Internet công nghiệp (IIoT) đã và đang định hình Công nghiệp 4.0. Mục tiêu chính của IIoT là để các ứng dụng công nghiệp luôn hoạt động, nâng suất và hiệu quả cao. Bảo trì dự đoán là một chủ đề phổ biến cho IIoT và vì lý do chính đáng. Biết trước thời điểm về một vấn đề tiềm ẩn có nhiều lợi thế. Bài viết này sẽ xem xét cách bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) giúp ngành công nghiệp tối đa hóa thời gian hoạt động, tính linh hoạt và lợi nhuận, mang lại cho người dùng lợi thế cạnh tranh.
Đánh giá sức khỏe máy móc
Một cách để đạt được hiệu suất và lợi nhuận tối ưu là giữ cho máy móc hoạt động càng nhiều càng tốt bằng cách theo dõi và đánh giá chính xác tình trạng của chúng – một quy trình được gọi là Theo dõi tình trạng máy móc (MHM). Khái niệm về MHM rất đơn giản: Bằng cách áp dụng các cảm biến khác nhau cho máy móc cũng như thu thập và xử lý thông tin, các nhà thiết kế hy vọng sẽ xác định được những hành động khắc phục mà họ có thể cần thực hiện trước khi phát sinh các vấn đề nghiêm trọng và tốn kém.
Bảo trì
Bảo trì là một quy trình mà các kỹ sư sử dụng để bảo quản hoặc kéo dài tuổi thọ của thiết bị và để tránh những sự cố gây tốn kém. Việc bảo trì máy móc sẽ rẻ hơn là đợi cho đến khi chúng bị hỏng mới sửa chữa – không chỉ liên quan đến bản thân máy móc mà còn làm giảm năng suất. Tuy nhiên, việc bảo trì yêu cầu các kỹ sư giám sát máy móc để giúp phát hiện các sự cố trước khi chúng xảy ra.
Các kỹ sư công nghệ quan trọng sử dụng để thu thập thông tin về trạng thái thiết bị của họ thông qua các cảm biến điện tử có dữ liệu được xử lý bởi bộ vi điều khiển (MCU) và bộ vi xử lý (MPU). Hai loại hỗ trợ bảo trì thiết bị này được phân biệt chủ yếu bằng cách tiếp cận và phương pháp luận. Không phải là tốt hơn; chúng bổ sung cho nhau. Trong cả hai loại, điều kiện được theo dõi. Giám sát có thể xảy ra theo ba phương pháp: Cảm biến thời gian thực liên tục, cảm biến khoảng thời gian định kỳ hoặc từ xa.
Bảo trì dựa trên điều kiện
Khi các cảm biến được sử dụng với các phép đo và phân tích cảm biến theo thời gian thực, điều này được gọi là bảo trì dựa trên điều kiện (Condition-based Maintenance). Nó có thể được coi là phản ứng rộng rãi. Đó là mọi thứ được điều chỉnh sau khi chúng xảy ra. Bảo trì dựa trên điều kiện có thể yêu cầu nhiều cảm biến thời gian thực được sử dụng, có thể yêu cầu nhiều thành phần, thời gian và dữ liệu hơn. Do đó, cảm biến và xử lý theo thời gian thực thường không khả dụng hoặc không thực tế.
Bảo trì dự đoán
Trong trường hợp không có cảm biến và xử lý theo thời gian thực, một kỹ thuật khác – bảo trì dự đoán có thể được sử dụng. Bảo trì dự đoán sẽ cố gắng sử dụng các tiêu chí quyết định thu thập được từ dữ liệu cảm quan của bộ xử lý để đưa ra dự đoán ‘quả cầu pha lê’ về các sự kiện bảo trì tốt nhất trong tương lai có thể được sử dụng để tối đa hóa thời gian hoạt động và lợi nhuận. Nó có thể được coi là cố gắng chủ động hoặc phủ đầu.
Những lợi ích chính của phương pháp bảo trì dự đoán bao gồm tăng tính khả dụng, tuổi thọ và mức sử dụng của tài sản. Đồng thời, nó cung cấp các lợi ích bổ sung trong việc giảm thời gian quyết định thay thế vốn của tài sản, chi phí hỏng hóc, tần suất hỏng hóc, chi phí bảo trì, rủi ro vận hành và an toàn cũng như thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.
Người dùng công nghiệp thường mong muốn sớm phát hiện ra bất kỳ vấn đề tiềm ẩn nào. Giá trị hoặc lợi ích của việc này là hiển nhiên: việc phát hiện sớm giúp giảm thời gian ngừng hoạt động của hệ thống, cải thiện thời gian hoạt động và hiệu suất thông lượng, đồng thời giảm thiểu các vấn đề an toàn và sửa chữa tốn kém hoặc quan trọng. Bảo trì dự đoán có giá trị vì nó tiết kiệm cả tiền bạc và thời gian. Rốt cuộc, bảo trì chỉ được thực hiện khi cần thiết.
Theo thời gian, khả năng xảy ra lỗi thiếu sót sẽ giảm đi. Người ta không bao giờ nên mong đợi sự hoàn hảo hoặc loại bỏ hoàn toàn bất kỳ vấn đề sai sót nào. Tuy nhiên, họ sẽ làm việc để giảm bớt và giảm thiểu tổn thất bằng một mức đáng kể.
