Prædiktiv vedligeholdelse: Maksimering af udstyrets effektivitet ved hjælp af tilstandsovervågning

  • Overblik
  • Fremhævede produkter
  • Casestudier
Mand i sikkerhedsvest kigger på sin åbne bærbare computer, mens han står og kigger ud over et fabriksgulv

Øg oppetiden og effektiviteten i dine systemer

I nutidens hastigt udviklende industrilandskab kan vigtigheden af proaktive vedligeholdelsesstrategier ikke undervurderes. Prædiktiv vedligeholdelse, der muliggøres af intelligent "drive edge computing" og tilstandsovervågning, har vist sig at være et effektivt værktøj til at optimere udstyrets ydeevne, øge oppetiden og reducere vedligeholdelsesomkostningerne. I denne artikel ser vi nærmere på konceptet med prædiktiv vedligeholdelse i forhold til tilstandsovervågning og belyser de mange fordele, hvad angår økonomisk effektivitet, udstyrets ydeevne og omkostningsbesparelser.

Afspil video

Fordele ved prædiktiv vedligeholdelse ved hjælp af tilstandsovervågning

Øget økonomisk effektivitet

Ved løbende at indsamle og overvåge data sikrer prædiktiv vedligeholdelse, at problemer med udstyret identificeres, før de eskalerer, hvilket minimerer risikoen for nedetid. Denne proaktive tilgang forbedrer den økonomiske effektivitet ved at forhindre dyre uplanlagte nedlukninger og reducere de samlede vedligeholdelsesomkostninger.

Øget oppetid

Den konstante overvågning af data muliggør tidlig identifikation af eventuelle ændringer eller uregelmæssigheder i udstyrets ydeevne. Ved at håndtere potentielle problemer, før de fører til fejl, maksimerer prædiktiv vedligeholdelse udstyrets oppetid, sikrer problemfri drift og minimerer afbrydelser.

Længere levetid for maskinen/udstyret

Gennem rettidig vedligeholdelse og proaktiv håndtering af potentielle problemer hjælper prædiktiv vedligeholdelse med at optimere ydeevnen og levetiden for maskiner og udstyr. Ved at identificere og afhjælpe problemer, før de forårsager alvorlige skader, reduceres behovet for dyre reparationer eller for tidlig udskiftning betydeligt.

Optimal timing af forebyggende vedligeholdelse

Prædiktiv vedligeholdelse benytter tilstandsovervågningsdata til at bestemme det bedste tidspunkt for vedligeholdelsesaktiviteter. Ved at analysere komponenternes sundhedstilstand og følge nedbrydningskurven kan vedligeholdelse igangsættes, før der opstår funktionssvigt. Denne tilgang sikrer, at forebyggende vedligeholdelse udføres, når der er mest brug for det, hvilket forhindrer unødvendig nedetid og reducerer omkostningerne forbundet med reaktive reparationer.

"Edge"-analyse og maskinlæring for bedre maskinydeevne

De indsamlede data fra tilstandsovervågning giver værdifuld indsigt i maskiners og udstyrs ydeevne. Ved at analysere disse data ved hjælp af "edge"-analyse og anvende maskinlæringsalgoritmer kan producenter identificere mønstre, tendenser og potentielle forbedringsområder. Disse oplysninger kan bruges til at optimere maskinens effektivitet, hvilket resulterer i bedre samlet ydeevne og øget produktivitet.

Illustration af en P-f-kurve, der viser et typisk nedbrydningsmønster
Ved at analysere disse data ved hjælp af "edge"-analyse og anvende maskinlæringsalgoritmer kan producenter få tidlig advarsel om potentielle fejl og identificere mønstre, tendenser og potentielle forbedringsområder.

Betydeligt besparelsespotentiale ved tilstandsbaseret vedligeholdelse (tilstandsovervågning)

En undersøgelse bestilt af Europa-Kommissionen fremhæver de betydelige besparelser, der kan opnås gennem et velfungerende tilstandsbaseret vedligeholdelsesprogram (tilstandsovervågning). Undersøgelsen anslår besparelser på 8–12 % sammenlignet med traditionelle ordninger for forebyggende vedligeholdelse. Yderligere rapporterede fordele omfatter en reduktion i vedligeholdelsesomkostninger med 14–30 %, nedetid med 20–45 %, nedbrud med 70–75 % og en forbedring i produktionen med 15–25 %. Algoritmen sammenligner den faktiske kavitationssignatur med brugerdefinerede tærskelniveauer. Hvis værdierne overskrider de indstillede tærskelværdier i et foruddefineret tidsrum, markeres hændelsen som kavitation.

