การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คืออะไร
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เป็นกลยุทธ์ในการวินิจฉัยความผิดปกติของอุปกรณ์ที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์เพื่อป้องกันความล้มเหลว ความล้มเหลวของเครื่องจักรหรืออุปกรณ์มีราคาแพงในแง่ของค่าซ่อมแซม การสูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน ความล่าช้าในการส่งมอบ และการไม่ตอบสนองความคาดหวังของลูกค้า
โดยทั่วไปแล้วช่างเทคนิคจะทำการวินิจฉัย การตรวจสอบ และการบำรุงรักษาเชิงป้องกันตามกำหนดเวลา ซึ่งเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูงและต้องใช้แรงงานมาก การเปลี่ยนจากการบำรุงรักษาเชิงโต้ตอบไปเป็นการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ทำให้มีโอกาสที่จะเข้าไปแทรกแซงก่อนที่ระบบจะหยุดทำงาน
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่ากว่าการบำรุงรักษาเชิงป้องกันแบบดั้งเดิมหรือกลยุทธ์การบำรุงรักษาเชิงรับ การสำรวจการบำรุงรักษาประจำปี 2018 ของ Plant Engineering พบว่าร้อยละ 80 ของบุคลากรซ่อมบำรุงชื่นชอบการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์1
กลยุทธ์นี้ได้รับการออกแบบเพื่อให้ทำงานใน "จุดกลมกล่อม" ของการปรับปรุงประสิทธิภาพด้านเวลาและเงินที่ใช้ในกิจกรรมการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน เมื่อเทียบกับการบำรุงรักษาเชิงโต้ตอบที่ใช้เวลานาน โดยเป็นรากฐานสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถลดต้นทุนการบำรุงรักษา ประหยัดต้นทุน และปรับปรุงประสิทธิภาพ
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ทำงานอย่างไร
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ใช้เซ็นเซอร์อัจฉริยะ เช่น วิชันซิสเต็ม เพื่อรวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ ยานพาหนะ หรือทรัพย์สินอื่นๆ ทำให้งานตรวจสอบอุปกรณ์เป็นแบบอัตโนมัติ ข้อมูลนี้ได้รับการวิเคราะห์ ณ จุดเกิดเหตุ และแจ้งเตือนหากตรวจพบปัญหาที่ใกล้จะเกิดขึ้น ผู้ประกอบการสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์หรือที่ Edge เพื่อรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากเครื่องจักรจำนวนมาก เพื่อให้มั่นใจว่าจะมีการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับความต้องการด้านการบำรุงรักษา
ปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ กำลังนำระบบอัจฉริยะมาอยู่ใกล้กับข้อมูลมากขึ้นเพื่อการประมวลผลที่ Edge แบบเรียลไทม์ โรงงานผลิตอาจรวบรวมข้อมูล เช่น อุณหภูมิพื้นผิวของมอเตอร์ ความดันของระบบไฮดรอลิก หรือระดับของเหลวในถัง แบบไร้สายจากพื้นที่ปฏิบัติงาน และใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตัดสินใจว่าค่าต่างๆ อยู่ในช่วงที่ปลอดภัยและยอมรับได้หรือไม่ ซึ่งเป็นแนวทางที่ตอบสนองมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับการตรวจสอบอุปกรณ์แบบดั้งเดิม ซึ่งพนักงานจะตรวจสอบและบำรุงรักษาอุปกรณ์ด้วยตนเองตามกำหนดเวลาที่ตั้งไว้ล่วงหน้า การตรวจสอบสภาพประเภทนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสถานะของอุปกรณ์ชิ้นใดชิ้นหนึ่งแบบเรียลไทม์
การวิเคราะห์จะช่วยคาดการณ์ความเป็นไปได้ของการหยุดทำงานและความต้องการด้านการบำรุงรักษาในอนาคตโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจความล้มเหลวในอดีต จากนั้นนำอัลกอริธึมเหล่านั้นไปใช้กับข้อมูลปัจจุบันเกี่ยวกับโรงงานและอุปกรณ์ ผู้ประกอบการสามารถฝึกแบบจำลองได้อย่างต่อเนื่องเพื่อให้คาดการณ์ความต้องการด้านการบำรุงรักษาได้แม่นยำยิ่งขึ้น
