Digitalisera underhåll av utrustning genom att utnyttja kraften i data

Underhåll har en central roll inom tillverkningsindustrin, och dess inverkan sträcker sig till operativ effektivitet, utrustningens tillförlitlighet och den totala produktiviteten. På en hårt konkurrensutsatt marknad har tillverkarna inte råd att bortse från underhållets betydelse, eftersom dåliga strategier kan leda till att en anläggnings totala produktionskapacitet minskar med 5 till 20 procent(Deloitte). Tillverkarna har insett detta och övergår alltmer från traditionella tillvägagångssätt till digitaliserat underhåll, där man utnyttjar avancerad teknik och datadrivna strategier för att revolutionera underhållsverksamheten och uppnå högre nivåer av effektivitet och ändamålsenlighet. I den här artikeln fördjupar vi oss i den transformativa resan från konventionella metoder till digitaliserat underhåll och utforskar den enorma potential som finns för att driva långsiktig framgång inom tillverkningsindustrin.

Förståelse för de olika typerna av underhåll

Underhållsstrategierna har utvecklats över tid för att matcha den ökande komplexiteten och kritiska karaktären hos utrustningen i olika branscher. Att förstå de olika typerna av underhåll kan hjälpa tillverkare att välja rätt mix beroende på specifika operativa behov och resurser.  

Här är de viktigaste typerna av underhåll:

1. Korrigerande underhåll

Korrigerande underhåll, även känt som "run-to-failure"-underhåll, utförs efter att ett fel eller en störning har uppstått i utrustningen. Detta är den mest grundläggande formen av underhåll där utrustningen repareras eller byts ut när den redan har gått sönder. Även om detta tillvägagångssätt kan vara lämpligt för icke-kritiska tillgångar eller sådana som är billiga att ersätta, kan det leda till högre långsiktiga kostnader och ökad stilleståndstid.

2. Förebyggande underhåll

Förebyggande underhåll, eller planerat underhåll, innebär regelbundna inspektioner och service av utrustning för att förhindra oväntade haverier. Detta kan baseras på ett fastställt schema (t.ex. var tredje månad) eller användning (t.ex. var 1000:e drifttimme). Målet är att fånga upp och åtgärda små problem innan de blir större.

3. Prediktivt underhåll

Vid förebyggande underhåll används verktyg och tekniker för tillståndsövervakning för att spåra utrustningens prestanda under normal drift. På så sätt kan man upptäcka eventuella defekter och åtgärda dem innan de leder till betydande skador eller fel. Avancerad teknik som vibrationsanalys, värmekamera och maskininlärningsalgoritmer används vanligtvis vid förebyggande underhåll.

4. Tillståndsbaserat underhåll

I likhet med prediktivt underhåll innebär tillståndsbaserat underhåll att man övervakar tillgångens faktiska tillstånd för att avgöra vilket underhåll som behöver utföras. Denna metod använder realtidsdata för att förutsäga när en komponent kan gå sönder så att underhållet kan planeras just-in-time.

Traditionellt underhåll VS digitaliserat underhåll

Traditionellt har underhållet byggt på manuella processer och reaktiva tillvägagångssätt. Men i och med digitaliseringen och den avancerade tekniken sker ett paradigmskifte som förvandlar underhållet till en proaktiv och datadriven funktion.

1. Reaktivt tillvägagångssätt:  

Traditionella underhållsmetoder är ofta reaktiva, där reparationer utförs först när ett haveri har inträffat. Detta reaktiva tankesätt leder till oplanerade driftstopp, dyra reparationer och minskad produktivitet. Reaktivt underhåll tar inte heller itu med underliggande problem, vilket leder till återkommande problem och minskad livslängd för utrustningen.

Genom att proaktivt ta itu med potentiella problem innan de eskalerar till större problem hjälper förebyggande underhåll till att förhindra utrustningsfel, minimera oplanerad stilleståndstid och optimera den övergripande driftseffektiviteten. Tillverkare kan schemalägga regelbundna underhållsuppgifter baserat på utrustningstillverkarens rekommendationer, branschens bästa praxis och historiska prestandadata. Denna proaktiva inställning till underhåll förbättrar inte bara utrustningens tillförlitlighet utan minskar också reparationskostnaderna och ökar utrustningens totala livslängd.

2. Brist på datadrivet beslutsfattande:  

Traditionellt underhåll bygger i hög grad på intuition, erfarenhet och manuell datainsamling. Detta leder ofta till begränsade insikter om utrustningens prestanda, missade möjligheter till optimering och ineffektiv resursallokering. Besluten baseras på antaganden snarare än empiriska bevis, vilket gör det svårt att identifiera trender, förutse fel och optimera underhållsscheman.

Digitaliserat underhåll, som drivs av big data-analys och maskininlärning, möjliggör datadrivet beslutsfattande. Tillverkare kan samla in enorma mängder data från utrustningssensorer, historiska register och övervakningssystem i realtid. Genom att analysera dessa data får underhållsteamen värdefulla insikter om utrustningens hälsa, prestandamönster och sannolikhet för fel. Sådana insikter möjliggör optimerad underhållsplanering, proaktiva reparationer och effektiv resursallokering.  

3. Ineffektiv kommunikation och samarbete:  

Vid traditionellt underhåll möter kommunikation och samarbete mellan olika intressenter ofta stora utmaningar. Underhållsförfrågningar kan kommuniceras via manuella formulär, e-post eller muntligt, vilket leder till förseningar, missförstånd och en ökad risk för fel. Information kanske inte är lättillgänglig för alla relevanta parter, vilket hindrar effektivt beslutsfattande och samordning.

