راهکارهای ابتکاری برای بهبود و پشتیبانی از تجهیزات صنعتی
دلکو صنعت بزرگترین تامین کننده تجهیزات صنعتی و مواد شیمیایی در ایران، با سابقه درخشان و بروز، امکان فراهم کردن محصولات و قطعات وابسته و همچنین با دارا بودن کارشناسان خبره و متخصص به عنوان راهنما و مشاور در زمینه تجهیزات صنعتی آماده ارائه مشاوره اطلاعات برای فروش ، اجرا و نگهداری برای مشتریان ارزشمند است
به گزارش تجارت نیوز،
تعمیر و نگهداری تجهیزات صنعتی، بهعنوان یکی از ارکان اصلی در حفظ بهرهوری و افزایش طول عمر تجهیزات، اهمیت ویژهای دارد. با پیشرفت تکنولوژی و ورود فناوریهای نوین به عرصه صنعت، روش های سنتی تعمیر و نگهداری جای خود را به رویکرد های هوشمند و مبتنی بر داده دادهاند. در این میان، شرکت های پیشرو مانند دلکو صنعت با بهره گیری از این فناوریها، توانستهاند به بهبود کیفیت خدمات خود و افزایش رضایت مشتریان دست یابند. این تغییرات نهتنها به افزایش عمر تجهیزات کمک میکند، بلکه هزینه های عملیاتی را نیز کاهش میدهد.
راهکار های نوین در تعمیر و نگهداری تجهیزات صنعتی
دلکو صنعت بزرگترین تامین کننده تجهیزات صنعتی و مواد شیمیایی در ایران، با سابقه درخشان و بروز، امکان فراهم کردن محصولات و قطعات وابسته و همچنین با دارا بودن کارشناسان خبره و متخصص به عنوان راهنما و مشاور در زمینه تجهیزات صنعتی آماده ارائه مشاوره اطلاعات برای فروش ، اجرا و نگهداری برای مشتریان ارزشمند است.
نگهداری پیشبینانه (Predictive Maintenance)
روشی است که در آن با استفاده از دادههای جمعآوری شده از سنسورها و تجهیزات، وضعیت تجهیزات را به صورت مداوم پایش کرده و خرابیهای احتمالی را پیشبینی میکند.
مزایا: کاهش هزینههای تعمیرات اضطراری، افزایش طول عمر تجهیزات، بهبود بهرهوری و کاهش زمان توقف تولید.
ابزارها: نرمافزارهای تحلیل داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اینترنت اشیا.
نگهداری مبتنی بر وضعیت (Condition-Based Maintenance)
روشی است که در آن تعمیرات بر اساس وضعیت واقعی تجهیزات و نه بر اساس یک برنامه زمانی از پیش تعیین شده انجام میشود.
مزایا: کاهش هزینههای تعمیرات غیرضروری، افزایش قابلیت اطمینان تجهیزات و بهبود برنامهریزی تعمیرات.
ابزارها: سنسورهای مختلف (دما، ارتعاش، جریان و …)، نرمافزارهای مانیتورینگ و تحلیل داده.
اینترنت اشیا (IoT)
کاربرد: اتصال تجهیزات صنعتی به اینترنت و جمعآوری دادههای مربوط به عملکرد آنها در زمان واقعی.
مزایا: امکان نظارت بر وضعیت تجهیزات از راه دور، جمعآوری دادههای دقیق و به موقع، بهبود تصمیمگیری در زمینه تعمیرات.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
کاربرد: تحلیل دادههای جمعآوری شده از تجهیزات و شناسایی الگوهای خرابی، پیشبینی خرابیهای آینده و بهینهسازی فرآیندهای تعمیرات.
مزایا: افزایش دقت پیشبینیها، اتخاذ تصمیمات هوشمندانهتر و کاهش دخالت نیروی انسانی در فرآیند تعمیرات.
دوقلو های دیجیتال
یک مدل مجازی از یک سیستم فیزیکی است که امکان شبیهسازی و آزمایش تغییرات را قبل از اعمال آنها در دنیای واقعی فراهم میکند.
مزایا: بهینهسازی فرآیندهای تعمیرات، کاهش ریسکهای مرتبط با تغییرات و افزایش بهرهوری.
مزایای استفاده از راهکار های نوین
کاهش هزینههای تعمیرات
افزایش طول عمر تجهیزات
بهبود بهرهوری
کاهش مصرف انرژی
ایمنی بیشتر
مقایسه نگهداری پیش بینانه (Predictive Maintenance) با نگهداری مبتنی بر وضعیت (Condition-Based Maintenance)
نگهداری پیشبینانه و مبتنی بر وضعیت دو رویکرد مدرن در مدیریت و تعمیرات تجهیزات هستند که هدف مشترکی دارند: کاهش خرابیهای غیرمنتظره و افزایش عمر مفید تجهیزات. با این حال، تفاوتهای مهمی بین این دو رویکرد وجود دارد که درک آنها برای انتخاب بهترین روش برای هر تجهیز ضروری است.
نگهداری مبتنی بر وضعیت (Condition-Based Maintenance – CBM)
تعریف: این روش بر اساس پایش مداوم وضعیت تجهیزات و انجام تعمیرات زمانی که تجهیز به نقطه آستانه خرابی نزدیک میشود، عمل میکند.
مزایا
کاهش تعمیرات غیرضروری.
افزایش طول عمر تجهیزات.
بهبود قابلیت اطمینان تجهیزات.
معایب
نیاز به سیستمهای پایش دقیق و هزینههای اولیه بالاتر.
نیاز به تخصص برای تفسیر دادههای پایش.
نگهداری پیشبینانه (Predictive Maintenance – PdM)
این روش یک قدم فراتر از CBM رفته و با استفاده از دادههای تاریخی، الگوریتمهای پیشبینی و هوش مصنوعی، زمان دقیق وقوع خرابی را پیشبینی میکند.
مزایا
برنامه ریزی دقیقتر تعمیرات.
کاهش زمان توقف تولید.
افزایش بهرهوری.
معایب
نیاز به حجم زیادی از دادههای باکیفیت.
پیچیدگی بیشتر و هزینههای محاسباتی بالاتر.
مقایسه جامع
ویژگی نگهداری مبتنی بر وضعیت (CBM) نگهداری پیشبینانه (PdM)
هدف پایش وضعیت و تعمیر قبل از خرابی پیشبینی دقیق زمان خرابی
دادهها دادههای جاری از سنسورها دادههای تاریخی و جاری، الگوریتمهای پیشبینی
ابزارها سنسورها، نرمافزارهای مانیتورینگ سنسورها، نرمافزارهای تحلیل داده، هوش مصنوعی
دقت پیشبینی کمتر دقیق نسبت به PdM دقیقتر، اما نیازمند دادههای بیشتر
پیچیدگی کمتر پیچیده پیچیدهتر