คุณผู้อ่านคงคุ้นเคยดีกับ Preventive maintenance (การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน) ซึ่งก็คือ การบำรุงรักษาเครื่องจักรตามระยะเวลา ซึ่งอาจจะเป็นข้อมูลจากทางฝั่งผู้ผลิตว่าเครื่องจักรนี้ควรทำการบำรุงรักษาด้วยความถี่บ่อยแค่ไหน อายุการใช้งานคาดหวัง อัตราการเสียทางทฤษฎี ที่อิงจากคำแนะนำของผู้ผลิต เพื่อทำการเปลี่ยนอะไหล่ก่อนที่เครื่องจักรจะเสียและหยุดทำงาน เหมือนกันกับรถยนต์ที่ต้องเข้าศูนย์บริการเพื่อเช็คสภาพตามระยะทาง
ในปัจจุบันที่เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคอุตสาหกรรม 4.0 และ Internet of Things (IoT) เครื่องจักรต่างๆ ในโรงงานถูกเชื่อมต่อเข้ากับเครือข่ายอินเตอร์เน็ต ข้อมูลเครื่องจักรและกระบวนการถูกเฝ้าสังเกตการณ์และทำการวิเคราะห์ในเวลาจริง (Real Time) จึงนำมาสู่ Predictive maintenance (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) ซึ่งทำการวิเคราะห์ข้อมูลเวลาจริงและคาดการณ์เวลาที่ควรทำการบำรุงรักษาอย่างแม่นยำตามความจำเป็น (Need based) โดยดำเนินการบำรุงรักษาเชิงรุกก่อนเครื่องจักรจะเสีย จึงช่วยยืดระยะเวลาใช้งานของเครื่องมือเครื่องจักร ลดระยะเวลาหยุดเครื่อง ทำให้ใช้อายุเครื่องจักรได้ยาวนานขึ้น และมีผลิตภาพเพิ่มขึ้น ซึ่งหากเทียบกับ Preventive maintenance ซึ่งอาจเปลี่ยนเครื่องมือตามระยะเวลาที่กำหนด แต่เมื่อวิเคราะห์ดูข้อมูลเวลาจริง อาจจะยังไม่จำเป็นต้องเปลี่ยน เป็นต้น ผลลัพธ์คือ การประหยัดต้นทุนที่เหนือกว่า Preventive maintenance เพราะดำเนินการบำรุงรักษาต่อเมื่อจำเป็นเท่านั้น
บทความนี้จะมาเล่าให้ฟังว่า Predictive Maintenance คืออะไร ทำงานอย่างไร ประโยชน์และตัวอย่างการใช้งานบางส่วนในปัจจุบัน

(ที่มา: Ramón Salinero)
วัตถุประสงค์หลักของ predictive maintenance คือ การวางแผนบำรุงรักษาล่วงหน้าที่แม่นยำที่สุดเพื่อหลีกเลี่ยงเครื่องเสียโดยไม่คาดคิด การรู้ว่าเครื่องจักรเครื่องไหนโดยเฉพาะที่ต้องการการซ่อมบำรุง ทำให้ง่ายในการวางแผนทรัพยากรอย่างบุคลากรหรือชิ้นส่วนสำรอง ความพร้อมใช้งานของระบบเพิ่มขึ้น โดยเปลี่ยนจากการหยุดที่ไม่ได้วางแผนเอาไว้ เป็นการหยุดตามแผนหลายๆ ครั้ง ครั้งละสั้นๆ บ่อยครั้งกว่า รวมแล้วเสียเวลาน้อยกว่าการเสียครั้งใหญ่ ทั้งยังช่วยให้อายุการใช้งานของเครื่องจักรยาวนานขึ้น และความปลอดภัยเพิ่มขึ้นจากอุบัติเหตุที่มาพร้อมเครื่องเสียโดยไม่คาดคิดเกิดน้อยลง
Predictive maintenance ทำงานอย่างไร?