Digitaliserade underhållsplattformar, som CMMS-system (Computerized Maintenance Management System) eller EAM-programvara (Enterprise Asset Management), erbjuder strömlinjeformade arbetsflöden och automatiserade processer för underhållsförfrågningar. Dessa plattformar eliminerar behovet av manuell datainmatning, vilket minskar den tid och ansträngning som krävs för att logga underhållsaktiviteter. Informationsdelning i realtid inom plattformen förbättrar kommunikationen och samordningen mellan underhållsteam, produktionspersonal och ledning.

Det är dock viktigt att notera att även om digitaliserade underhållsplattformar ger många fördelar är de kanske inte den perfekta lösningen för större företag med betydande operatörsdrivet underhåll som för närvarande hanteras ad hoc.

4. Begränsad analys av historiska data:  

Traditionella underhållsmetoder förbiser ofta betydelsen av historiska data för att förbättra underhållsstrategierna. Historiska uppgifter är antingen obefintliga eller lagrade i manuella eller decentraliserade system, vilket gör det svårt att analysera tidigare trender, identifiera återkommande problem och genomföra förebyggande åtgärder. Bristen på analys av historiska data leder till en cykel av reaktivt underhåll och missade möjligheter till förbättringar.

Digitaliserade underhållslösningar samlar in och lagrar omfattande historiska data, vilket underlättar djupgående analyser. Med hjälp av avancerade analysverktyg kan tillverkarna identifiera felmönster, jämföra prestanda och upprätta proaktiva underhållsplaner. Analys av historiska data gör det möjligt att identifiera viktiga resultatindikatorer (KPI) och utveckla prediktiva modeller för att optimera underhållsscheman, minska kostnaderna och maximera utrustningens tillförlitlighet.

Varför digitalisera underhållet  

En av de viktigaste fördelarna är den betydande tidsbesparingen. Genom att övergå till digitala plattformar och verktyg kan tillverkarna automatisera manuella processer, vilket minskar den tid och ansträngning som krävs för underhållsuppgifter.  

Digitaliserat underhåll effektiviserar arbetsflödena genom att centralisera data, ge enkel tillgång till information och automatisera rutinuppgifter som arbetsorder och schemaläggning. Automatiseringen sparar inte bara tid utan förbättrar också den övergripande effektiviteten i underhållsarbetet.

Dessutom ger digitaliseringen handlingsbara insikter i realtid, vilket revolutionerar sättet att arbeta med underhåll. Genom att använda dataanalys kan tillverkare utnyttja kraften i big data för att få värdefulla insikter om utrustningens prestanda och hälsa.  

Realtidsövervakning i kombination med prediktiv analys gör det möjligt att tidigt upptäcka avvikelser och potentiella problem. Genom att proaktivt identifiera och åtgärda dessa problem kan tillverkarna förebygga fel på utrustningen, minska stilleståndstiden och optimera underhållsrutinerna.  

Möjligheten att få tillgång till användbara insikter i realtid ger underhållsteamen möjlighet att fatta datadrivna beslut, vilket leder till mer effektiva underhållsåtgärder.

Underhåll av utrustning görs enkelt med Factbird

Genom att strategiskt placera sensorer på viktig utrustning kan viktiga parametrar loggas och eventuella avvikelser som kan tyda på ett problem kan spåras. Exempelvis används vibrationslarm på CIP-pumpar för att övervaka deras normala drift.

Kontinuerlig övervakning av utrustningen gör att sensorerna kan upptäcka oönskade variationer i prestanda. Användarna ges möjlighet att konfigurera larmgränser utifrån sina specifika krav. När sensorerna upptäcker avvikelser som överskrider de definierade tröskelvärdena utlöses ett larm som signalerar att det finns en oönskad variation.

De data som samlas in från sensorerna kan korreleras med tillverkningsutfallet, vilket skapar en baslinje för normal drift av utrustningen. Denna baslinje fungerar som en referenspunkt för att identifiera avvikelser och onormalt beteende. Genom att jämföra realtidsdata med den fastställda baslinjen kan potentiella problem snabbt identifieras, vilket möjliggör proaktiva åtgärder för att förhindra utrustningsfel.

Factbird använder ofta strömsensorer på elmotorer och vibrationssensorer på pumpar och transportband. Dessa sensorer övervakar effektivt slitage på utrustningen och ger värdefulla insikter om driftförhållanden och maskinprestanda.

Genom att använda avancerade sensorer och dataanalys gör Factbird det möjligt för tillverkare att ligga steget före potentiella fel på utrustningen. Genom att kontinuerligt övervaka kritisk utrustning, ställa in larmgränser och korrelera data med tillverkningsresultat kan underhållsaktiviteter genomföras proaktivt. Detta tillvägagångssätt minimerar stilleståndstiden, optimerar tillgångarnas prestanda och förbättrar den övergripande driftseffektiviteten.

Avslutande tankar  

Sammanfattningsvis har digitaliseringen inneburit betydande framsteg för underhåll av utrustning inom tillverkningsindustrin. Genom att utnyttja realtidsdata, datadrivet beslutsfattande, strömlinjeformad kommunikation och möjligheter till ständiga förbättringar kan tillverkarna förbättra utrustningens tillförlitlighet, minimera stilleståndstiden, optimera resursallokeringen och förbättra den övergripande driftseffektiviteten. Genom att anamma digitaliseringen kan tillverkarna utnyttja avancerad teknik för mer effektiva och proaktiva underhållsmetoder, vilket i slutändan leder till ökad konkurrenskraft och långsiktig framgång i tillverkningslandskapet.

‍