Bảo trì dự đoán là chiến lược bảo trì dựa trên dữ liệu sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ cảm biến để dự đoán các lỗi tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Thay vì dựa vào các khoảng thời gian bảo trì cố định hoặc chỉ phản ứng sau khi xảy ra sự cố, máy móc và hệ thống được giám sát liên tục theo thời gian thực. Dữ liệu có liên quan như độ rung, nhiệt độ, áp suất hoặc số chu kỳ được thu thập bởi các cảm biến, phân tích bằng thuật toán AI và chuyển đổi thành thông tin chi tiết có thể hành động được.
Phương pháp này cho phép các công ty phát hiện các hiện tượng bất thường, hao mòn hoặc sai lệch dần dần ở giai đoạn đầu. Ví dụ, xi lanh khí nén, bộ truyền động điện hoặc máy nén có thể được theo dõi liên tục, với hệ thống kích hoạt cảnh báo từ rất lâu trước khi sự cố có thể gây ra thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Kết quả: bảo trì có mục tiêu và dựa trên tình trạng thay vì sửa chữa tốn kém và phản ứng.
Nói tóm lại, bảo trì dự đoán chuyển hoạt động bảo trì từ yếu tố chi phí sang lợi thế chiến lược. Với AI là cốt lõi, các nhà sản xuất có thể tăng năng suất, giảm thiểu rủi ro và duy trì khả năng cạnh tranh trong thời đại Công nghiệp 4.0.
Bằng cách liên tục theo dõi tình trạng của máy móc và hệ thống, các sự kiện quan trọng hoặc sai lệch nhỏ có thể được phát hiện ở giai đoạn đầu. Các cảm biến trên máy móc và hệ thống của bạn thu thập dữ liệu sau đó chuyển tiếp đến hệ thống hoặc trí tuệ nhân tạo.
Dựa trên các giá trị và tính toán đã xác định, AI đề xuất các biện pháp bảo trì và sửa chữa phù hợp.
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.
Sự cạnh tranh (quốc tế) ngày càng tăng, áp lực chi phí tăng cao, tình trạng thiếu hụt lao động lành nghề trầm trọng và Công nghiệp 4.0 chỉ là một số thách thức mà các công ty sản xuất phải đối mặt hiện nay. Ngoài ra, còn có những thách thức hàng ngày như bảo trì và bảo dưỡng máy móc và hệ thống.
Để duy trì thành công trên thị trường, các công ty sản xuất phải phản ứng nhanh chóng và linh hoạt với những điều kiện thay đổi. Các khái niệm bảo trì truyền thống như sửa chữa phản ứng hoặc khoảng thời gian bảo trì cố định không còn đủ để đáp ứng những thách thức hiện nay. Chúng thường dẫn đến chi phí không cần thiết, sử dụng tài nguyên không hiệu quả và thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.
Bảo trì dự đoán là một giải pháp thay thế rõ ràng. Bằng cách kết hợp dữ liệu cảm biến với các thuật toán dựa trên AI, các công ty có được thông tin chi tiết theo thời gian thực về tình trạng thực tế của máy móc và linh kiện. Điều này cho phép phát hiện sớm các hiện tượng bất thường và hao mòn, để có thể thực hiện các biện pháp có mục tiêu trước khi xảy ra hỏng hóc. Thay vì thay thế các bộ phận quá sớm hoặc phản ứng quá muộn, việc bảo trì sẽ dựa trên tình trạng và tiết kiệm chi phí.
Lợi ích không chỉ dừng lại ở việc ngăn ngừa thời gian chết. Bảo trì dự đoán giúp kéo dài tuổi thọ của máy móc, giảm lượng phụ tùng tồn kho và tối ưu hóa việc triển khai nhân sự. Đồng thời, năng lượng và tài nguyên vật liệu được sử dụng hiệu quả hơn, góp phần đạt được mục tiêu bền vững.
Đối với các công ty, điều này có nghĩa là năng suất cao hơn, tính minh bạch cao hơn và lợi thế cạnh tranh quyết định. Với công nghệ bảo trì dự đoán do AI điều khiển, các nhà sản xuất không chỉ phản ứng với các vấn đề mà còn chủ động định hình tương lai sản xuất của họ.
