Az Overall Equipment Effectiveness (OEE) fontossága
Fokozódó (nemzetközi) verseny, növekvő költségnyomás, a szakképzett munkaerő hiánya, ipar 4.0 és még sok más. Gyártóvállalatként manapság számos kihívással kell szembenéznie. Emellett vannak mindennapi kihívások, mint például a gépek és rendszerek karbantartása és szervizelése.
Ahhoz, hogy sikeres maradjon a piacon, mindenekelőtt egy dolog számít: a gépek és rendszerek termelékenységének maximalizálása. Ennek mérésére - és így növelésére is - a legfontosabb mutatószám a berendezések teljes eszközhatékonysága (OEE) (Overall Equipment Effectiveness). Az OEE-érték azt mutatja meg, hogy a tervezett termelési idők alatt a gépek és rendszerek mennyire vannak kihasználva a teljes potenciáljukhoz képest. A rendelkezésre állás, a teljesítmény és a minőség területén bekövetkező veszteségek így jobban azonosíthatók és számszerűsíthetők.
De hogyan növelheti az OEE-t a vállalatánál?
A nem tervezett állásidő kulcsfontosságú tényező. Ez természetes, mert az alacsonyabb üzemi rendelkezésre állás alacsonyabb OEE-t jelent. De hogyan lehet elkerülni az állásidőt? Az okok kezelésével. Az állásidőt - az emberi hibák és az anyaghiány mellett - elsősorban a nem tervezett komponens- és rendszerhibák okozzák. Különösképp a kis komponensek, például a pneumatikus hengerek meghibásodásának lehet nagy kihatása.
Pedig könnyedén elkerülhetők az ilyen meghibásodások a termelésben, és javítható a berendezések általános hatékonysága.
Növelje az OEE-t a prediktív karbantartással
Egyetlen perc nem tervezett állásidő akár 10.000 euróba is kerülhet (egy drága gyártóüzemben)! Ez 10.000 jó ok arra, hogy felülvizsgáljuk és optimalizáljuk az elavult karbantartási koncepciókat. Különösen azért, mert a komponensek, például a pneumatikus hengerek meghibásodása miatti nem tervezett leállások nagy része könnyedén elkerülhető - a prediktív karbantartás segítségével.
Prediktív karbantartás MI megoldásokkal
De mi is pontosan a prediktív karbantartás?
A gépek és rendszerek folyamatos állapotfelügyelete lehetővé teszi a kritikus események vagy kúszó eltérések korai felismerését. A gépeken és rendszereken lévő érzékelők adatokat gyűjtenek, amelyeket aztán továbbítanak a rendszer vagy a mesterséges intelligencia számára. A kapott értékek és számítások alapján pedig a MI megfelelő karbantartási és javítási intézkedéseket tesz.
Ez azt jelenti, hogy nemcsak az komponensek, például a pneumatikus hengerek aktuális állapotát figyelik, hanem a rendszerekben előforduló esetleges hibákat és rendellenességeket is előre jelzik. Ez megakadályozza a nem tervezett leállásokat, mivel a karbantartás és a szervizelés még a hibák megjelenése előtt megkezdődik.
Prediktív karbantartás a gyakorlatban: a hengerek ellenőrzése
A klasszikus eszközöket, mint például az üzemi- vagy gépadatok gyűjtését, már régóta használják a diagnózis felállításához és a kiváltó okok elemzéséhez.
A prediktív karbantartáshoz képest azonban van néhány hátrányuk:
- Teljesen figyelmen kívül hagynak egy csomó adatot és összefüggést
- Túlságosan összetettek és túl drágák a hagyományos programozásuk miatt
- Nem adnak előretekintő előrejelzéseket
- Nem kezdeményeznek korai intézkedéseket
A megoldás: Festo AX Industrial Apps
A Festo a prediktív karbantartáshoz használt szabványosított MI-alkalmazásokkal mindenki számára elérhetővé és skálázhatóvá teszi a prediktív karbantartást. Ezek egyike a Festo AX Motions Insights Pneumatic: az MI alkalmazás az összes gyártó pneumatikus hengeréhez. Az alkalmazás azonnal felismeri a pneumatikus hajtóművek vagy a vezérlőlánc rendellenességeit és meghibásodásait, így segít megelőzni az alkatrészek meghibásodása miatti gépleállásokat.
Festo AX Motions Insights Pneumatic Highlights:
- A pneumatikus hajtáslánc folyamatos ellenőrzése a kopás és a rendellenességek tekintetében
- Csatlakoztathatóság PLC-n keresztül
- Plug and play: nincs szükség adattudományi szakértelemre
- Egyszerű megjelenítés és hozzáférés a böngészőn keresztül
- Minden gyártó hajtóművével kompatibilis: egyetlen szabványos alkalmazás minden célra
Összegzés és kitekintés: Ipar 4.0
A berendezések prediktív karbantartás segítségével elért teljes eszközhatékonyságának (Overall Equipment Effectiveness) optimalizálása fontos lépés a gyártó vállalatok számára a nagyobb hatékonyság és versenyképesség felé. Az olyan MI-megoldások, mint a Festo AX Motions Insights Pneumatic rendszerbe integrálásával könnyedén javíthatja a karbantartást és a szervizelést, valamint minimalizálhatja a nem tervezett leállásokat. A MI lehetővé teszi, hogy optimalizálja a termelést és javítsa a vállalat kulcsszámait.
A jövőbeli fejlesztések és trendek, mint például a dolgok internete (IoT) és a gépi tanulás tovább javítják és erősítik a prediktív karbantartási megoldásokat. Ez azt jelenti, hogy azok a vállalatok, amelyek már most is az MI-megoldásokra támaszkodnak, növelni fogják OEE-számukat, és egyértelmű versenyelőnyre tesznek szert. Akkor mire vár még?
A szerzőről
Manuel Blume
Marketing Digital Business
Resolto Informatik GmbH / Festo SE & Co. KG