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มีการตรวจสอบโรงงานทั้งแบบออฟไลน์เป็นระยะๆ และแบบออนไลน์ ดำเนินการระหว่างที่เครื่องจักรทำงานอยู่ โดยทำการประเมินสภาวะการทำงานของเครื่องจักร เก็บข้อมูลอย่าง แสงอินฟราเรด อะคูสติก (การปล่อยบางส่วนและอัลตร้าซาวด์) การวิเคราะห์การสั่นสะเทือน ระดับเสียง โดยการเก็บข้อมูลนั้นต้องไม่ทำให้การทำงานของเครื่องแย่ลงหรือเสียไป ข้อมูลที่ได้นำมาเชื่อมต่อกับข้อมูลสมรรถนะกระบวนการ โดยหากคุณต้องการทำการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์อย่างมีประสิทธิผลและระยะยาว คุณควรทำตามสามขั้นตอนดังต่อไปนี้:
- 1) การเก็บข้อมูล การทำกระบวนการทำงานให้เป็นดิจิทัล และการส่งผ่านข้อมูล
- 2) การจัดเก็บข้อมูล วิเคราะห์และประเมินข้อมูลที่เก็บรวบรวม
- 3) การคำนวณความน่าจะเป็นของการเกิดของเหตุการณ์บางเหตุการณ์
การวิเคราะห์คาดการณ์และ Big Data
ความยากของ predictive maintenance อยู่ที่การประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาล ข้อมูลที่จัดเก็บไม่เพียงแต่เฉพาะเครื่องจักรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงค่าสภาพแวดล้อมต่างๆ อย่างอุณหภูมิและความชื้น ข้อมูลเองก็มีรูปแบบที่หลากหลาย
ข้อมูลจะถูกจัดเก็บ ประมวลผลและวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึมที่ชาญฉลาด เพื่อแจ้งสภาวะของเครื่องจักรและโรงงานได้อย่างถูกต้อง และตรวจพบความผิดปกติได้อย่างรวดเร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้
ขนาดดาต้าเบสยิ่งใหญ่ อัลกอริธึมวิเคราะห์ยิ่งมีความชาญฉลาดและซับซ้อน คุณภาพและความเชื่อถือได้ของข้อมูลที่ได้รับยิ่งมากเท่านั้น เทคโนโลยีและฐานข้อมูลบิ๊กดาต้าอย่าง Edge computing มีความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ของ Predictive maintenance
ถึงแม้การจัดการข้อมูลจะมีความยาก การอัปเดตและประมวลผลข้อมูลอย่างสม่ำเสมอก็มีความจำเป็น เพื่อสามารถระบุแนวโน้มและพัฒนาการที่เกิดขึ้นได้
ข้อดีโดยสังเขป ของ Predictive maintenance
หากทำอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ มีข้อดีที่หลากหลาย ข้างล่างเป็นข้อดีที่มีความสำคัญที่สุดโดยสังเขป
- การปรับปรุงประสิทธิภาพ: ลดเวลาหยุดทำงานของโรงงานและเครื่องจักร และการบำรุงรักษาเป็นเครื่องจักรและระบบเป็นประจำยังสามารถยืดอายุการใช้งานได้ด้วย.
- เวลาในอุดมคติสำหรับทำการบำรุงรักษา: การประเมินข้อมูลที่ทำอย่างสม่ำเสมอ ทำให้สามารถช่วยระบุเวลาที่ดีที่สุดในการบำรุงรักษาครั้งถัดไป การบำรุงรักษายังสามารถผสานเข้าไปในกระบวนการผลิตได้อย่างเหมาะสม
- การปรับปรุงสมรรถนะเครื่องจักร: การวิเคราะห์อย่างสม่ำเสมอในข้อมูลที่รวบรวม ทำให้มีความเป็นไปได้ในการปรับปรุงสมรรถนะของเครื่องจักรและบรรลุถึงซึ่งผลิตภาพที่สูงขึ้นในระยะยาว
- การบำรุงรักษาหุ่นยนต์อุตสาหกรรมด้วย ระบบดิจิทัลผ่านแอปเดียวทำได้อย่างไร?
