ระบบ Predictive Maintenance คืออะไร พร้อมยกตัวอย่างให้เข้าใจ

ในอุตสาหกรรมการผลิต เครื่องจักรคือสิ่งที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณสามารถเดินต่อไปข้างหน้า ซึ่งถ้าหากเครื่องจักรที่ใช้งานเกิดปัญหาขัดข้องขึ้นมาหรือพังเสียหาย ก็จะส่งผลกระทบต่อการผลิตและอาจทำให้ธุรกิจต้องหยุดชะงักลง

เพื่อป้องกันปัญหาเหล่านี้ การนำเทคโนโลยีอย่างระบบ “Predictive Maintenance” เข้ามาใช้งาน จะช่วยป้องกันและลดความเสียหายที่อาจจะเกิดขึ้น อีกทั้งยังสามารถคาดการณ์เกี่ยวกับความเสื่อมสภาพ หรือช่วงเวลาที่เหมาะสมแก่การซ่อมบำรุง เพื่อให้ระบบของเครื่องจักรสามารถทำงานได้อย่างคล่องตัว และตอบโจทย์ต่อการผลิตชิ้นงานได้มากยิ่งขึ้น

ระบบ Predictive Maintenance คืออะไร

ระบบการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ หรือ ระบบ Predictive Maintenance คือ การคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักรโดยใช้ข้อมูลในอดีตและการวัดผลของเครื่องจักรผ่านเครื่องมือต่าง ๆ เพื่อช่วยให้สามารถคาดเดาถึงระยะเวลาที่เครื่องจักรจะเสียหายหรือเสื่อมสภาพ และสามารถจัดการ วางแผนการซ่อมบำรุงเครื่องจักร ได้ก่อนเวลาที่เครื่องจักรจะเสีย ซึ่งระบบนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายให้กับเจ้าของกิจการในการซ่อมบำรุงแบบกะทันหันได้

ตัวอย่างของระบบการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์

เพื่อให้เกิดความเข้าใจยิ่งขึ้น ลองนึกถึงบริษัทแห่งหนึ่งที่มีเครื่องจักรเป็นจำนวนมากสำหรับผลิตสินค้า แต่เครื่องจักรที่ใช้อยู่นั้นกลับมีปัญหาและเสียอยู่บ่อยครั้ง จนทำให้การผลิตต้องหยุดชะงักลง ส่วนปัญหาที่ตามมาก็คือ เกิดความล่าช้าในขั้นตอนการผลิตสินค้าจนไม่สามารถจัดส่งสินค้าได้ตามวันเวลาที่กำหนด ส่งผลให้ลูกค้าเกิดความไม่พึงพอใจ

แต่เมื่อมีการนำระบบ Predictive Maintenance เข้ามาใช้งาน จะทำให้บริษัทสามารถคาดการณ์ได้ว่า เมื่อไหร่จะต้องเริ่มทำการซ่อมบำรุงเครื่องจักรก่อนชำรุด อีกทั้งยังสามารถกำจัดชิ้นส่วนที่ไม่จำเป็นหรือสิ่งที่ส่งผลเสียต่อเครื่องจักร รวมไปถึงการเพิ่มระยะการทำงานให้กับเครื่องจักรผ่านการบำรุงซ่อมแซมอย่างเป็นประจำ ซึ่งจะช่วยลดระยะเวลาในการซ่อมบำรุงและควบคุมค่าใช้จ่าย ให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

ขั้นตอนในการทำการ Predictive Maintenance

หลังจากที่เราได้ทำความรู้จักกันแล้วว่า Predictive Maintenance คืออะไร และ Predictive Maintenance มีตัวอย่างการใช้งานอย่างไร ในหัวข้อนี้เราจะมาเจาะลึกกันว่า Predictive Maintenance มีขั้นตอนอย่างไรบ้าง

1. ติดตั้งอุปกรณ์วัดผล

ขั้นตอนแรกของระบบ Predictive Maintenance คือ การนำระบบ Industrial IoT ที่มีหน้าที่ในการติดตั้งอุปกรณ์ตรวจวัดผลเพื่อเก็บข้อมูลจากเครื่องจักร ซึ่งการติดตั้งอุปกรณ์นั้น จำเป็นจะต้องทำอย่างถูกต้อง เพื่อให้มีการเก็บข้อมูลเชิงลึกที่เพียงพอสำหรับการนำไปสร้างฐานข้อมูลสำหรับการคาดการณ์ในการซ่อมบำรุงเครื่องจักร

2. รวบรวมข้อมูล

ขั้นตอนที่ 2 ของระบบ Predictive Maintenance คือ รวบรวมข้อมูลสำหรับใช้ในการคาดการณ์การชำรุดของเครื่องจักร ไม่ว่าจะเป็นระยะเวลาการเปลี่ยนน้ำมันหล่อลื่น อัตราการเปลี่ยนอะไหล่ จำนวนครั้งในการซ่อมบำรุง ระยะเวลาซ่อมบำรุง ระยะเวลาการรออะไหล่ ไปจนถึงการวัดเชิงลึก เพื่อสร้างและพัฒนาอัลกอริธึมสำหรับคาดการณ์เกี่ยวกับการซ่อมบำรุงในครั้งต่อ ๆ ไป

