Subskrybuj nas na Youtube
Zapisz się na newsletter
Data-Driven Maintenance jako fundament nowoczesnego utrzymania ruchu
Data-Driven Maintenance oznacza podejście do utrzymania ruchu, w którym decyzje serwisowe są podejmowanie na podstawie danych (takich jak wibracje, ciśnienie, temperatura, przepływ czy sygnały cyfrowe) pobieranych z maszyn. Dane te są następnie przekształcane w konkretne rekomendacje dotyczące dalszych działań serwisowych.
Taka strategia przynosi trzy kluczowe korzyści:
- zwiększenie dostępności maszyn,
- zmniejszenie zużycia energii,
- optymalizacja procesów produkcyjnych.
System odpowiedzialny za gromadzenie i przetwarzanie danych wykrywa, jak parametry zachowywały się wcześniej i jak zmieniają się w danym momencie. Na podstawie zebranych informacji możliwe jest określenie, kiedy komponent zacznie pracować poza normą lub zbliża się do awarii. Data-Driven Maintenance oprócz funkcji predykcyjnej wspiera także optymalizację działań serwisowych – prace wykonuje się wtedy, gdy faktycznie są potrzebne.
moneo Industrial AI Assistant – przekształcanie danych z czujników w użyteczne informacje
moneo Industrial AI Assistant to jeden z modułów rozwiązania stworzonego przez ifm – moneo Cloud, czyli kompleksowej platformy IIoT umożliwiającej inteligentne monitorowanie procesów, przekształcanie danych z czujników w użyteczne informacje oraz zarządzanie urządzeniami IIoT w ramach skalowalnego ekosystemu produkcyjnego.
Jako element zestawu IIoT Insights odpowiedzialnego za integrację danych z wielu urządzeń IIoT, moneo Industrial AI Assistant wykorzystuje sieci neuronowe do zaawansowanego przetwarzania danych. Rozwiązanie to umożliwia analizę i wizualizację danych, maszyn i procesów oraz szybkie wykrywanie odchyleń od normy. Chmura przemysłowa moneo zapewnia zdalny dostęp do danych, umożliwiając bezpieczne wykonanie analiz w chmurze, jednocześnie zmniejszając potrzebę fizycznych interwencji na hali.
moneo Industrial AI Assistant odgrywa kluczową rolę w analizie i interpretacji danych procesowych poprzez:
- analizę sygnałów procesowych – monitorowanie parametrów i interpretacja danych w kontekście typowego zachowania maszyny stanowi podstawę dla predykcyjnych decyzji serwisowych,
- wykrywanie anomalii – identyfikacja nawet subtelnych odchyleń od normy umożliwia szybkie reagowanie na pierwsze symptomy nieprawidłowości,
- identyfikację wzorców poprzedzających awarie – analiza trendów zmian parametrów w czasie i rozpoznawanie charakterystycznych sekwencji poprzedzających usterki pozwala zaplanować interwencję, zanim dojdzie do nieplanowanego przestoju.
Korzyści z zastosowania moneo Industrial AI Assistant w optymalizacji OEE
Wykorzystanie moneo Industrial AI Assistant w fabryce przekłada się bezpośrednio na wzrost OEE. Wczesne wykrywanie anomalii pozwala reagować, zanim konieczne będzie zatrzymanie pracy – ogranicza to przestoje i zwiększa dostępność maszyn. Integracja danych pomiarowych z wielu zakładów w centralnym systemie umożliwia porównywanie obciążeń, efektywności i trendów procesowych między lokalizacjami, dzięki czemu przedsiębiorstwo może optymalizować produkcję w skali całej organizacji, a nie tylko pojedynczej hali.
Sztuczna inteligencja gwarantuje trafność prognoz – każda analiza opiera się na modelu o największej dokładności, zapewniającym najlepsze możliwe rozwiązanie dla danego przypadku. Analiza indywidualnych danych historycznych buduje pełny obraz pracy każdej maszyny, a dostęp do przeszłych zdarzeń i rzeczywistych wzorców użytkowania umożliwia podejmowanie bardziej trafnych decyzji serwisowych. Przetwarzanie w chmurze pozwala zespołom utrzymania ruchu prowadzić diagnostykę zdalnie, szybciej weryfikować nieprawidłowości i kierować techników na miejsce dopiero wtedy, gdy interwencja jest rzeczywiście konieczna. Wszystkie te czynniki sprawiają, że moneo Industrial AI Assistant dostępne w środowisku moneo Cloud znacząco wspiera optymalizację OEE w całej organizacji.
