Predictive Maintenance
Predictive Maintenance คือ มักจะเป็นกระบวนการที่ต่อเนื่องมาจากการบำรุงรักษาตามสภาพหรือเชิงคาดการณ์ ซึ่งข้อมูลต่าง ๆ ที่ได้จากระบบการตรวจวัดและเฝ้าระวัง จะถูกเก็บสะสมและนำมาวิเคราะห์อย่างต่อเนื่องถึงความเป็นไปได้ที่จะเกิดอาการเสียหายของเครื่องจักรในอนาคต ชนิดและรูปแบบของข้อมูลอาจเปลี่ยนไปตามประเภท และการใช้งานเครื่องจักร ข้อดีของการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์คือ ความสามารถในการวางแผนการหยุดเครื่องจักรเพื่อซ่อมบำรุงได้ก่อนที่เครื่องจักรนั้นจะแสดงอาการเสียหายออกมา ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการคงคุณลักษณะของชิ้นงานที่ถูกผลิตออกมาจากเครื่องจักรนั้น เป็นการลดความเสี่ยงของการถูกคัดออกของชิ้นงานที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด ช่วยลดต้นทุนของเสียของสายการผลิต ความสำเร็จของการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์เกิดจากการเก็บข้อมูลจากเครื่องจักรอย่างถูกต้องและเพียงพอ ต้องมีการนำข้อมูลมาวิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญ หรือโดยระบบเครื่องมือพิเศษ
วิธีการทำ
- การติดตามการสั่นสะเทือนและวิเคราะห์ผล (Vibration monitoring and Analysis)
- เทอร์โมกราฟฟี (Thermography)
- การศึกษาเกี่ยวการแรงเสียดทานบนเครื่องจักรและ การหล่อลื่น (Tribology)
- การตรวจสอบด้วยสายตา (Visual inspections)
- อุลตร้าโซนิคส์ (Ultrasonic)
- เทคนิคอื่น ๆ (Other technique)
การรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT
การที่เราจะทำ Predictive Maintenance ได้นั้นจะเห็นว่าต้องมีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งขบวนการรวมข้อมูล จะเป็นไปได้ก็ต้องอาศัยอุปกรณ์ IoT เป็นตัววัดค่าต่างๆ ที่เราต้องการ หลังจากเราได้ข้อมูลมาแล้วการนำข้อมูลไปจัดเก็บ และ วิเคราะห์ เป็นอีกเรื่องที่ต้องมีระบบมารองรับ
ระบบ Azure IoT สามารถจัดเก็บข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ด้วยการทำ Config ที่ใช้เวลาไม่มาก ประหยัดค่าใช้จ่าย
ระบบ AI ( Machine Learning ) จะมาช่วยนำเข้อมูลที่เก็บไว้มาทำการวิเคราะห์ต่อไป
IoT (Internet of Things) เป็นเทคโนโลยีที่ให้สิ่งของมากมายสามารถสื่อสารกันและรับส่งข้อมูลผ่านโครงข่ายอินเทอร์เน็ต ซึ่ง IoT สามารถนำไปใช้ในงานซ่อมบำรุงต่าง ๆ บ้างประโยชน์ที่ IoT สามารถนำไปใช้ในงานซ่อมบำรุงได้แก่:
- ตรวจจับขั้นตอนการปรับปรุงอัตโนมัติ: IoT สามารถช่วยเหลือในการตรวจจับปัญหาและส่งแจ้งเตือนให้กับทีมซ่อมบำรุงอัตโนมัติ ทำให้เวลาแก้ไขปัญหาได้เร็วขึ้นและป้องกันความเสียหายที่อาจเกิดขึ้น
- ติดตามสภาพการทำงานของเครื่องกล: IoT ช่วยให้ทีมซ่อมบำรุงสามารถติดตามข้อมูลการทำงานของเครื่องมือและระบบจากที่ควบคุมกลุ่มอุปกรณ์ให้เห็นถึงข้อมูลการทำงานของเครื่องกล
- วางแผนซ่อมบำรุงอย่างสม่ำเสมอ: ด้วยข้อมูลจาก IoT ช่างซ่อมบำรุงสามารถวางแผนการตรวจเช็คและซ่อมบำรุงเครื่องกลอีกที ช่วยลดความขัดข้องของเครื่องจักรและมีประสิทธิภาพในงานมากขึ้น
- ประหยัดต้นทุนและเวลา: ด้วยการใช้ IoT สามารถควบคุมการซ่อมบำรุงอุปกรณ์และเครื่องมือแบบเรียลไทม์ ลดเวลาในการตรวจสอบปัญหา ประหยัดค่าใช้จ่ายและเวลาในการซ่อมบำรุง
- วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการปรับปรุง: ข้อมูลจาก IoT สามารถนำไปวิเคราะห์การทำงานของเครื่องกล ช่วยในการตัดสินใจเพื่อปรับปรุงระบบซ่อมบำรุงให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- สังเกตการณ์ความปลอดภัย: IoT ช่วยให้สามารถติดตามความปลอดภัยของเครื่องจักรและอุปกรณ์ต่าง ๆ ป้องกันเหตุการณ์ที่อาจนำไปสู่อันตรายและอุบัติเหตุ
โดยรวมแล้ว, IoT ช่วยให้การซ่อมบำรุงมีประสิทธิภาพมากขึ้น