3. การนำข้อมูลไปวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 3 ของระบบ Predictive Maintenance คือ การนำข้อมูลที่มีไปใช้ในการวิเคราะห์ (Data Analytics) และวางอัลกอริทึมสำหรับใช้ในการคาดการณ์ โดยจะเป็นการวิเคราะห์ตั้งแต่ความรุนแรงของปัญหา ความถี่ในความเสียหาย เพื่อนำไปใช้ในการวางแผนการซ่อมบำรุงให้เหมาะสม โดยที่การวางอัลกอริทึมนั้น จะมีอยู่หลายโมเดลด้วยกัน ทั้งโมเดลวิเคราะห์การถดถอย (Regression model) เพื่อใช้ในการทำนายอายุการใช้งานของเครื่องจักรที่เหลืออยู่ โมเดลการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification model) เพื่อทำนายความล้มเหลวภายในช่วงเวลาที่กำหนด ไปจนถึงโมเดลวิเคราะห์การอยู่รอด (Survival model) สำหรับการทำนายความน่าจะเป็นความล้มเหลวเมื่อเวลาผ่านไป

4. ประเมินผลและปรับปรุงแบบจำลอง

ขั้นตอนสุดท้ายของระบบ Predictive Maintenance คือ ประเมินผลและปรับปรุงแบบจำลอง หลังจากที่มีการใช้อัลกอริทึมของระบบ Predictive Maintenance ที่แสดงจำเป็นจะต้องมีการทำนายและปรับปรุงเพื่อความแม่นยำในการทำนายให้ทันต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนไป

เหตุผลที่ควรใช้งานระบบ Predictive Maintenance

1. ช่วยป้องกันและลดความเสียหายของเครื่องจักร ทั้งชิ้นส่วนเล็ก ๆ ไปจนถึงชิ้นส่วนหลัก ไม่ให้เกิดความเสียหาย และช่วยเพิ่มระยะเวลาในการใช้งานให้ยาวยิ่งขึ้น

2. ช่วยลดความเสียหายที่เกิดกะทันหัน และเพิ่มเสถียรภาพในการจัดการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ เพื่อให้สามารถป้องกันและซ่อมแซมตามแผนที่วางเอาไว้

3. ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการต่าง ๆ โดยเฉพาะการซ่อมแซมในแต่ละครั้ง และเพิ่มความพร้อมในการผลิตชิ้นงานให้มากยิ่งขึ้น

4. ช่วยเพิ่มความปลอดภัยในการทำงาน เมื่อมีกระบวนการที่ช่วยคาดการณ์ความเสียหายของเครื่องจักร หากเครื่องจักรเกิดปัญหาก็สามารถแก้ไขได้ทันท่วงที ช่วยลดอัตราการเกิดอุบัติเหตุได้มากขึ้น

5. ช่วยลดปริมาณสินค้าที่คุณภาพไม่ผ่านเกณฑ์ หากเครื่องจักรมีคุณภาพก็จะสามารถผลิตสินค้าได้อย่างมีคุณภาพและช่วยลดจำนวนสินค้าที่เกิดความผิดพลาดได้มากขึ้น

6. ช่วยลดต้นทุนและลดเวลาในการหยุดเครื่องจักรเพื่อทำการซ่อมบำรุง เพราะเนื่องจากระบบ Predictive Maintenance เป็นการบันทึกและเก็บข้อมูลต่าง ๆ ของเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ผ่าน Industrial Internet of Things (IIoT) เพื่อเก็บข้อมูลทั้งหมดผ่านเครือข่ายและสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นมาเชื่อมต่อและวางแผนการบำรุงรักษาได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

สรุป ระบบ Predictive Maintenance

อย่างที่ได้กล่าวไปข้างต้นว่าระบบ Predictive Maintenance คือ ตัวช่วยในการจัดการและวางแผนให้คุณสามารถปรับปรุงและซ่อมแซมเครื่องจักรก่อนเกิดความเสียหาย รวมไปถึงการบันทึกข้อมูลเพื่อวางแผนและคาดการณ์สำหรับการซ่อมบำรุงเครื่องจักร เพื่อช่วยให้เสริมกับระบบการทำงานมีความสะดวกมากยิ่งขึ้น

เพื่อช่วยให้คุณสามารถวางแผนเกี่ยวกับระบบ Predictive Maintenance ได้อย่างมีประสิทธิภาพมาก ที่ Data Wow เรามีระบบ AI Software สำหรับโรงงานและอุตสาหกรรมเพื่อช่วยให้คุณสามารถบันทึกรวบรวมข้อมูลในการวางแผนการซ่อมบำรุงได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

หากสนใจเข้ารับบริการปรึกษาด้าน Technology & AI Solutions หรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม สามารถติดต่อได้ที่ โทร 02-024-5560 หรือ sales@datawow.io