Những lỗi không mong muốn của công nghệ sản xuất có thể khiến các tổ chức phải đau đầu. Nếu máy móc quan trọng đột nhiên hoạt động với một nửa công suất hoặc hoàn toàn không hoạt động thì kết quả có thể từ sản xuất bị chậm lại cho đến hỏng hoàn toàn chức năng.

Điều gì sẽ xảy ra nếu có một cách để mong đợi những điều bất ngờ? Đây là vai trò mới nổi của AI trong bảo trì dự đoán. Bằng cách sử dụng các thuật toán máy học (ML) để củng cố các framework AI lớn hơn, các công ty có thể thu thập dữ liệu lịch sử và hiện tại để dự đoán các lỗi trước khi chúng xảy ra và thực hiện hành động để giảm thiểu rủi ro.

Nền tảng AI cho bảo trì dự đoán

Các công cụ trí tuệ nhân tạo được thiết kế để bắt chước trí thông minh của con người khi thực hiện các công việc hoặc nhiệm vụ cụ thể, cho phép các nhiệm vụ này được hoàn thành tự động thay vì thủ công.

Trong trường hợp là các ứng dụng bảo trì dự đoán, các giải pháp AI có thể phân tích các điều kiện hoạt động hiện tại và tìm kiếm các dấu hiệu cho thấy một thiết bị có thể hỏng hóc trong tương lai, ngay cả khi thiết bị đó không hiển thị bất kỳ sự cố vận hành rõ ràng nào. Bằng cách đánh giá hiệu suất máy hiện tại dựa trên dữ liệu cơ sở, các công cụ AI có thể xác định chính xác mức giảm nhỏ về hiệu quả có thể gợi ý nhu cầu bảo trì. Sau đó, các đội sẽ được cảnh báo về những nhu cầu này và có thể thay thế các bộ phận cụ thể trước khi xảy ra lỗi.

Các thành phần AI chính

Để các công cụ AI hoạt động hiệu quả, cần có hai thành phần: quyền truy cập đáng tin cậy vào dữ liệu và thuật toán máy học (ML).

Đầu tiên là dữ liệu. Để đánh giá hiệu suất của máy và nhu cầu bảo trì, các giải pháp AI yêu cầu quyền truy cập liên tục vào dữ liệu lịch sử và hiện tại. Điều này bao gồm thông tin về hiệu suất máy cụ thể, cách thức hoạt động của nó trong dây chuyền sản xuất lớn hơn và mọi dữ liệu về sai lệch so với định mức.

Trong khi đó, khi nói đến bảo trì dự đoán và học máy, đó là tất cả về thuật toán. Các thuật toán này là tập hợp các quy tắc và hướng dẫn được xác định trước mô tả quá trình nhập, phân tích và kết nối các tập dữ liệu. Như tên gọi, các thuật toán có khả năng học theo thời gian khi chúng bắt đầu xác định các mẫu trong dữ liệu. Các thuật toán ML cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tách tín hiệu khỏi nhiễu. Tín hiệu là các điểm dữ liệu có liên quan, trong khi nhiễu là mọi thứ khác.

Khả năng bảo trì dự đoán của AI cũng gắn liền với sự phát triển của Công nghiệp 4.0, trong đó các công nghệ sản xuất được kết nối thông qua Internet vạn vật công nghiệp (IIoT). Những “nhà máy thông minh” này cung cấp bộ dữ liệu khổng lồ để các công ty thu thập và sử dụng cho bảo trì dự đoán, miễn là họ có các thuật toán ML và framework AI phù hợp.

AI được sử dụng như thế nào trong sản xuất và bảo trì

AI cung cấp nhiều trường hợp sử dụng cho sản xuất và bảo trì bao gồm:

Cải thiện hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE)

Bằng cách đánh giá quy trình sản xuất từ đầu đến cuối, các công cụ AI có thể giúp các công ty xác định chính xác và giải quyết các khu vực xung đột. Ví dụ: các framework trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện ra sự mất kết nối giữa hai giai đoạn lắp ráp thành phần: Trong đó giai đoạn đầu tiên có thể sản xuất 10 thành phần mỗi giờ, thì giai đoạn thứ hai chỉ có thể xử lý năm thành phần mỗi giờ, do đó gây ra giảm năng suất. Được trang bị thông tin này, các công ty có thể mua và lắp đặt máy móc bổ sung cho giai đoạn thứ hai, từ đó cải thiện hiệu quả thiết bị tổng thể.