- ความช่วยเหลือแบบด่วน ส่งผลยั่งยืน กับการบำรุงรักษาทางไกล
- Machine tools พร้อมแล้วสำหรับแอปพลิเคชัน IIoT
ตัวอย่างการใช้งาน Predictive Maintenance
Predictive maintenance ปัจจุบันได้ถูกใช้แล้วในหลายด้าน ไม่เพียงแต่จะเป็นเครื่องมือที่ดึงดูดสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตเท่านั้น แต่ยังสำหรับบริการเคลื่อนที่ต่างๆ ด้วย ไม่ว่าจะเป็นการบิน ยานยนต์ รถไฟ แม้กระทั่งโรงงานไฟฟ้าพลังงานลมซึ่ง เวลาหยุดของกังหันลมเกือบจะถูกกำจัดออกไปโดยสมบูรณ์ด้วย predictive maintenance
ยานยนต์มอเตอร์
เซ็นเซอร์ในเครื่องยนต์หรือตัวถังรถเก็บข้อมูลอย่างครอบคลุมกว้างขวาง เพื่อช่วยในการหลีกเลี่ยงการซ่อมแพงหรือเสียตั้งแต่เนิ่นๆ ตัวอย่างเช่น การสับเปลี่ยนชิ้นส่วนที่เสียหายระหว่างการเข้าศูนย์ครั้งหน้าก่อนที่มันจะเสียไปเลย ข้อมูลสามารถถูกส่งออนไลน์ไปที่ศูนย์ให้บริการหรือผู้ผลิตโดยอัตโนมัติ
อุตสาหกรรมการบินอวกาศ
เครื่องบินทำกำไรต่อเมื่อบิน หากเครื่องบินชำรุดจากความเสียหายเชิงกลจะเป็นต้นทุนที่สูง ดังนั้นพวกเขาจึงกระตือรือร้นที่จะค้นหาความเสียหายที่เป็นไปได้ล่วงหน้าเพื่อป้องกันเครื่องบินเสียหรือกระทั่งอุบัติเหตุ ด้านที่ใช้รวมถึง ใบพัดและปั๊มไฮดรอลิก แอร์บัสเปิดตัวแพลตฟอร์มข้อมูล “Skywise” ของบริษัทในปี 2017 ซึ่งวิศวกรเครื่องบินสามารถเข้าแทรกแซงแต่เนิ่นๆ เพื่อตรวจพบข้อผิดพลาดและเปลี่ยนส่วนประกอบก่อนเสียได้
การขนส่งทางราง
Predictive maintenance ทำให้สามารถวางแผนล่วงหน้าว่าเมื่อใดที่ชิ้นส่วนที่เสียหายของรถไฟจำเป็นต้องได้รับการซ่อมเพื่อป้องกันการหยุดชะงักของปฏิบัติการ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อเลือกซ่อม เตรียมชิ้นส่วนสำรองและให้เวลาหยุดรถไฟให้น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
จากที่กล่าวมาข้างต้น คุณผู้อ่านจะเห็นความแตกต่างที่ชัดเจนว่า Predictive Maintainance ใช้ข้อมูลเครื่องจักรเวลาจริงมาวิเคราะห์ เพื่อให้การซ่อมบำรุงเครื่องจักรทำอย่างแม่นยำ ไม่เร็วและไม่ช้าจนเกินไป เพื่อให้ใช้เครื่องจักรได้อย่างเต็มศักยภาพที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ แตกต่างจาก Preventive Maintenance ที่ไม่ได้ใช้ข้อมูลจริงจากเครื่องจักรเลย ใช้ข้อมูลค่าเฉลี่ยหรืออายุการใช้งานคาดหวังที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งอาจจะทำให้การใช้งานเครื่องจักรเปลี่ยนเร็วเกินไป ยังใช้ไม่เต็มศักยภาพ หรืออายุการใช้งานจริง
อ้างอิง : https://www.etmm-online.com/
About The Author
You may also like
-
Pressmate ซอฟต์แวร์จำลองการเสียรูปของแม่พิมพ์ปั๊มกด ช่วยลดต้นทุนและเวลาได้ถึง 40%
-
ระบบค้นหาตำแหน่งแม่พิมพ์ภายในอาคารจาก HASCO
-
E-Z Lok เปิดตัวคลังแค็ตตาล็อกแบบจำลอง CAD ออนไลน์
-
RJG เปิดตัว ‘MAX’ ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อยกระดับการควบคุมกระบวนการฉีดขึ้นรูป
-
ซอฟต์แวร์ Vericut Force ช่วยทีม Mercedes-AMG F1 ลดเวลาการผลิตลงได้ถึง 25%