Cách bảo trì dựa trên dữ liệu biến đổi việc xử lý vật liệu

 

Dan Migliozzi, Giám đốc Bán hàng & Tiếp thị, tạiNhóm Invar.

 

Thiết bị xử lý vật liệu và nội bộ hậu cần hiện nay có độ tin cậy đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, có rất nhiều sai sót – tất cả các bộ phận cơ khí như con lăn, vòng bi, động cơ, dây đai, chưa kể đến công tắc, cảm biến và phần còn lại của thiết bị điện tử. Đối với nhiều doanh nghiệp, thiết bị này là thiết bị cơ bản – nếu nó ngoại tuyến, mọi thứ sẽ dừng lại.

 

Những hư hỏng không lường trước cũng như việc bảo trì và sửa chữa ngoài kế hoạch không chỉ làm tăng chi phí và làm giảm chất lượng dịch vụ khách hàng mà còn có tác động trực tiếp và đáng kể đến môi trường và tính bền vững. Nhưng bằng cách thực hiện các chiến lược bảo trì dựa trên dữ liệu, các tác động về chi phí, hiệu suất và môi trường này có thể giảm đáng kể.

 

Đừng chớp mắt

Một số công ty, đặc biệt là những công ty có năng lực nội bộ hạn chế, làm việc trên cơ sở 'nếu nó không hỏng thì đừng sửa nó'. Điều này có thể giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí không cần thiết nhưng lại là một chiến lược có rủi ro cao. Có một luật nổi tiếng quy định rằng nếu điều gì đó có thể thất bại thì nó sẽ xảy ra, và vào thời điểm tồi tệ nhất có thể xảy ra – mùa cao điểm, đơn hàng gấp, kỳ nghỉ lễ cuối tuần của Ngân hàng khi kho dự trữ phụ tùng thay thế đóng cửa. Không được khuyến khích.

 

Một cách tiếp cận phức tạp hơn là bảo trì theo kế hoạch, theo lịch trình. Các bộ phận dễ bị mòn hoặc có khả năng bị hỏng sẽ được thay thế định kỳ – theo khuyến nghị của nhà sản xuất thiết bị hoặc dựa trên kinh nghiệm thực tế. Cách tiếp cận này cũng có nhược điểm.

 

Tuổi thọ dự kiến ​​của một bộ phận là một cấu trúc thống kê - một số bộ phận sẽ hỏng sớm; những người khác có thể tốt lâu hơn nữa. Khoảng thời gian bảo trì thường dựa trên lịch chứ không phải số lượng và tính chất sử dụng của thiết bị – thông thường, tất cả các bộ phận trong một 'tuổi thọ' nhất định sẽ được thay thế cho dù chúng có cần hay không. Các bộ phận hoàn toàn tốt sẽ được gửi đi làm phế liệu. Trong khi đó, hiệu suất của các thành phần khác có thể bị suy giảm trước ngày thay thế 'đến hạn'. Điều này có thể có tác động kích thích lên tình trạng hoặc

tuổi thọ của các thành phần hệ thống khác, đồng thời tăng mức tiêu thụ năng lượng, chất bôi trơn và các vật tư tiêu hao khác. Không điều nào trong số này là tốt cho sự bền vững.

 

Một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu thông minh

Việc bảo trì không nhất thiết phải tùy tiện như vậy. Hầu hết quá trình tự động hóa xử lý vật liệu đều thu thập rất nhiều dữ liệu giám sát tình trạng và dữ liệu khác có thể được sử dụng theo phương pháp bảo trì phòng ngừa – các thông số chính, có thể là mức tiêu thụ năng lượng của động cơ hoặc nhiệt độ của vòng bi, có thể được theo dõi và tạo ra các cảnh báo và cảnh báo trước khi xảy ra sự cố. điều tồi tệ nhất xảy ra.

 

Nhưng thay vì nhân viên bảo trì chỉ phản ứng với các cảnh báo rằng một bộ phận đang hoặc sắp vượt ra khỏi phạm vi hoạt động của nó, chúng ta có thể sử dụng phần mềm phân tích thông minh để thúc đẩy quá trình bảo trì theo hướng hiệu quả và bền vững nhất.

 

Chúng ta có thể tập hợp cả dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực, từSCADAvà các hệ thống khác, để xác định các khu vực và nguyên nhân sai sót - cả sự kiện xảy ra một lần và sự hao mòn thường xuyên, thời gian trung bình giữa các lần hỏng hóc và thời gian ngừng hoạt động cần thiết để thực hiện hành động. Chúng tôi có thể sử dụng dữ liệu về mức tải và mức sử dụng thực tế, thay vì thời gian đã trôi qua, để dự đoán những thành phần nào có thể cần thay thế và khi nào – và những thành phần giống hệt nào vẫn có thể sử dụng được. Tất cả các trang web chúng tôi cài đặt đều có dữ liệu này đang chờ sử dụng và chúng tôi có các công cụ phần mềm có khả năng phân tích dữ liệu này để đưa ra quyết định về những hành động thích hợp, phù hợp nhất cần thực hiện.

