Nykyaikainen teknologia ja kunnossapidon analytiikka ohjaavat tuotannon kasvua
Aikakaudellamme, jolloin teknologiset edistysaskeleet muokkaavat toimialoja nopealla vauhdilla, huippuluokan työkalujen ja analytiikan integroinnista on tullut kulmakivi operatiivisen huippuosaamisen saavuttamiseksi.
www.quantservice.com
IoT-anturien, tekoälyn (AI), koneoppimisen (ML) ja data-analyysin käyttöönotto mullistaa kunnossapitotoiminnot valmistavasta teollisuudesta energia-aloihin. Nämä teknologiat eivät ainoastaan estä tuotannon pysähdyksiä ja pidennä laitteiden elinkaarta, vaan myös vähentävät kustannuksia, parantavat tuotteiden laatua ja tehostavat yleistä tehokkuutta. Teollisuuden pyrkiessä pysymään kilpailukykyisenä, näiden innovaatioiden roolia tuotannon kasvun ja kestävän kehityksen edistäjänä ei voida yliarvioida.
Robert Berkel, Head of Digitalization & IT, on uransa aikana ottanut käyttöön moderneja ratkaisuja teollisuuden kunnossapitoprosessien virtaviivaistamiseksi. ”Yleensä kunnossapitostrategiat ovat olleet reaktiivisia, eli huoltohenkilöstö reagoi jo sattuneisiin laitevikoihin. Tavoitteemme on hyödyntää teknologiapohjaisia työkaluja, kuten IoT-antureita ja tekoälyä ennakoidaksemme ja estääksemme mahdollisia laitevikoja”, Berkel sanoo.
Kunnossapito strategiaa kehittämällä ja hyödyntämällä nykyaikaista teknologiaa pystytään tuotantolaitoksen tuotantotehokkuutta parantamaan jopa 30 %, lähtötilanteesta ja teollisuuden alasta riippuen.
”Toteutimme asiakaskohteessamme projektin, jonka aikana asensimme kriittisyysluokittelun kautta saatujen tulosten pohjalta IoT-anturit tärkeimpiin laitteisiin ja yhdistimme nämä pilvipohjaiseen järjestelmään. Onnistuimme vähentämään suunnittelemattomia tuotannonpysähdyksiä 144 tuntia, vain yhdellä tehtaalla” Berkel sanoo.
IoT-anturit ja koneoppiminen lisäävät tuotannon tehokkuutta ja alentavat kustannuksia
IoT-antureiden avulla kerätään laitekohtaista dataa kunnossapitojärjestelmään koneen kunnosta, käyttöolosuhteista ja suorituskyvystä, jota analysoimalla pystytään toteuttamaan ennakoivia huoltotoimenpiteitä. Tyypillisesti IoT-antureiden avulla mitataan lämpötilamuutoksia, värähtelymuutoksia, paine-eroja, kosteusmuutoksia, tai muutoksia esimerkiksi virrankulutuksessa.
”Koneoppiminen (Machine Learning) on tekoälyn osa-alue ja perustuu algoritmeihin. Se on viimeisten vuosikymmenten aikana mullistanut teollisuuden kunnossapidon täysin. Koneoppimisen kehittyneet algoritmit ennustavat mahdollisia laitevikoja kerätystä datasta, tämä ominaisuus auttaa kunnossapito-organisaatiota ajoittamaan ennakoivat huoltotoimenpiteet, minimoimaan tuotantokatkot ja optimoimaan resurssien käytön,” Berkel sanoo.
Tyypillisesti suurin hyöty modernin teknologian käytöstä kunnossapidon tehokkuuden parantamiseksi saadaan aloilla, joilla tuotantokatkot aiheuttavat poikkeuksellisen suuria kustannuksia, kuten esimerkiksi valmistus- ja energiateollisuuden aloilla.
Digitaalisten ratkaisujen kautta hankitun tiedon avulla kunnossapito-organisaatio suunnittelee käytettäville laitteille huollon data-analyysin ja tekoälyn luoman tiedon avulla. Varhaisessa vaiheessa toteutettu huolto vaikuttaa merkittävästi laitteen käyttöikään, jonka myötä pystytään säästämään suuriakin kustannuksia ja ajoittamaan tulevaisuuden investointitarpeet jo hyvissä ajoin budjettiin.
Tietojen analysointi- ja visualisointi tekee päätöksen teosta nopeampaa
Tyypillisimpiä kohteita visualisointipaneeleiden käyttöön on laitteiden kunnon seuranta, tuotantoprosessin optimointi, energiakulutuksen seuranta ja varaston hallinta. Visualisointipaneelista voidaan seurata esimerkiksi reaaliaikaisia mittareita, trendikaavioita tai histogrammeja.
Saatavilla ja helposti luettavissa oleva reaaliaikainen tieto parantaa ja nopeuttaa päätöksentekoa. Ennakoitavuus auttaa minimoimaan tuotantokatkot ja pidentämään laitteiden käyttöikää, kun laitteet pystytään huoltamaan ennen niiden vikaantumista, tämä on usein myös kustannustehokkaampaa. Tuotantoprosessit optimoimalla pystytään lisäämään tuotantoa ja vähentämään hävikkiä.
Vastuullisuutta teknologian avulla
Toiminnallisten hyötyjen lisäksi nykyaikaisen teknologian integrointi kunnossapitokäytäntöihin edistää merkittävästi yritysten vastuullisuustyötä. Ennakoiva huolto vähentää toistuvien osien vaihtojen ja korjausten tarvetta, mikä minimoi jätteen määrää ja säästää resursseja.
Reaaliaikaisen seurannan ja data-analyysin mahdollistama energiatehokas toiminta pienentää teollisen toiminnan hiilijalanjälkeä. Pidentämällä laitteiden elinkaarta ja optimoimalla resurssien käyttöä nämä teknologiat tukevat kestäviä tuotantokäytäntöjä ja edistävät vihreämpää tulevaisuutta.
Turvallisuuden parantaminen ennakoivan huollon avulla
Modernin teknologian integroiminen kunnossapitokäytäntöihin ei ainoastaan tehosta toimintaa, vaan lisää merkittävästi myös työpaikan turvallisuutta. IoT-antureita ja koneoppimisalgoritmeja hyödyntämällä mahdollisia laitevikoja voidaan ennakoida ja korjata ennen niiden ilmenemistä. Tämä ennakoiva lähestymistapa minimoi odottamattomien laitevikojen aiheuttamien onnettomuuksien ja vammojen riskin.
Lisäksi reaaliaikainen seuranta ja data-analyysi antavat huoltotiimille mahdollisuuden tunnistaa ja lieventää turvallisuusriskejä ripeästi, mikä varmistaa turvallisemman työympäristön kaikille työntekijöille. Näiden edistyneiden teknologioiden käyttöönotto korostaa sitoutumistamme korkeimpien turvallisuusstandardien ylläpitämiseen ja tuotantoprosessien optimointiin.
www.quantservice.com