Chỉ một phút thời gian chết có thể tốn tới 10.000 euro (trong một cơ sở sản xuất đắt tiền)! Đó là 10.000 lý do chính đáng để xem xét và tối ưu hóa các khái niệm bảo trì lỗi thời. Đặc biệt là khi hầu hết thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch đều do lỗi của các bộ phận như xi lanh khí nén và có thể dễ dàng tránh được thông qua bảo trì dự đoán.
Trí tuệ nhân tạo là yếu tố quan trọng thúc đẩy bảo trì dự đoán trong sản xuất. Trong khi các cảm biến cung cấp dữ liệu thô, chẳng hạn như áp suất, độ rung hoặc nhiệt độ, thì các thuật toán AI mới là nơi khám phá ra các mô hình và mối tương quan ẩn giấu. Các mô hình học máy liên tục phân tích các luồng dữ liệu đầu vào, so sánh chúng với các giá trị lịch sử và xác định ngay cả những độ lệch nhỏ nhất có thể cho thấy sự hao mòn hoặc hỏng hóc.
Sức mạnh thực sự của AI nằm ở khả năng học hỏi và thích nghi. Với mỗi chu kỳ, các thuật toán sẽ trở nên chính xác hơn, nghĩa là các dự đoán sẽ được cải thiện theo thời gian. Thay vì chỉ phản ứng với các cảnh báo, các công ty sẽ nhận được các khuyến nghị thực tế: thành phần nào đang gặp rủi ro, khi nào cần bảo dưỡng và làm thế nào để ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động.
Cách tiếp cận chủ động này biến việc bảo trì thành một công cụ chiến lược. Tránh được các lỗi, có thể lên kế hoạch cung cấp phụ tùng kịp thời và triển khai nguồn lực bảo trì đúng nơi cần thiết. Theo cách này, AI chuyển đổi bảo trì dự đoán từ khái niệm lý thuyết thành giải pháp thực tế, có khả năng mở rộng giúp tăng OEE, giảm chi phí và tăng khả năng cạnh tranh.
Các công cụ cổ điển như ghi dữ liệu vận hành hoặc máy móc đã được sử dụng từ lâu để chẩn đoán và phân tích nguyên nhân gốc rễ.
Tuy nhiên, chúng có một số nhược điểm so với bảo trì dự đoán:
Với các ứng dụng AI chuẩn hóa dành cho bảo trì dự đoán, Festo đang giúp bảo trì dự đoán trở nên dễ tiếp cận và có thể mở rộng quy mô cho mọi người. Một trong số đó là Festo AX Motion Insights Pneumatic, ứng dụng AI dành cho xi lanh khí nén từ mọi nhà sản xuất. Ứng dụng này sẽ phát hiện ngay các bất thường và trục trặc trong hệ thống truyền động khí nén hoặc chuỗi điều khiển, giúp ngăn ngừa tình trạng máy ngừng hoạt động do hỏng linh kiện. Một ứng dụng khác là Festo AX Motion Insights Electric, giải pháp cắm và chạy để theo dõi các ổ đĩa điện.
AI cho phép bảo trì dự đoán trong sản xuất và mở ra kỷ nguyên mới của sản xuất thông minh. Những gì bắt đầu từ việc theo dõi tình trạng hiện đã trở thành đòn bẩy chiến lược để đạt được OEE cao hơn, chi phí thấp hơn và quản lý tài nguyên bền vững. Bằng cách kết hợp dữ liệu cảm biến IoT với máy học để bảo trì dự đoán, các công ty không chỉ ngăn ngừa thời gian chết mà còn biến bảo trì thành động lực cạnh tranh.
Bằng cách tích hợp các giải pháp AI như Festo AX Motion Insights Pneumatic vào hệ thống của bạn, bạn có thể dễ dàng cải thiện việc bảo trì và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. AI cho phép bạn tối ưu hóa sản xuất và các số liệu quan trọng của công ty.
Nhìn về phía trước, bảo trì dự đoán sẽ tiếp tục phát triển: Các hệ thống AI sẽ ngày càng được tích hợp trên toàn bộ chuỗi giá trị, cho phép đánh giá chuẩn giữa các nhà máy, lập kế hoạch dịch vụ tự động và hậu cần phụ tùng thay thế kịp thời. Điều này có nghĩa là các công ty đã dựa vào giải pháp AI sẽ tăng chỉ số OEE và đảm bảo lợi thế cạnh tranh rõ ràng. Vậy bạn còn chờ gì nữa?