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ที่การบำรุงรักษาตามเงื่อนไขไม่สามารถทำได้ เปลี่ยนข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอุปกรณ์และความต้องการด้านการบำรุงรักษา
การเรียนรู้ของเครื่องช่วยคาดการณ์แนวโน้มของการหยุดทำงานในอนาคตและความต้องการด้านการบำรุงรักษาโดยการทำความเข้าใจความล้มเหลวในอดีต
เครื่องมือบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
โซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เป็นปัจจัยสำคัญของโปรแกรมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ ตัวอย่างเช่น บริษัทพลังงานและสาธารณูปโภคสามารถทำความเข้าใจและจัดการรูปแบบการบริโภคได้ดีขึ้น บริษัทขนส่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการบริการและการส่งมอบ และบริษัทผู้ผลิตสามารถปรับปรุงการประกันคุณภาพและลดความเสี่ยงในการหยุดทำงาน
โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Scalable ประสิทธิภาพสูง
เซิร์ฟเวอร์ Edge ที่ใช้โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Scalable มอบประสิทธิภาพสูงในการขับเคลื่อนการวิเคราะห์ขั้นสูง พร้อมการรักษาความปลอดภัยบนฮาร์ดแวร์เพื่อช่วยปกป้องข้อมูลให้ปลอดภัย หน่วยความจำแบบคงอยู่ Intel® Optane™ DC มีในโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® Scalable เจนเนอเรชั่น 2 เพื่อช่วยส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วจากแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก
ซอฟต์แวร์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
โซลูชันซอฟต์แวร์จากพาร์ทเนอร์ของ Intel ได้รับการพัฒนาขึ้นเป็นพิเศษสำหรับการดำเนินการที่สำคัญ เช่น การบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของกองยานพาหนะ การบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้าของยานพาหนะ และระบบการจัดการการบำรุงรักษาด้วยคอมพิวเตอร์ (CMMS) โซลูชันเหล่านี้ช่วยลดความเสี่ยงที่ชิ้นส่วนจะล้มเหลวและลดต้นทุนโดยรวมโดยปรับการกำหนดเวลาของช่างเทคนิคภาคสนามให้เหมาะสม การแจ้งให้ทราบล่วงหน้าเกี่ยวกับความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นช่วยให้การสั่งซื้อและการซ่อมแซมชิ้นส่วนมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อลดการหยุดทำงานและปรับปรุงการจัดการสินทรัพย์
Edge Insights สำหรับอุตสาหกรรม
Edge Insights สำหรับอุตสาหกรรมของ Intel มอบรากฐานในการเร่งการปรับใช้โซลูชัน IoT เชิงอุตสาหกรรม โดยช่วยให้ธุรกิจมีองค์ประกอบที่จำเป็นในการนำเข้า ประมวลผล จัดเก็บ จัดการ และรักษาความปลอดภัยข้อมูลบน Edge ทั่วทั้งระบบปฏิบัติการและโปรโตคอลทางอุตสาหกรรม ทำให้ธุรกิจมีความยืดหยุ่นในการเลือกคุณสมบัติและความสามารถที่ต้องการรวมไว้สำหรับโซลูชันแบบกำหนดเอง
โซลูชัน IoT ที่พร้อมวางจำหน่าย Intel® (Intel® IMRS)
Intel® IoT Market Ready Solution (Intel® IMRS) สำหรับการใช้งานทางอุตสาหกรรมช่วยปลดล็อกประสิทธิภาพการดำเนินงาน เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต และเพิ่มความปลอดภัยของพนักงานตั้งแต่ห่วงโซ่อุปทานไปจนถึงโรงงาน
ยุคสมัยใหม่ของการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
Intel กำลังพัฒนานวัตกรรมด้านการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์อย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างโอกาสที่น่าตื่นเต้นซึ่งจะช่วยให้บริษัทต่างๆ หลีกเลี่ยงการสูญเสียเวลา และคาดการณ์ความต้องการด้านการบำรุงรักษาด้วยความแม่นยำที่ไม่มีใครเทียบได้ โมเดลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จะได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากการรวบรวมข้อมูลมากขึ้น และจะมอบมูลค่าที่สูงยิ่งขึ้นอีกสำหรับธุรกิจอุตสาหกรรม