باید دقت داشته باشید که انتخاب تکنیک و روش صحیح به منظور پایش دقیق وضعیت، نکته‌ای حیاتی بوده و بهتر است با مشورت تولیدکنندگان تجهیزات و متخصصان نظارتی انجام شود.

چه کسانی از سیستم PdM استفاده می‌کنند؟

به طور کلی، مدیران و تیم­های تعمیر و نگهداری از ابزارهای نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه و سیستم­های مدیریت تجهیزات صنعتی به منظور پایش و نظارت بر خرابی­های قریب‌­الوقوع و دیگر وظایف مرتبط با تعمیر و نگه­داری تجهیزات استفاده می­کنند.

یک سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه چگونه مورد استفاده قرار می­‌گیرد؟

فرض کنید شما یک پمپ در خط تولید خود دارید. اگر این پمپ خراب شود، تا زمانی که بتوانید آن را تعمیر یا تعویض کنید، تولید شما متوقف می­‌شود و ممکن است این کار ساعت­ها طول بکشد؛ اما سیستم نگهداری شما می­تواند دمای پمپ را کنترل کند تا اگر دمای آن از آستانه خاصی بالاتر رفت، متوجه شوید که پمپ تحت فشار است و احتمالاً به زودی از کار می‌­افتد. به این ترتیب شما می‌­توانید قبل از اینکه خط تولید متوقف شود، زمانی را برای انجام تعمیرات پیش­گیرانه برنامه‌ریزی کنید.

در واقع نرم‌افزار نگه­داری و تعمیرات پیش‌گویانه می‌تواند تیم تعمیر و نگه­داری را از فشار بیش از حد بر روی تجهیزات مختلف مطلع کند. این نرم‌­افزار از تجزیه و تحلیل پیش‌گویانه برای پرچم‌گذاری و تعیین مشکلات استفاده کرده و به تیم مذکور اطلاع می‌دهد که به منظور کاهش زمان پرهزینه توقف سیستم، برنامه­‌ریزی برای تعمیر و نگه­داری پیش­گیرانه را در دستور کار خود قرار دهند.

مزایای سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه

در مقایسه با نگه­داری و تعمیر پیش­گیرانه(PM)، سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه (PdM) تضمین می­کند قطعه مشخصی که نیاز به تعمیر یا سرویس دارد، تنها قبل از خرابی قریب‌­الوقوع از کار می­‌افتد. این امر باعث کاهش زمان و هزینه صرف شده برای تعمیر و نگه­داری تجهیزات می­شود.

در واقع این سیستم بنا به موارد زیر باعث صرفه جویی در هزینه‌­ها می­شود:

  • به حداقل رساندن زمانی که صرف تعمیر و سرویس تجهیزات می­شود
  • به حداقل رساندن زمان توقف تولید، هنگام تعمیر و سرویس تجهیزات
  • به حداقل رساندن هزینه قطعات و لوازم یدکی

علاوه بر موارد مذکور، سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه، مزیت‌­های زیر را نیز در بر دارد:

  1. افزایش عمر مفید دارایی‌­ها: نظارت منظم بر سلامت تجهیزات و پرداختن به مشکلات جزئی قبل از حاد شدن آنها می­‌تواند عمر مفید دارایی‌­ها را افزایش دهد.
  2. بهینه­‌سازی فعالیت­های تعمیر و نگه­داری: روند تعمیر و نگه­داری­‌های معمول یا برنامه ریزی شده ممکن است کمتر یا بیشتر از مقدار لازم انجام شود؛ اما یک سیستم PdM تضمین می­کند که تعمیر و نگه­داری تنها در صورت نیاز انجام می­‌شود و این امر منجر به استفاده کارآمد از منابع می­گردد.
  3. فراهم کردن امکان مدیریت بهتر قطعات یدکی: اطلاع از اینکه چه قطعاتی ممکن است به زودی خراب شده و از کار بیفتند، منجر به مدیریت موجودی بهتری گشته و نیاز به ذخیره و انبار بیش از حد قطعات را کاهش می­‌دهد و در عین حال اطمینان حاصل می­کند که قطعات مذکور در صورت نیاز، در دسترس هستند.

معایب سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه

تعمیر و نگه­داری تجهیزات با استفاده از تکنیک­های پیش­گویانه می­تواند به موقع انجام شود تا از خرابی­ها و توقف­های برنامه‌­ریزی نشده در روند کار جلوگیری شده و طول عمر تجهیزات افزایش یابد. در حالی که این روش از مزایای متعددی برخوردار است، اما در عین حال دارای معایبی نیز بوده که باید مورد توجه قرار گیرند:

  • هزینه‌­های اولیه بالا: راه‌­اندازی سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه معمولاً نیازمند سرمایه گذاری در تأمین حسگرها، نرم­افزارهای تجزیه و تحلیل داده و حتی گاهی اوقات زیرساخت IoT (اینترنت اشیاء) است. صرف اینگونه هزینه‌­های اولیه برای بسیاری از شرکت­ها ممکن است مقدور نباشد.
  • پیچیدگی: راه­اندازی و اجرای سیستم نگه­داری و تعمیرات پیش­گویانه مستلزم یکپارچه­ سازی سیستم­ها و فناوری­های مختلف، تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌­ها و آموزش مجدد پرسنل است. این امر می­تواند پیچیدگی‌­هایی را ایجاد کند که هر سازمانی قادر به حل و فصل و رسیدگی به آنها نیست.
  • اتکای بیش از حد به تکنولوژی: تنها به این دلیل که یک سیستم، پیش‌بینی می­کند قطعه­ای خاص از تجهیزات مورد استفاده عملکرد مناسبی داشته و نیاز به رسیدگی ندارد، همیشه به این معنی نیست که آن قطعه کاملاً سالم است. باید توجه داشت که همواره خطر وابستگی بیش از حد به داده‌­های پیش بینی و نادیده گرفتن سایر علائم مربوط به اشکالات و خرابی تجهیزات وجود دارد.

 

 

این مقاله چطور بود؟

میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد آرا: 0

ارسال یک پاسخ

لطفا دیدگاه خود را وارد کنید!
لطفا نام خود را در اینجا وارد کنید