Predykcyjne Utrzymanie Ruchu (ang. PdM) to strategia polegająca na monitorowaniu stanu maszyn w czasie rzeczywistym za pomocą różnych sensorów i technik diagnostycznych. Celem jest przewidzenie potencjalnej awarii, zanim do niej dojdzie, na podstawie analizy gromadzonych danych. Zamiast naprawiać, gdy coś się zepsuje, lub wymieniać części zgodnie ze sztywnym harmonogramem (co może być zbyt wczesne lub zbyt późne), PdM pozwala na interwencję dokładnie wtedy, gdy jest to potrzebne. Wdrożenie Predykcyjnego Utrzymania Ruchu wymaga wypracowania sposobu wiarygodnej oceny kondycji maszyn, poprzez systematyczne gromadzenie i analizowanie kluczowych dla ich stanu informacji.
Predykcyjne Utrzymanie Ruchu – co to jest?
Komentarz eksperta
Współczesny przemysł dąży do maksymalnej efektywności i minimalizacji przestojów. Tradycyjne metody utrzymania ruchu, takie jak podejście reaktywne (naprawa po awarii) czy prewencyjne (zaplanowane wymiany), często prowadzą do niepotrzebnych kosztów lub nieoczekiwanych przerw w produkcji. Odpowiedzią na te wyzwania jest Predykcyjne Utrzymanie Ruchu.
Skuteczne wdrożenie Predykcyjnego Utrzymania Ruchu wymaga połączenia sprzętu (sensory) i oprogramowania (algorytmy analizujące dane). Dwa najważniejsze etapy strategii PdM to gromadzenie danych z maszyn i ich analiza:
- Gromadzenie Danych (IoT)
Maszyny wyposaża się w sensory Internetu Rzeczy (IoT), które nieustannie zbierają dane o ich pracy. Najczęściej monitorowane parametry to:
– Wibracje: Wzrost poziomu wibracji często wskazuje na problemy z łożyskami, niewyważeniem czy luźnymi elementami.
– Temperatura: Nieprawidłowe tarcie lub problemy elektryczne prowadzą do podwyższonej temperatury.
– Ciśnienie i Przepływ: Ważne w systemach hydraulicznych i pneumatycznych.
– Akustyka (Ultradźwięki): Wykrywanie wycieków gazów lub wczesnych uszkodzeń łożysk.
– Analiza oleju: Określenie zużycia smaru i obecności zanieczyszczeń metalicznych. - Analiza i Predykcja (AI/ML)
Zebrane dane trafiają do systemów analitycznych. To kluczowy etap, w którym wkracza Sztuczna Inteligencja (AI) i Uczenie Maszynowe (ML):
– Modele ML są szkolone na historycznych danych o normalnym działaniu i zarejestrowanych awariach.
– Umożliwia to wykrywanie anomalii — subtelnych odchyleń od normy, które ludzkie oko mogłoby przeoczyć.
– Algorytmy AI są w stanie prognozować RUL (Remaining Useful Life) – czyli szacowany pozostały czas życia komponentu, co pozwala na precyzyjne zaplanowanie przeglądu.
Marek Wiązowski
Od kilkunastu lat związany z firmami z branży IT, dostarczającymi specjalistyczne oprogramowanie i usługi dla przedsiębiorstw różnych sektorów. Od 2017 roku zatrudniony w Quantum Qguar, gdzie jednym z jego zadań jest propagowanie użytecznej wiedzy dla przedstawicieli firm produkcyjnych i logistycznych. Od lat z uwagą śledzi trendy w rozwoju technologii IT i automatyzacji w łańcuchach dostaw, oraz przypadki i efekty ich implementacji w przedsiębiorstwach. Jeden z autorów na firmowym blogu bajtemwpalete.