Zlepšete OEE pomocí AI a prediktivní údržby

Význam celkové efektivity zařízení (OEE)

Rostoucí (mezinárodní) konkurence, zvyšující se tlak na náklady, masivní nedostatek kvalifikovaných pracovníků, Průmysl 4.0 a mnoho dalšího. Jako výrobní společnost se v dnešní době potýkáte s řadou výzev. Patří k nim i každodenní výzvy, jako jsou údržba a opravy strojů a systémů.

Abyste se úspěšně prosadili na trhu, je důležitá především co nejvyšší produktivita Vašich strojů a zařízení. Nejdůležitější klíčovou hodnotou pro její měření – a tedy také jejího zlepšování – je celková efektivita zařízení neboli OEE (Overall Equipment Effectiveness). Hodnota OEE říká, jak dobře jsou Vaše stroje a zařízení využívány v porovnání s jejich plným potenciálem během plánované výroby. Ztráty v oblasti disponibility, výkonu a kvality lze lépe identifikovat a kvantifikovat.

Ale jak OEE ve Vaší společnosti zlepšit?

Ústředním fenoménem jsou neplánované odstávky. Rozhodně platí: horší disponibilita zařízení znamená nižší OEE. Jak se ale odstávkám vyhnout? Vyřešením jejich příčiny. A kromě lidských chyb a chybějícího materiálu je to především kvůli neplánovaným výpadkům komponentů a zařízení. Zásadní vliv mohou mít zejména výpadky malých součástí, jako jsou pneumatické válce.

Prostojům ve výrobě se můžete snadno vyhnout a celkovou efektivitu zařízení zlepšit.

Zlepšete OEE pomocí prediktivní údržby

Jen jedna minuta neplánovaného výpadku může stát až 10 000 eur (v drahé výrobě)! Je to 10 000 dobrých důvodů pro revizi a optimalizaci zastaralých koncepcí údržby. Zejména proto, že většině neplánovaných prostojů způsobených selháním součástí, jako jsou pneumatické válce, lze snadno předejít – pomocí prediktivní údržby.

Prediktivní údržba s AI

Ale co je vlastně prediktivní údržba?

Prostřednictvím nepřetržitého sledování stavu strojů a zařízení jsou kritické události nebo nepatrné odchylky detekovány v rané fázi. Čidla na Vašich strojích a zařízeních shromažďují a odesílají data, která jsou předávána systému resp. umělé inteligenci. A ze získaných hodnot a výpočtů odvodí AI vhodná opatření pro údržbu a opravy.

Nejen, že je sledován aktuální stav komponentů, jako jsou pneumatické válce, ale také se předpovídají potenciální chyby a anomálie. Můžete zabránit neplánovaným výpadkům, protože údržba a opravy jsou zahájeny dříve, než dojde k poruše.

Prediktivní údržba v praxi: sledování válců

Klasické nástroje, jako je sběr provozních nebo strojových dat, se již dlouho používají pro diagnostiku a výzkum příčin.

Ve srovnání s prediktivní údržbou však mají některé nevýhody:

• zcela nám uniká spousta dat a souvislostí
• v tradičním programování jsou příliš složité a drahé
• neposkytují výhledové prognózy
• opatření pak nejsou zaváděna včas

Řešení: Festo AX Industrial Apps

Díky standardizovaným aplikacím s AI pro prediktivní údržbu ji činíme přístupnou komukoliv a v libovolném měřítku. Například Festo AX Motions Insights Pneumatic: aplikace AI pro pneumatické válce libovolného výrobce. Aplikace okamžitě detekuje anomálie a poruchy v pneumatických pohonech nebo řízení a pomáhá tak předcházet výpadkům strojů v důsledku selhání komponentů.

Závěr a výhled pro Průmysl 4.0

Optimalizace celkové efektivity zařízení pomocí prediktivní údržby je pro výrobní společnosti zásadním krokem k vyšší efektivitě a konkurenceschopnosti. Integrací řešení AI, jako je Festo AX Motions Insights Pneumatic, do Vašich systémů lze snadno zlepšit údržbu i opravy a minimalizovat neplánované prostoje. S AI můžete optimalizovat svou výrobu a klíčové parametry ve společnosti.

Budoucí vývoj a trendy, jako je internet věcí (IoT) a strojové učení, budou nadále zlepšovat a rozšiřovat řešení prediktivní údržby. Společnosti, které již AI využívají, zlepšují parametry výroby - především OEE - a mají jasnou konkurenční výhodu. Tak na co čekáte?