Prediktivní údržba je strategie údržby využívající data, která obsahuje umělou inteligenci a prostřednictvím technologie čidelpředvídá potenciální poruchy dříve, než k nim dojde. Namísto pevně stanovených intervalů údržby nebo reakce až po poruše jsou stroje a zařízení nmepřetržitě sledovány. Relevantní data, jako jsou vibrace, teplota, tlak nebo počet cyklů, jsou shromažďována senzory, analyzována algoritmy umělé inteligence a přeměněna na užitečné údaje.
Tento přístup umožňuje společnostem včas odhalit anomálie, opotřebení nebo plíživé odchylky. Například pneumatické válce, elektrické pohony nebo kompresory lze trvale sledovat, přičemž systém spustí výstrahy dlouho předtím, než by porucha způsobila neplánovanou odstávku. Výsledkem je cílená údržba podle stavu namísto nákladných reaktivních oprav.
Prediktivní údržba zkrátka posouvá údržbu z nákladové položky na strategickou výhodu. S umělou inteligencí v základu mohou výrobci zvýšit produktivitu, zmenšit rizika a zůstat konkurenceschopní i v éře Průmyslu 4.0.
Průběžným sledováním stavu strojů a systémů lze včas odhalit kritické události nebo plíživé odchylky. Senzory na Vašich strojích a zařízeních shromažďují data, která jsou následně předávána systému nebo umělé inteligenci.
AI navrhuje vhodná opatření pro údržbu a opravy podle výpočtů a zjištěných hodnot.
Predictive maintenance is the key to reducing downtime, cutting costs, and boosting equipment performance. But without the right tools and strategy, manufacturers risk unexpected failures, inefficient repairs, and lost productivity.
In this whitepaper, you’ll discover:
✅How to increase overall equipment effectiveness and total performance maintenance without major costs and effort
✅The role of predictive maintenance
✅Data and AI - the revolution in maintenance
✅From theory to practice: reduced downtimes on machine tools with AI
Download now and take the first step toward smarter, AI-driven equipment performance.
Rostoucí (mezinárodní) konkurence, rostoucí tlak na náklady, masivní nedostatek kvalifikované pracovní síly a Průmysl 4.0 jsou jen některé z výzev, kterým výrobní podniky v současnosti čelí. Kromě toho existují každodenní výzvy, jako je údržba a servis strojů a zařízení.
Aby výrobní podniky zůstaly na trhu úspěšné, musí rychle a přizpůsobivě reagovat na měnící se podmínky. Tradiční koncepce údržby, jako jsou reaktivní opravy nebo pevně stanovené intervaly údržby, již dnes nestačí. Často vedou ke zbytečným nákladům, neefektivnímu využívání zdrojů a neplánovaným odstávkám.
Prediktivní údržba nabízí jasnou alternativu. Kombinací dat z čidel a algoritmů s umělou inteligencí mají společnostinepřetržitý přehled o aktuálním stavu strojů a komponentů. Včasné odhalení anomálií a opotřebení pomáhá přijmout cílená opatření dříve, než dojde k poruše. Místo předčasné výměny dílů nebo příliš pozdního zásahu reaguje údržba podle stavu a stává se nákladově efektivní.
Výhody zdaleka nespočívají jen v prevenci prostojů. Prediktivní údržba pomáhá prodloužit životnost strojů, zmenšit zásoby náhradních dílů a optimalizovat nasazení personálu. Současné efektivnější využití energie a materiálu přispívá k dosažení cílů udržitelnosti.
Roste produktivita, přehlednost a vzniká konkurenční výhoda. Díky prediktivní údržbě řízené umělou inteligencí výrobci nereagují pouze na problémy, ale aktivně utvářejí budoucnost své výroby.
Pouhá minuta neplánované odstávky může stát až 10 000 eur (v drahém výrobním závodě)! Máme 10 000 dobrých důvodů pro revizi a optimalizaci zastaralých koncepcí údržby. Zejména proto, že většina neplánovaných odstávek je způsobena poruchou dílů, jako jsou například pneumatické válce, a lze jim snadno předejít prediktivní údržbou.
Umělá inteligence je klíčovým prvkem prediktivní údržby ve výrobě. Senzory poskytují surová data, jako je tlak, vibrace nebo teplota, ale algoritmy umělé inteligence odhalují skryté vzorce a korelace. Modely strojového učení průběžně analyzují přicházející data, porovnávají je s historickými hodnotami a identifikují i ty nejmenší odchylky, které mohou indikovat opotřebení nebo poruchu.
Skutečná síla umělé inteligence spočívá v její schopnosti učit se a přizpůsobovat. S každým dalším cyklem se algoritmy zpřesňují a předpovědi v průběhu času zlepšují. Namísto pouhé reakce na alarmy dostávají společnosti doporučení, která souvisí s akcí: která součást je ohrožena, kdy by měla proběhnout její údržba a jak lze zabránit prostojům.
Aktivní přístup mění údržbu ve strategický nástroj. Předchází se poruchám, náhradní díly lze plánovat přesně na čas a prostředky na údržbu jsou nasazeny přesně tam, kde jsou potřeba. Umělá inteligence tak mění prediktivní údržbu z teoretické koncepce na praktické, modulární upsořádání, které zvyšuje OEE, zmenšuje náklady a zlepšuje konkurenceschopnost.
Klasické nástroje, jako je záznam provozních nebo strojních dat, se pro diagnostiku a analýzu příčin používají již dlouho.
Ve srovnání s prediktivní údržbou však mají některé nevýhody:
Se standardizovanými aplikacemi umělé inteligence pro prediktivní údržbu zpřístupňujeme prediktivní údržbu všem a umožňujeme její modulární uspořádání. Jednou z aplikací je Festo AX Motion Insights Pneumatic, aplikace s umělou inteligencí pro pneumatické válce všech výrobců. Aplikace okamžitě detekuje anomálie a poruchy v pneumatických pohonech nebo v řídicím řetězci, a pomáhá předcházet odstávkám strojů způsobeným poruchou komponentů. Další aplikací je Festo AX Motion Insights Electric, software plug-and-play pro sledování elektrických pohonů.
AI umožňuje prediktivní údržbu ve výrobě a s ní i novou éru inteligentní výroby. To, co začalo jako sledování stavu, se nyní stalo strategickou pákou pro vyšší OEE, nižší náklady a udržitelné řízení zdrojů. Kombinací dat ze senzorů internetu věcí a strojového učení pro prediktivní údržbu mohou společnosti nejen předcházet prostojům, ale také přeměnit údržbu na hnací sílu konkurenceschopnosti.
Integrací aplikací s AI, jako je Festo AX Motion Insights Pneumatic, můžete snadno zlepšit údržbu a minimalizovat neplánované prostoje svých zařízení. AI umožňuje optimalizovat výrobu a klíčové podnikové ukazatele.
Do budoucna se prediktivní údržba bude dále vyvíjet: Systémy umělé inteligence budou stále více integrovány do celých hodnotových řetězců, umožní srovnávání napříč závody, autonomní plánování služeb a logistiku náhradních dílů just-in-time. Společnosti, které již aplikacer s AI využívají, zvýší své hodnoty OEE a zajistí si jasnou konkurenční výhodu. Tak na co čekáte?