Predictive Maintenance ตัวช่วยวางแผนบำรุงรักษาเชิงรุกก่อนเกิดความเสียหาย
หลายท่านคงคุ้นเคยกับ Preventive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน) ซึ่งก็คือ การบำรุงรักษาเครื่องจักรตามระยะเวลา ซึ่งอาจจะเป็นข้อมูลจากทางฝั่งผู้ผลิตว่าเครื่องจักรนี้ควรทำการบำรุงรักษาด้วยความถี่บ่อยแค่ไหน อายุการใช้งานคาดหวัง อัตราการเสียทางทฤษฎี ที่อิงจากคำแนะนำของผู้ผลิต เพื่อทำการเปลี่ยนอะไหล่ก่อนที่เครื่องจักรจะเสียและหยุดทำงาน เหมือนกันกับรถยนต์ที่ต้องเข้าศูนย์บริการเพื่อเช็คสภาพตามระยะทาง
ในขณะที่เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคอุตสาหกรรม 4.0 และ Internet of Things (IoT) เครื่องจักรต่าง ๆ ในโรงงานถูกเชื่อมต่อเข้ากับเครือข่ายอินเตอร์เน็ต ข้อมูลเครื่องจักรและกระบวนการถูกเฝ้าสังเกตการณ์และทำการวิเคราะห์แบบ Real-Time จึงนำมาสู่
Predictive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) ซึ่งทำการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-Time และคาดการณ์เวลาที่ควรทำการบำรุงรักษาอย่างแม่นยำตามความจำเป็น โดยดำเนินการบำรุงรักษาเชิงรุกก่อนเครื่องจักรจะเสีย จึงช่วยยืดระยะเวลาใช้งานของเครื่องมือเครื่องจักร ลดระยะเวลาหยุดเครื่อง ทำให้ใช้อายุเครื่องจักรได้ยาวนานขึ้น และมีผลิตภาพเพิ่มขึ้น
หากเทียบกับ Preventive Maintenance ที่อาจเปลี่ยนเครื่องมือหรือเครื่องจักรโดยใช้ข้อมูลค่าเฉลี่ยหรืออายุการใช้งานคาดหวังที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แต่เมื่อวิเคราะห์ดูข้อมูลเวลาจริง อาจจะยังไม่จำเป็นต้องเปลี่ยน หรือ หากเปลี่ยนเร็วเกินไปทำให้ยังใช้ไม่เต็มศักยภาพหรืออายุการใช้งานจริง ผลลัพธ์ คือ ประหยัดต้นทุนที่เหนือกว่า Preventive Maintenance เพราะดำเนินการบำรุงรักษาต่อเมื่อจำเป็นเท่านั้น
วัตถุประสงค์หลักของ Predictive Maintenance คือ การวางแผนบำรุงรักษาล่วงหน้าที่แม่นยำที่สุดเพื่อหลีกเลี่ยงเครื่องเสียโดยไม่คาดคิด การที่รู้ว่าเครื่องจักรเครื่องไหนต้องการการซ่อมบำรุง ทำให้ง่ายในการวางแผนทรัพยากรอย่างบุคลากรหรือชิ้นส่วนสำรอง ความพร้อมใช้งานของระบบเพิ่มขึ้น โดยเปลี่ยนจากการหยุดที่ไม่ได้วางแผนเอาไว้ เป็นการหยุดตามแผนหลายๆ ครั้ง ครั้งละสั้นๆ บ่อยครั้งกว่า รวมแล้วเสียเวลาน้อยกว่าการเสียครั้งใหญ่ ทั้งยังช่วยให้อายุการใช้งานของเครื่องจักรยาวนานขึ้น และความปลอดภัยเพิ่มขึ้นจากอุบัติเหตุที่มาพร้อมเครื่องเสียโดยไม่คาดคิดเกิดน้อยลง
การทำงานของ Predictive Maintenance การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มีการตรวจสอบโรงงานทั้งแบบออฟไลน์เป็นระยะ ๆ และแบบออนไลน์ ดำเนินการระหว่างที่เครื่องจักรทำงานอยู่ โดยทำการประเมินสภาวะการทำงานของ
เครื่องจักร เก็บข้อมูลอย่าง แสงอินฟราเรด อะคูสติก (การปล่อยบางส่วนและอัลตร้าซาวด์) การวิเคราะห์การสั่นสะเทือน ระดับเสียง โดยการเก็บข้อมูลนั้นต้องไม่ทำให้การทำงานของเครื่องแย่ลงหรือเสียไป ข้อมูลที่ได้นำมาเชื่อมต่อกับข้อมูลสมรรถนะกระบวนการ หากต้องการทำการบำรุงรักษาแบบคาดการณ์อย่างมีประสิทธิผลและระยะยาว ควรทำตาม 3 ขั้นตอนดังต่อไปนี้
1. การเก็บข้อมูล การทำกระบวนการทำงานให้เป็นดิจิทัล และการส่งผ่านข้อมูล
2. การจัดเก็บข้อมูล วิเคราะห์และประเมินข้อมูลที่เก็บรวบรวม
3. การคำนวณความน่าจะเป็นของการเกิดของเหตุการณ์บางเหตุการณ์
