Predictive maintenance là gì?
Predictive maintenance (PdM, tiếng việt: bảo trì dự đoán) là việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để nhanh chóng phát hiện các bất thường trong hoạt động của máy móc và các lỗi có thể xuất hiện để sửa chữa chúng trước khi dẫn đến hỏng hóc lớn.
Predictive maintenance cho phép tần suất bảo trì càng thấp càng tốt, hạn chế việc bảo trì ngoài kế hoạch và không phát sinh chi phí liên quan đến bảo trì phòng ngừa quá nhiều.
Tại sao Predictive maintenance lại quan trọng?
Predictive maintenance có thể mang lại nhiều lợi ích lợi ích to lớn cho tổ chức áp dụng, cụ thể:
- Giảm thiểu số lượng sự cố không ngoài ý muốn
- Tối đa hóa thời gian sử dụng và cải thiện độ tin cậy của thiết bị, máy móc
- Giảm thiểu chi phí thay thế phụ tùng
- Giảm thời gian chết giữa chừng, tối đa hóa giờ sản xuất
- Cải thiện an toàn cho người lao động
Thực tế chứng minh, predictive maintenance giúp ROI tăng gấp 10 lần, giảm 30% chi phí bảo trì, giảm 75% sự cố và giảm 45% thời gian ngừng hoạt động.
Tuy mang lại nhiều lợi ích to lớn nhưng PdM lại tiêu tốn rất nhiều chi phí đầu tư lúc ban đầu. Thêm nữa, việc triển khai đòi hỏi các chuyên gia, nhân viên có chuyên môn và kinh nghiệm để phân tích dữ liệu hiệu quả. Đây là hạn chế rất lớn gây khó khăn đối với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Xem thêm: Ứng dụng IoT để nâng cao hiệu quả dự đoán bảo trì máy móc
Predictive maintenance hoạt động như thế nào?
Predictive maintenance đánh giá tình trạng của thiết bị qua việc giám sát định kỳ (ngoại tuyến) hoặc liên tục (trực tuyến). Mục tiêu cuối cùng là thực hiện bảo trì tại thời điểm đã lên lịch giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí và tăng độ tin cậy của hệ thống.
Thành phần trong bảo trì dự đoán
3 thành phần chính cho phép PdM theo dõi tình trạng tài sản và cảnh báo người giám sát về những hỏng hóc sắp có của thiết bị:
- Các cảm biến được lắp đặt và thu thập dữ liệu tình trạng máy móc, dữ liệu hiệu suất theo thời gian thực và dữ liệu. Ví dụ: sử dụng cảm biến để phân tích rung động, phân tích dầu, ảnh nhiệt hay giám sát sát thiết bị.
- Công nghệ IoT cho phép giao tiếp giữa máy móc, giải pháp phần mềm và công nghệ đám mây. Nhờ đó, 1 lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập, phân tích và lưu trữ an toàn.
- Các mô hình dữ liệu dự đoán được cung cấp với tất cả dữ liệu đã xử lý.
Ứng dụng của Predictive maintenance
Đường sắt
- Predictive maintenance cho phép phát hiện các vấn đề bất thường trước khi chúng tạo nên thời gian chết làm đình trệ.
- Cải thiện độ an toàn, phát hiện nhanh chóng khoảng trống theo dõi thông qua hệ thống giám sát dựa trên cabin xe mới.
- Theo dõi “sức khỏe” của máy móc, hỗ trợ phát hiện sớm các triệu chứng xuống cấp trước khi bị hỏng hóc.
Giao thông vận tải
Các loại phương tiện giao thông hiện đại ngày nay đều được trang bị các loại cảm biến thu thập dữ liệu và chuyển tiếp thông tin về hiệu suất sử dụng của máy. Thông qua dữ liệu đó, người quản lý đội xe có thể chủ động lập kế hoạch bảo dưỡng.
Ứng dụng này đã giúp giảm thiểu các sự cố di chuyển trên đường và giảm thời gian chẩn đoán lỗi của kỹ thuật viên. Đồng thời nó cũng giúp dùng giảm số lần, chi phí bảo dưỡng và tiết kiệm thời gian bảo dưỡng.
Ngành hàng không
Predictive maintenance được bắt nguồn từ việc bảo trì máy bay. Kể từ năm 1943, PdM đã phát triển và vẫn được các công ty hàng không sử dụng để giảm các tác động và sự tốn kém từ sự cố hoãn hoặc hủy chuyến bay do việc bảo trì.
Predictive maintenance cũng được sử dụng để theo dõi “sức khỏe” và khả năng hoạt động của động cơ trong các chuyến bay thông qua cách đo độ rung và nhiệt độ.
Sản xuất
Các cảm biến IoT được lắp đặt trong nhà máy sản xuất cùng việc sử dụng các thuật toán khác nhau trên dữ liệu thu thập về sẽ phát hiện và chẩn đoán lỗi sớm những hỏng hóc trước khi chúng xảy ra. Cụ thể như:
- Sử dụng cảm biến rung để xác định các mẫu trục quay dễ vỡ trong máy phay
- Cảm biến đo chênh lệch nhiệt độ ở phía trên và phía dưới của bộ trao đổi nhiệt giúp xác định các dấu hiệu đầu tiên của tắc nghẽn.
- Giám sát nhiệt độ CPU và vỏ của rô bốt, cũng như các lỗi định vị và quá tải, đồng thời sử dụng dữ liệu này để ước tính tình trạng của robot.
Dầu khí
Khả năng quan sát tình trạng thiết bị trong ngành dầu khí thường bị hạn chế, đặc biệt tại các địa điểm xa bờ hoặc các vùng nước sâu.
Predictive maintenance sẽ cung cấp thông tin chi tiết cho các công ty dầu khí. Qua đó, họ sẽ phân tích và dự đoán được các hư hỏng có thể xuất hiện trên thiết bị cũng như tuổi thọ tối ưu của từng bộ phận và toàn bộ hệ thống.