 

Hơn nữa, phần mềm trao quyền cho việc học tập, khuyến khích cải tiến liên tục và có khả năng tiết lộ nơi đầu tư vào thiết bị mới hoặc nâng cấp và cải tiến phù hợp – hoặc thực sự là đào tạo nhân viên và người vận hành – có thể cần thiết.

 

Bảo trì theo hướng dữ liệu có nghĩa là thiết bị có thể hoạt động lâu hơn ở công suất tối đa và giảm thiểu những sự cố nhỏ và sự cố khác, đồng thời có thể tối ưu hóa thời gian ngừng hoạt động cần thiết để phù hợp với mô hình công việc. Điều này giúp tận dụng tốt nhất đội ngũ kỹ thuật (nội bộ hoặc bên ngoài), để dự đoán nhu cầu và đảm bảo có sẵn các phụ tùng thay thế cần thiết để không lãng phí thời gian dừng bảo trì.

 

Chiến lược bền vững

Phân tích dữ liệu về tự động hóa kho và nhu cầu bảo trì của nó góp phần tạo ra một loạt các mục tiêu và chiến lược môi trường.

Phân tích cho phép sử dụng hiệu quả nguồn lực quan trọng nhất – lập kế hoạch về địa điểm và thời điểm cần nhân viên được đào tạo cũng như nhu cầu đào tạo của họ là gì.

Các chiến lược bảo trì hiệu quả hỗ trợ các mục tiêu giảm thiểu chất thải bằng cách giảm việc sử dụng các bộ phận thay thế tốn kém (về mặt kinh tế và môi trường) không cần thiết. Các bộ phận có thể được phục hồi khi chúng vẫn có thể được tân trang lại chứ không phải bị loại bỏ.

 

Bảo trì phòng ngừa dựa trên dữ liệu đảm bảo hiệu suất tự động hóa hiệu quả, do đó giảm mức tiêu thụ năng lượng và vật tư tiêu hao – băng tải bị mòn quá mức có thể tiêu thụ năng lượng nhiều gấp 2-6 lần so với băng tải ở tình trạng tốt. Tổng quát hơn, phân tích có thể được sử dụng để thúc đẩy quá trình tự động hóa ở các chế độ tiết kiệm năng lượng nhất.

 

Việc tiêu thụ và lãng phí vật liệu đóng gói và nội dung của chúng bị hư hỏng do thiết bị hoạt động kém hoặc hỏng hóc sẽ giảm. Tự động hóa cũng làm giảm hoặc loại bỏ việc sử dụng các dạng thiết bị xử lý vật liệu gây ô nhiễm hơn như xe nâng.

 

Tự động hóa có thể giảm thiểu hoặc loại bỏ nhiều rủi ro về Sức khỏe & An toàn liên quan đến hoạt động của kho, chẳng hạn như nâng hạ. Thiết bị được bảo trì tốt để luôn nằm trong phạm vi hoạt động được thiết kế sẽ an toàn hơn.

 

Điều quan trọng là phân tích có thể tiết lộ sự khác biệt về tác động trong vòng đời của các bộ phận và vật liệu từ các nhà cung cấp khác nhau, điều này có thể giúp đưa ra các chính sách mua sắm bền vững.

 

Và trong khi các hoạt động bảo trì vật lý chắc chắn phải chịu thời gian ngừng hoạt động và một vòng nữa trong cuộc chiến lâu đời giữa vận hành và kỹ thuật, việc giám sát máy móc có nghĩa là nhu cầu dừng dây chuyền để kiểm tra và đánh giá phần lớn bị loại bỏ. Trớ trêu thay, việc tháo rời thiết bị để kiểm tra lại là nguyên nhân gây ra lỗi được công nhận!

 

Tất cả chúng ta đều có quan ngại chính đáng về tính bền vững trong hoạt động của công ty mình. Tự động hóa kho thông minh được hỗ trợ bởi phương pháp phân tích dữ liệu để bảo trì nhằm dự đoán và ngăn ngừa lỗi thiết bị, sẽ giảm thời gian ngừng hoạt động, cải thiện chi phí và mức độ dịch vụ, đồng thời giảm đáng kể tác động môi trường của hoạt động, bảo trì và sửa chữa.