การวิเคราะห์คาดการณ์ และ Big Dataความยากของ Predictive Maintenance อยู่ที่การประมวลผลข้อมูลปริมาณมหาศาล ข้อมูลที่จัดเก็บไม่เพียงแต่เฉพาะเครื่องจักรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงค่าสภาพแวดล้อมต่าง ๆ อย่างเช่น อุณหภูมิและความชื้น ตัวข้อมูลเองก็มีรูปแบบที่หลากหลาย
ข้อมูลจะถูกจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์โดยใช้อัลกอริธึมที่ชาญฉลาด เพื่อแจ้งสภาวะของเครื่องจักรและโรงงานได้อย่างถูกต้อง และตรวจพบความผิดปกติได้อย่างรวดเร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้
ขนาดของดาต้าเบสยิ่งใหญ่ อัลกอริธึมวิเคราะห์ยิ่งมีความชาญฉลาดและซับซ้อน คุณภาพและความเชื่อถือได้ของข้อมูลที่ได้รับยิ่งมากเท่านั้น เทคโนโลยีและฐานข้อมูลอย่าง
Edge Computing มีความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ของ Predictive Maintenance
ถึงแม้การจัดการข้อมูลจะมีความยาก การอัปเดต และประมวลผลข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งจำเป็น เพราะสามารถระบุแนวโน้มและพัฒนาการที่เกิดขึ้นได้
ข้อดีของ Predictive Maintenance ด้านการปรับปรุงประสิทธิภาพ: ลดเวลาหยุดทำงานของโรงงานและเครื่องจักร และการบำรุงรักษาเครื่องจักรและระบบเป็นประจำจะสามารถยืดอายุการใช้งาน
เวลาในอุดมคติสำหรับทำการบำรุงรักษา: การประเมินข้อมูลที่ทำอย่างสม่ำเสมอ สามารถช่วยระบุเวลาที่ดีที่สุดในการบำรุงรักษาครั้งถัดไป การบำรุงรักษายังสามารถผสานเข้าไปในกระบวนการผลิตได้อย่างเหมาะสม
ด้านการปรับปรุงสมรรถนะเครื่องจักร: การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมมาอย่างสม่ำเสมอ ทำให้มีความเป็นไปได้ในการปรับปรุงสมรรถนะของเครื่องจักรและเกิดผลิตภาพที่สูงขึ้นในระยะยาว
ปัจจุบัน Predictive Maintenance ได้ถูกใช้แล้วในหลายด้าน ไม่เพียงแต่จะเป็นเครื่องมือสำหรับอุตสาหกรรมการผลิตเท่านั้น แต่ยังใช้กับการบริการเคลื่อนที่ต่าง ๆ ด้วย เช่น การบิน ยานยนต์ รถไฟ แม้กระทั่งโรงงานไฟฟ้าพลังงานลม
ยานยนต์มอเตอร์ - เซนเซอร์ในเครื่องยนต์หรือตัวถังรถถูกเก็บข้อมูลไว้อย่างครอบคลุม เพื่อช่วยในการหลีกเลี่ยงการซ่อมในราคาที่แพงหรือเกิดการเสียหายตั้งแต่เนิ่น ๆ ตัวอย่างเช่น การสับเปลี่ยนชิ้นส่วนที่จะเสียหายระหว่างการเข้าศูนย์ครั้งหน้าก่อนที่จะเกิดการเสียจริง ๆ ข้อมูลจะถูกส่งออนไลน์ไปที่ศูนย์ให้บริการหรือผู้ผลิตโดยอัตโนมัติ
อุตสาหกรรมการบินอวกาศ - เครื่องบินที่เกิดการชำรุด ค่าความเสียหายจะเป็นต้นทุนที่สูง หากตรวจพบข้อผิดพลาดได้ล่วงหน้าหรือเปลี่ยนส่วนประกอบก่อนเสียได้ ก็จะเป็นการป้องกันความเสียหายและอุบัติเหตุที่อาจเกิดขึ้นได้
การขนส่งทางราง - Predictive Maintenance สามารถวางแผนล่วงหน้าว่าเมื่อใดที่ชิ้นส่วนที่เสียหายของรถไฟจำเป็นต้องได้รับการซ่อมเพื่อป้องกันการหยุดชะงักของปฏิบัติการ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อเลือกซ่อม เตรียมชิ้นส่วนสำรองและให้เวลาหยุดรถไฟให้น้อยที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
Predictive Maintainance นั้นเป็นการใช้ข้อมูลเครื่องจักรเวลาจริงมาวิเคราะห์ เพื่อให้การซ่อมบำรุงเครื่องจักรได้อย่างแม่นยำ อีกทั้งเครื่องจักรก็จะทำงานได้อย่างเต็มศักยภาพที่สุดเท่าที่เป็นไปได้
ขอบคุณที่มาโดย : Kasiwoot Teepprakasit. TOOLMAKERS
ขอบคุณภาพโดย : Ramón Salinero
อ่านบทความเพิ่มเติม >> คลิกที่นี่