Bảo trì năng suất toàn diện (TPM)

TPM mong muốn cải thiện hoạt động bằng cách để tất cả nhân viên, không chỉ nhóm bảo trì để tham gia bảo trì. Điều này bao gồm nhân viên tuyến đầu, người vận hành thiết bị, người quản lý và kỹ sư. Bằng cách bao gồm nhiều người hơn trong các nỗ lực bảo trì, các công ty có thể cải thiện cơ hội phát hiện các vấn đề tiềm ẩn.

Tuy nhiên, việc hoàn thành mục tiêu này đòi hỏi phải sử dụng các công cụ AI có khả năng thu thập dữ liệu bảo trì và cung cấp dữ liệu đó cho nhân viên theo yêu cầu.

Bảo trì phòng ngừa theo kế hoạch (PPM)

PPM là bảo trì theo lịch trình được thiết kế để giảm nguy cơ hỏng hóc bằng cách tạo một tập hợp các tác vụ thường xuyên được thực hiện đều đặn trên các công nghệ vận hành chính. Mặc dù PPM có thể được tiến hành mà không cần sử dụng AI, nhưng các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể giúp xác định chính xác các lĩnh vực bảo trì có giá trị cao cần được ưu tiên.

Bảo trì dự đoán

Trong khi đó, các dịch vụ bảo trì dự đoán dựa trên AI là một phần mở rộng của TPM và PPM. Thay vì tập trung vào những gì đang diễn ra hoặc tạo lịch trình dựa trên dữ liệu trong quá khứ để thông báo về quá trình bảo trì đang diễn ra, bảo trì dự đoán xem trước điều gì có thể xảy ra nếu điều kiện hiện tại không thay đổi hoặc điều gì có thể xảy ra nếu mọi thứ thay đổi. Điều này cho phép các công ty chủ động giải quyết các vấn đề chưa xảy ra và giảm tác động tiềm ẩn của chúng.

Lợi ích của AI trong hoạt động bảo trì

Việc triển khai AI trong bảo trì mang lại một số lợi ích cho các công ty, chẳng hạn như:

Chi phí rẻ hơn

Mặc dù việc chủ động giải quyết các vấn đề đi kèm với chi phí bảo trì và sửa chữa, nhưng nó ít tốn kém hơn nhiều so với việc khắc phục sự cố sau khi thực tế xảy ra. Điều này là do các bản sửa lỗi sau lỗi đi kèm với chi phí gia tăng do ngừng hoạt động dây chuyền sản xuất và sản lượng sản phẩm thấp hơn. Bằng cách giải quyết các vấn đề càng sớm càng tốt, các doanh nghiệp có thể tiết kiệm tiền theo thời gian.

Cải tiến quy trình

AI cũng giúp cải thiện quy trình sản xuất tổng thể. Điều này xảy ra theo hai cách.

Đầu tiên, các giải pháp AI có thể xác định chính xác các khu vực có thể hưởng lợi từ những cải tiến cụ thể để nâng cao kết quả sản xuất. Sử dụng dữ liệu từ các thiết bị và cảm biến được kết nối IIoT, các công cụ AI có thể khám phá các mẫu quy trình dẫn đến sự thiếu hiệu quả và xác định cách khắc phục chúng.

AI cũng có thể theo dõi hiệu suất theo thời gian để xác định nơi có nhiều khả năng xảy ra lỗi nhất, từ đó giúp các nhóm tạo lịch trình PPM được nhắm mục tiêu dễ dàng hơn.

Vòng đời thiết bị mở rộng

Lỗi thiết bị đột ngột và nghiêm trọng có thể đòi hỏi nhiều sửa chữa tốn kém; họ có thể yêu cầu thay thế toàn bộ (và rất tốn kém) máy móc sản xuất. Tuy nhiên, với sự hỗ trợ của AI, các công ty có thể chủ động giải quyết các vấn đề mới nổi và kéo dài vòng đời tổng thể của thiết bị.

Nắm bắt sớm các vấn đề với AI

Có một thực tế đó là bạn càng biết nhiều và càng biết sớm thì càng tốt.

Đây là lợi ích của AI trong bảo trì dự đoán. Bằng cách xác định chính xác các vấn đề tiềm ẩn, các công ty có thể chủ động hành động và giảm thiểu các vấn đề có thể tốn kém và gây gián đoạn, từ đó giảm tổng chi phí, nâng cao hiệu quả tổng thể và tăng tổng vòng đời của thiết bị.

Adtech là đơn vị tư vấn, cung cấp giải pháp AIoT uy tín tại Việt Nam, để được tư vấn thêm về các giải pháp AI trong lĩnh vực IoT công nghiệp, hãy liên hệ với chúng tôi để được hỗ trợ.

==========

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

Fanpage: https://www.facebook.com/aiotvn.vietnam