Stejně jako dodavatelé pro tradiční automobilovou výrobu, dodavatelé pro průmysl elektrických vozidel (EV) používají pro své výrobní procesy roboty. Ano, roboti jsou podstatnou investicí, ale tato aktiva poskytují významné výrobní výhody: přesnost a konzistenci, bezpečnost a ergonomii, flexibilitu a přizpůsobivost, což v konečném důsledku vede ke zvýšené produkci vysoce kvalitních komponentů. A protože dodavatelé investovali značné prostředky do robotů je z obchodního hlediska smysluplné postarat se o jejich investice zajištěním dobrého stavu majetku a jeho dlouhé životnosti prostřednictvím vynikajících postupů údržby.
To znamená, že zavedená metoda údržby je založena na čase, kdy je běžná údržba prováděna v pevných časových intervalech, bez ohledu na stav majetku. Existuje však mnohem efektivnější a nákladově výhodnější přístup k údržbě, který přináší velké výhody, jako je lepší stav majetku a prodloužená životnost – prediktivní údržba.
Definice prediktivní údržby
Za prvé, abychom pochopili obchodní zdůvodnění prediktivní údržby, myslím, že je nejlepší začít s její definicí. Prediktivní údržba je strategie údržby, která využívá senzory a monitorovací systémy k nepřetržitému sběru provozních dat. Tato data se zase používají k hodnocení výkonnosti a stavu majetku k identifikaci provozních vzorců a anomálií, které lze použít k označení potencionálních poruch.
Ještě důležitější je, že údržbu spouštějí informace o datech, které ukazují, že výkon aktiva se odchyluje od jeho normálního provozního stavu nebo se odchyluje od konkrétních parametrů, což naznačuje bezprostřední selhání. Týmy údržby jsou pak schopny naplánovat a provést klíčové úkoly údržby pouze tehdy, když existují náznaky hrozícího selhání zařízení.
Takže nyní víte, co je prediktivní údržba. Podívejme se, jak mohou dodavatelé pro odvětví EV dosáhnout této strategie. Klíčem je kombinace použití prediktivní analýzy umělé inteligence (AI), jako je nástroj pro vědu o datech MaiLab od Mitsubishi Electric a automatizační software, jako je sada automatizačního softwaru ICONICS.
Jak AI Predictive Analytics a automatizační software společnosti ICONICS od Mitsubishi Electric přináší prediktivní údržbu
Aby bylo možné předvídat poruchu majetku, analyzují řešení prediktivní údržby zaznamenaná provozní/výkonnostní data, jako jsou provozní podmínky majetku, průměrná životnost komponent, frekvence pohybů majetku a data o pohonu v reálném čase. Ještě důležitější je, že kromě výpočtu různých metrik, jako je opotřebení a spotřeba, může analytika umělé inteligence identifikovat vzory/trendy, které naznačují, že komponenty jsou blízko selhání. Po usnadnění pochopení a interpretaci výsledků lze použít automatizační software k vizualizaci a zobrazení výsledků na centralizovaném přizpůsobeném řídícím panelu.
Hodnota této technologie je vhled na základě dat, který poskytuje. Nemusíte se však bát, dodavatelé pro odvětví elektrických vozidel mohou dosáhnout prediktivní údržby prostřednictvím kombinace A-týmu prediktivní analýzy AI od Mitsubishi Electric a automatizačního softwaru ICONICS. Níže blíž vysvětlím.
Naštěstí jsou průmyslové roboty Mitsubishi Electric nyní navrženy se zabudovanými funkcemi AI na firemní kartě MELFA SmartPlus pro inteligentní roboty řady FR. Řešení je vytvořené pro řídící jednotky robotů poskytuje:
- Výpočet stupně spotřeby - který určuje, kdy je pravděpodobné, že robotické součásti, jako jsou kuličkové šrouby a kuličková drážka, ozubená kola, ložiska a řemeny, budou pravděpodobně potřebovat vyměnit a zasílá upozornění, když je potřeba údržba.
- Simulace údržby - které odhadují životnost robota s ohledem na provozní podmínky robota a prováděné činnosti a navrhují plán údržby, který optimalizuje náklady na údržbu.
Zde vstupuje do hry automatizační software ICONICS, který poskytuje hodnotu na mnoha úrovních, ale konkrétně na těchto úrovních pro prediktivní údržbu:
- Sběr dat, integrace a vizualizace: Automatizační software ICONICS může shromažďovat a integrovat data z různých výrobních a provozních zdrojů včetně senzorů, aktiv/zařízení a výrobních linek do centralizovaného řídícího panelu, který poskytuje holistický pohled na celý operační systém.
