Tầm quan trọng của Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Cạnh tranh (quốc tế) ngày càng tăng, áp lực chi phí càng cao, tình trạng thiếu hụt lao động lành nghề lớn, công nghiệp 4.0 và nhiều hơn thế nữa. Công ty sản xuất của bạn ngày nay phải đối mặt với nhiều thách thức hơn. Bên cạnh đó, những thách thức hàng ngày như bảo trì, sửa chữa máy móc và hệ thống luôn thường trực.
Để khẳng định vị thế thành công của mình trên thị trường, một điều đặc biệt quan trọng: năng suất cao nhất của máy móc và hệ thống có thể đạt được. Chỉ số quan trọng nhất để đo lường điều này - và cũng để gia tăng nó - là hiệu quả thiết bị tổng thể hoặc OEE (Overall Equipment Effectiveness). Giá trị OEE cho bạn biết máy móc và hệ thống của mình đang được sử dụng tốt như thế nào, so với toàn bộ tiềm năng của chúng trong thời gian sản xuất dự kiến. Những tổn thất trong các lĩnh vực khả dụng, hiệu suất và chất lượng có thể được xác định và định lượng tốt hơn.
Vậy làm sao để tăng OEE trong công ty của bạn?
Một vít điều chỉnh trung tâm có thể là lý do cho thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến. Một điều hiển nhiên: tính khả dụng của hệ thống thấp hơn đồng nghĩa với OEE thấp hơn. Nhưng làm thế nào để hạn chế được thời gian ngừng hoạt động? Chính là giải quyết nguyên nhân của vấn đề. Ngoài những lỗi do con người và thiếu vật liệu, chủ yếu là do các bộ phận và hệ thống bị hỏng hóc ngoài ý muốn. Hư hỏng các bộ phận nhỏ như xi lanh khí nén có thể gây ra những hậu quả lớn.
Thời gian ngừng hoạt động có thể dễ dàng được giảm bớt trong quá trình sản xuất và đồng thời cải thiện được hiệu quả tổng thể của thiết bị.
Tăng OEE nhờ bảo trì dự đoán
Chỉ một phút ngừng hoạt động ngoài dự kiến có thể gây tiêu tốn tới 10.000 euro (trong một quá trình sản xuất đắt đỏ)! Như vậy sẽ có 10.000 lý do chính đáng để sửa đổi và tối ưu hóa các khái niệm bảo trì lỗi thời. Đặc biệt là vì phần lớn thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến do hỏng hóc các bộ phận như xi lanh khí nén có thể dễ dàng tránh được - bằng việc sử dụng phương thức bảo trì dự đoán.
Bảo trì dự đoán bằng giải pháp AI
Vậy chính xác bảo trì dự đoán là gì?
Đây là quá trình thông qua việc giám sát tình trạng liên tục của máy móc và hệ thống để phát hiện các vấn đề quan trọng hoặc sai lệch tinh vi ở giai đoạn đầu. Những cảm biến trên máy và hệ thống sẽ thu thập và gửi dữ liệu được chuyển tiếp đến hệ thống hay trí tuệ nhân tạo. Dựa trên các giá trị và tính toán thu được, AI sẽ đưa ra các biện pháp bảo trì và sửa chữa phù hợp.
Không chỉ theo dõi tình trạng hiện tại của các bộ phận như xi lanh khí nén, mà các lỗi hay vấn đề bất thường nào tiềm ẩn trong hệ thống cũng được dự đoán. Điều này ngăn ngừa sự cố ngừng hoạt động ngoài dự kiến vì việc bảo trì và sửa chữa đã được bắt đầu trước khi xảy ra sự cố.
Bảo trì dự đoán trong thực tế: giám sát xy lanh
Các phương thức cổ điển như thu thập dữ liệu vận hành hoặc máy móc từ lâu đã được sử dụng để chẩn đoán và tìm kiếm nguyên nhân.
Tuy nhiên, phương thức này có một số nhược điểm so với bảo trì dự đoán:
- Chúng hoàn toàn lược bỏ đi rất nhiều dữ liệu và kết nối
- Chúng quá phức tạp và đắt tiền trong quá trình lập trình truyền thống
- Chúng cũng không đưa ra những dự báo hướng tới tương lai
- Chúng không cung cấp biện pháp sớm
Giải pháp: Festo AX Industrial Apps
Festo sử dụng những ứng dụng AI được tiêu chuẩn hóa cho phương thức bảo trì dự đoán để giúp người dùng có thể tiếp cận và mở rộng quy trình bảo trì dự đoán. Giống như Festo AX Motions Insights Pneumatic: ứng dụng AI dành cho xy lanh khí nén dành cho tất cả các nhà sản xuất. Ứng dụng này ngay lập tức phát hiện các điểm bất thường và trục trặc trong bộ truyền động khí nén cũng như chuỗi điều khiển, qua đó tránh được các lỗi máy do lỗi linh kiện.
Điểm nổi bật của Festo AX Motions Insights Pneumatic:
- Giám sát liên tục chuỗi truyền động khí nén để phát hiện tình trạng hao mòn và các bất thường
- Khả năng kết nối thông qua PLC
- Plug and Play: Không yêu cầu Data Science Know-how
- Dễ dàng hiển thị và truy cập qua trình duyệt
- Tương thích với các bộ truyền động từ tất cả các nhà sản xuất: Một ứng dụng tiêu chuẩn dành cho tất cả mọi người
Kết luận và triển vọng trong giai đoạn Công nghiệp 4.0
Tối ưu hóa hiệu suất thiết bị tổng thể (Overall Equipment Effectiveness) nhờ sử dụng bảo trì dự đoán là một bước thiết yếu để đẩy mạnh hiệu suất các công ty sản xuất và khả năng cạnh tranh cao hơn. Tích hợp các giải pháp AI như Festo AX Motions Insights Pneumatic vào hệ thống của bạn, bảo trì và sửa chữa hệ thống có thể dễ dàng được cải thiện cũng như giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến. Người dùng có thể tối ưu hóa hoạt động sản xuất và các chỉ số quan trọng trong công ty nhờ công nghệ AI.
Những phát triển và xu hướng trong tương lai như Internet of Things (IoT) và học máy sẽ tiếp tục cải thiện và mở rộng các giải pháp bảo trì dự đoán. Nghĩa là: Các công ty vốn đã dựa vào các giải pháp AI đang tăng số liệu OEE của họ và đảm bảo lợi thế cạnh tranh rõ ràng trên thị trường. Vậy bạn còn chờ đợi điều gì?