Desuden er reparationsomkostningerne for fejlbehæftede aktiver typisk 50 % højere, end hvis problemet var blevet håndteret, før fejlen opstod. Rapporter fra virksomheder som Fusheng i kompressorindustrien indikerer, at rettidige reparationer resulterede i en 15 % reduktion i den gennemsnitlige tid til reparation (MTTR) og en 20 % stigning i førstegangsreparationsraten.

Flasketransportbånd fuld af grønne flasker
Tilstandsovervågning gav HEINEKEN mulighed for at indsamle flere kritiske applikationsdata i realtid end nogensinde før. Desuden understøttede frekvensomformerne allerede eksisterende kommunikationsgrænseflader og software, hvilket betød, at HEINEKEN ikke behøvede at investere i et nyt parallelsystem som en del af opgraderingen.

Sådan udnyttes analyser i prædiktiv vedligeholdelse

Prædiktiv vedligeholdelse er afhængig af avancerede analyser for at udnytte de indsamlede data effektivt. Disse omfatter:

  • analyse af komponentlevetid og information om fejl
  • implementering af tilstandsbaserede vedligeholdelsesstrategier
  • fastlæggelse af baselineoplysninger til sammenligning
  • brug af maskinlæringsalgoritmer til at identificere mønstre og lave nøjagtige forudsigelser

Disse analyser sætter producenter i stand til at forebygge uventede problemer, optimere tilgængeligheden, reducere slitageeffekter, forlænge udstyrets levetid og skabe forudsigelige langsigtede omkostningsbesparelser gennem skræddersyede vedligeholdelsesplaner.

Læs, hvordan HEINEKEN optimerede sin Den Bosch-produktionslinje

Maksimer produktiviteten med intelligent "edge computing"

Prædiktiv vedligeholdelse, der muliggøres af intelligent "drive edge computing" og tilstandsovervågning, hjælper producenter med at opnå optimal ydeevne for udstyret, øget oppetid og omkostningsbesparelser. Ved systematisk at sikre maskinernes optimale tilstand og håndtere potentielle problemer, før de eskalerer, kan virksomheder undgå uventet nedetid, forlænge udstyrets levetid og maksimere den samlede produktivitet. Anvendelse af prædiktiv vedligeholdelse reducerer ikke kun kompleksiteten, men giver også handlingsrettet indsigt, der fjerner gætteriet ved vedligeholdelse af udstyr og sikrer en konkurrencefordel i nutidens hurtigt udviklende industrilandskab.

Yderligere emner om tilstandsovervågning

Luftfoto af Nordhavn i København, hvor et tilstandsovervågningssignal vises oven på flere bygninger
Tilstandsovervågning med intelligente frekvensomformere

Frekvensomformere fungerer som intelligente sensorer til tilstandsovervågning i automatiserede systemer. Udforsk funktionerne i intelligente frekvensomformere og forskellige vedligeholdelsesstrategier.

Fire elmotorer med blå linjer omkring dem, der angiver tilstandsovervågningssensorer
Tilstandsovervågning af elmotorer

Overvågning af motorens ydeevne ved hjælp af° tilstandsovervågning er en enkel og omkostningseffektiv måde at indhente maskindata på°, så der kan tages intelligente beslutninger om vedligeholdelse.  

To personer med sikkerhedshjelme kigger og peger på en åben bærbar computer
Forbedret tilstandsovervågning med fjernovervågning

Fjernovervågning giver brugerne mulighed for at få adgang til realtidsdata, reagere tidligt for at undgå afbrydelser, optimere ydeevnen og træffe velinformerede beslutninger.
Tilstandsovervågning af vibrationer

Sammen med statorviklingsovervågning og belastningsområde omfatter tilstandsovervågningsfunktionen, der er integreret i frekvensomformere fra Danfoss, vibrationsovervågning.

Fremhævede produkter

Danfoss-produkter, der benytter tilstandsovervågning

Danfoss’ første innovationer

Tilstandsovervågning er opstået på baggrund af Danfoss’ fortid med første innovationer. Frekvensomformere fra Danfoss adskiller sig fra andre frekvensomformere på markedet med intelligente funktioner indbygget i frekvensomformeren, så antallet af eksterne komponenter reduceres.

Mere om frekvensomformere fra Danfoss

Casestudier

Kommer snart ...

Kommer snart ...