- Výstrahy a oznámení:Automatizační software ICONICS uvede do kontextu a vizualizuje prediktivní informace karty MELFA SmartPlus na snadno srozumitelných řídicích panelech a generuje výstrahy a upozornění, když jsou zjištěny odchylky nebo anomálie ve výkonu nebo podmínkách aktiv. Díky okamžitému upozornění na potencionální problémy mohou týmy údržby rychle jednat, čímž se výrazně zkrátí doba odezvy.
Prostřednictvím prediktivní údržby mohou dodavatelé pro průmysl EV optimalizovat provozní efektivitu a produktivitu, což znamená značnou hodnotu vyšší rychlosti uvádění na trh.
Výhody přijetí strategie prediktivní údržby
Někteří z vás se možná ptají, proč investovat do prediktivní údržby. Pravděpodobně víte, že prediktivní údržba je správná cesta. Ale stále si nemusíte být jisti, zvláště pokud používáte extrémně spolehlivé vysoce kvalitní roboty, jako jsou průmyslové roboty Mitsubishi Electric. Tato aktiva mají tak vynikající inženýrství a robustní design, poruchy nebo dokonce selhání se tedy často nevyskytuje. Takže, jaký to má smysl?
Jde o to, že i ta nejkvalitnější vozidla stále vyžadují v určitých intervalech výměnu oleje, výměnu lišt stěračů, vzduchových filtrů a další běžnou údržbu. Roboti a jejich části jsou si dost podobné, takže prediktivní údržba se vyplácí mnoha solidními výhodami. Níže uvádíme několik z nich:
Minimalizace prostojů a maximalizace produktivity: Řídící jednotky robotů poskytují telemetrická data, jako jsou polohy robota, zatížení servromotorů, teploty řídících jednotek atd., a automatizační software zobrazuje tyto informace na centralizovaných řídicích panelech. Vysílá také alarmy pro jakékoli abnormální podmínky, například pokud je zatížení serva větší než nastavená hodnota nebo je příliš dlouho vyšší než nastavená hodnota. Týmy údržby mohou být upozorněny, aby robota zkontrolovaly a v případě potřeby zasáhly. Pro prediktivní údržbu může být řídicí jednotka robota vybavena kartou MELFA SmartPlus, která může poskytovat prediktivní informace, jako je použití maziva na osu nebo opotřebení rozvodového řemene na osu. Automatizační software pak může nasadit logiku k vizuální prezentaci těchto informací. Tento přístup umožňuje týmům údržby řešit jakékoli problémy ještě před poruchami, které mohou vést k nákladným neplánovaným odstávkám.
Efektivita nákladů a optimalizace zdrojů: Robotické prostředky a systémy jsou složité a vyžadují specifické postupy údržby. Prediktivní údržba upozorňuje týmy údržby na komponenty, které potřebují servis nebo výměnu, na rozdíl od údržby založené na čase, což může vést ke zbytečným výměnám dílů nebo servisu, když jsou komponenty stále v dobrém provozním stavu. V důsledku toho prediktivní údržba snižuje provozní náklady a zbytečnou spotřebu cenných zdrojů.
Posílená bezpečnost a kontrola kvality: Pro jakýkoli výrobní průmysl včetně odvětví EV a jeho dodavatelů je bezpečnost a kvalita produktů prvořadá. Neočekávané selhání zařízení během výroby může vést k nebezpečným podmínkám a montáži vozidla/komponentů nižší kvality. Prediktivní údržba umožňuje provozním týmům proaktivně řešit potencionální poruchy s cílem minimalizovat bezpečnostní rizika a zajistit konzistenci a kvalitu produktu.
Transformujte své operace prostřednictvím prediktivní údržby a softwarové automatizační technologie
Odvětví elektrických vozidel zažívá průlom a předpokládá se, že bude dále růst, zejména s ohledem na rostoucí obavy o životní prostředí, vládní nabídky, rozvoj infrastruktury elektrických vozidel, pokrok v technologii baterií a zvýšené povědomí a zájem spotřebitelů. To znamená, že dodavatelé pro průmysl mají za úkol uspokojit raketově rostoucí poptávku.
Jedním ze způsobů, jak zajistit, aby se tito dodavatelé chopili příležitosti, je realizovat prediktivní údržbu. Prediktivní údržba jako strategie založená na datech, která využívá informace v reálném čase k předpovídání poruch, optimalizuje úsilí o údržbu a umožňuje týmům provádět údržbu pouze v případě potřeby. A tato strategie má neuvěřitelnou návratnost s jasnými výhodami.
Zavedení prediktivní údržby v konečném důsledku znamená, že dodavatelé se starají o své investice do aktiv. Dodavatelé elektromobilů mají k dispozici technologie a odborné znalosti, které jim umožňují transformovat své operace prostřednictvím prediktivní údržby. Začněte s ní tedy včas.