Như đã lưu ý, bảo trì dự đoán sử dụng các dự đoán về tương lai. Dự đoán là những dự đoán dựa trên những quan sát thực nghiệm trong quá khứ. Phải có một mức độ tương quan cao giữa các thông tin trong quá khứ được thu thập để cố gắng đưa ra dự đoán chắc chắn về tương lai. Nếu không có mối tương quan cao, bất kỳ dự đoán nào cũng có thể trở thành suy đoán không tương quan.
Mô hình phân tích dự đoán
Mục tiêu mong muốn của bảo trì dự đoán là xây dựng thành công mô hình phân tích dự đoán (PAM) cung cấp một tập hợp các xác suất để thông báo quy trình bảo trì. Một mô hình PAM thành công đạt được mục tiêu của nó bằng cách ngăn chặn sự cố bằng cách lên lịch bảo trì khắc phục phù hợp để khắc phục tình huống và khôi phục nó về điều kiện tiêu chuẩn.
Bảo trì dự đoán thành công phụ thuộc vào IIoT. IIoT thu thập dữ liệu về hoạt động của máy móc và đặt dữ liệu đó ở định dạng kỹ thuật số có thể được truyền, xử lý, tổng hợp và phân tích. Các giải pháp kết nối có dây và không dây cung cấp đủ băng thông để xử lý lượng lớn dữ liệu. Điều này cho phép xây dựng một mô hình hoàn chỉnh ở biên hoặc trên đám mây.
Trí tuệ nhân tạo
Bởi vì mục tiêu là để tránh sự cố tài sản mà không có cảnh báo, khả năng dự đoán khi nào nên lên lịch bảo trì là bắt buộc. Để giúp đưa ra những dự đoán này với độ tin cậy cao hơn, trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để hỗ trợ vì những thay đổi nhỏ có thể được phân tích rất nhanh. Các kỹ sư và quản lý bảo trì sẽ sử dụng AI để hỗ trợ các nỗ lực bảo trì dự đoán nhằm bắt chước hành vi của con người, bao gồm cả việc ra quyết định.
Sức mạnh tổng hợp công nghệ
Thông tin cảm quan từ hệ thống có thể được phân tích thông qua thuật toán máy học (ML) bằng phần mềm phân tích nâng cao. ML sử dụng các phương pháp thống kê (toán học) để hỗ trợ máy học bằng kinh nghiệm (quan sát thực nghiệm). Máy phát triển các khái niệm từ các mẫu này trong dữ liệu, nghĩa là ML cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình rõ ràng. Cảm biến, AI/ML và phần mềm chuyên dụng cho phép thực hiện các hành động bảo trì khắc phục phòng ngừa tự động.
Các thiết bị công nghiệp, bao gồm động cơ, mô tơ, bánh răng, máy nén, tua-bin, v.v., có thể được cảm nhận để biết thông tin, chẳng hạn như nhiệt độ, độ rung, độ ẩm, mức độ âm thanh và tiếng ồn, và/hoặc tốc độ quay hoặc vận tốc tuyến tính để phát hiện sự mài mòn hoặc sự bất thường rõ ràng. Máy chụp ảnh nhiệt có thể được sử dụng để phát hiện bức xạ từ một vật thể bằng cách sử dụng phương pháp chụp ảnh nhiệt Hồng ngoại (IR). Những máy ảnh như vậy có thể phát hiện những bất thường về nhiệt độ. Các phép đo nhiệt độ khác thường có thể chỉ ra sự cố tiềm ẩn. Camera hồng ngoại phải được hướng vào đúng vị trí và thường đắt tiền. Cần xem xét cẩn thận nơi chúng được sử dụng một cách hữu ích nhất.
Cảm biến và giám sát âm thanh có thể giúp phát hiện rò rỉ. Công nghệ siêu âm có thể được sử dụng để phát hiện các vấn đề cơ học như ma sát hoặc căng thẳng. Cảm biến rung nhận biết các dạng rung cho thấy sự hao mòn của các bộ phận bên trong như ổ trục và bánh răng. Nó cũng có thể tạo thông tin liên quan đến độ lệch trục quay hoặc tuyến tính.
Tổng kết
Trong các ngành công nghiệp, nhà cửa và thành phố, bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu cảm biến được thu thập để giúp các kỹ sư khắc phục sự cố trước khi chúng phát sinh. Rõ ràng là bảo trì dự đoán sẽ tiếp tục cung cấp cho các công ty lợi thế mà họ cần để xử lý hệ thống của mình trước khi bị hỏng, lỗi hoặc chạy sai. Bảo trì dự đoán sẽ giúp mang lại lợi thế cạnh tranh cần thiết để đáp ứng những thách thức của tương lai.
Quý khách vui lòng liên hệ với ADTECH để chúng tôi được phục vụ:
ADTECH – Cung cấp thiết bị-giải pháp công nghệ dành cho doanh nghiệp
VP HN: Số 6 Kim Đồng, Phường Giáp Bát, Quận Hoàng Mai, TP. Hà Nội
CN HCM: Toà nhà Sabay Buiding 99 Cộng Hoà, Phường 4, Tân Bình, TP. HCM
Hotline: 0969133273
Website: aiotvn.com
