Bảo trì dự đoán (PdM) là gì? Kỹ thuật và cách thực hiện hiệu quả nhất

Để triển khai hiệu quả chiến lược bảo trì dự đoán, việc tìm hiểu kỹ lưỡng các kỹ thuật bảo trì dự đoán là vô cùng quan trọng. Mục đích là lựa chọn những phương pháp phù hợp nhất với tài sản và nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
 

Bảo trì dự đoán (PdM: Predictive Maintenance) là gì?

Bảo trì dự đoán (PdM: Predictive Maintenance) là một phương pháp bảo trì chủ động sử dụng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến để theo dõi tình trạng thiết bị, phát hiện sớm các dấu hiệu hư hỏng, bất thường và các vấn đề tiềm ẩn về hiệu suất. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể chủ động lên kế hoạch bảo trì, sửa chữa kịp thời, tránh sự cố thiết bị đột ngột, giảm thiểu thời gian chết máy và tối ưu hóa hiệu quả sản xuất.
  

Các thành phần chính của hệ thống bảo trì dự đoán (PdM):

- Cảm biến giám sát tình trạng:

• Được lắp đặt trực tiếp trên tài sản để thu thập dữ liệu hiệu suất thời gian thực và dữ liệu về tình trạng máy móc.
• Các thông số thu thập có thể bao gồm: rung động, nhiệt độ, áp suất, độ bôi trơn, tiếng ồn, v.v.
• Giúp phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường tiềm ẩn, từ đó dự đoán nguy cơ hỏng hóc của thiết bị.

- Công nghệ IoT (Internet vạn vật):

• Đóng vai trò kết nối các máy móc, giải pháp phần mềm và công nghệ đám mây.
• Cho phép thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các cảm biến giám sát.
• Dữ liệu thu thập được truyền tải và lưu trữ trên nền tảng đám mây, giúp truy cập và phân tích dễ dàng hơn.

- Mô hình dữ liệu dự đoán:

• Sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến để phân tích dữ liệu thu thập và xử lý từ các cảm biến và IoT.
• Xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán về thời điểm thiết bị có thể xảy ra sự cố.
• Dự đoán này giúp doanh nghiệp chủ động lên kế hoạch bảo trì, sửa chữa kịp thời, tránh sự cố thiết bị đột ngột và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

 

Cách hoạt động của Bảo trì dự đoán (PdM)

Đây là phương pháp bảo trì chủ động sử dụng các công nghệ tiên tiến để theo dõi tình trạng thiết bị, dự đoán thời điểm thiết bị có thể xảy ra sự cố và lên kế hoạch bảo trì trước khi hỏng hóc thực sự xảy ra.

Quy trình hoạt động của bảo trì dự đoán bao gồm 4 bước chính:
 

1. Thu thập dữ liệu:

• Lắp đặt các cảm biến và thiết bị giám sát trên thiết bị để thu thập dữ liệu về tình trạng hoạt động của thiết bị.
• Dữ liệu thu thập bao gồm các thông số như rung động, nhiệt độ, áp suất, độ bôi trơn, tiếng ồn, v.v.
• Dữ liệu được truyền tải và lưu trữ trên nền tảng đám mây hoặc máy chủ cục bộ để phân tích.

 

2. Phân tích dữ liệu:

• Sử dụng các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu thu thập được.
• Phân tích dữ liệu nhằm mục đích: Xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu, phát hiện các dấu hiệu bất thường tiềm ẩn, dự đoán thời điểm thiết bị có thể xảy ra sự cố.

 

3. Dự đoán hỏng hóc:

• Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, hệ thống dự đoán thời điểm thiết bị có thể xảy ra sự cố với độ chính xác cao.
• Các dự đoán này được thể hiện dưới dạng báo cáo hoặc cảnh báo cho người vận hành hoặc kỹ thuật viên.

 

4. Lên kế hoạch bảo trì:

• Dựa trên các dự đoán về thời điểm hỏng hóc, lập kế hoạch bảo trì phù hợp để sửa chữa hoặc thay thế thiết bị trước khi hỏng hóc thực sự xảy ra.
• Kế hoạch bảo trì có thể bao gồm các hoạt động như: Đặt lịch sửa chữa hoặc thay thế thiết bị, chuẩn bị vật tư và phụ tùng thay thế.

 

Ưu điểm của bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán (PdM) mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm:
 

- Giảm chi phí vận hành:

 

• PdM giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng dẫn đến hỏng hóc, do đó doanh nghiệp không cần phải bảo trì quá mức hoặc sửa chữa đột xuất.
• Việc sửa chữa các vấn đề nhỏ trước khi chúng trở thành vấn đề lớn sẽ giúp tiết kiệm chi phí sửa chữa và thay thế thiết bị.
• PdM giúp giảm thời gian chết máy do hỏng hóc thiết bị, do đó doanh nghiệp có thể duy trì sản xuất liên tục và tăng năng suất.

 

- Tăng năng suất hoạt động:

 

• Có thể duy trì sản xuất liên tục và tăng năng suất.
• Giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và khắc phục chúng trước khi chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của thiết bị. Do đó, thiết bị sẽ hoạt động tin cậy hơn và ít xảy ra sự cố hơn.
• Khi thiết bị hoạt động tin cậy, sản phẩm được sản xuất ra sẽ có chất lượng cao hơn và ít lỗi hơn.

 

- Nâng cao độ tin cậy của thiết bị:

 

• Giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng dẫn đến hỏng hóc, do đó doanh nghiệp có thể khắc phục chúng kịp thời và ngăn ngừa sự cố.
• Việc bảo trì thiết bị thường xuyên và đúng cách sẽ giúp kéo dài tuổi thọ của thiết bị, do đó doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được chi phí thay thế thiết bị mới.
• Giúp giảm nguy cơ hỏng hóc đột ngột của thiết bị, do đó doanh nghiệp có thể tránh được những tổn thất về tài sản và con người.

 

- Cải thiện an toàn lao động:

 

• Giúp phát hiện và khắc phục các nguy cơ tiềm ẩn do hư hỏng thiết bị, do đó doanh nghiệp có thể tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn cho người lao động.
• Việc giảm thiểu tai nạn lao động sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí y tế và bồi thường, đồng thời nâng cao hình ảnh của doanh nghiệp.

 

- Nâng cao lợi thế cạnh tranh:

 

• Việc giảm chi phí vận hành sẽ giúp doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh về giá cả so với các đối thủ cạnh tranh.
• Tăng năng suất hoạt động sẽ giúp doanh nghiệp sản xuất ra nhiều sản phẩm hơn với chi phí thấp hơn, do đó doanh nghiệp sẽ có lợi thế cạnh tranh về hiệu quả.
• Việc nâng cao chất lượng sản phẩm sẽ giúp doanh nghiệp tạo dựng uy tín và thu hút khách hàng, do đó doanh nghiệp sẽ có lợi thế cạnh tranh về thương hiệu.

 

- Nâng cao lợi tức đầu tư (ROI):

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của bảo trì dự đoán trong việc nâng cao ROI, bao gồm:

• Giảm 25-30% chi phí bảo trì.
• Giảm 70-75% sự cố thiết bị.
• Giảm 35-45% thời gian chết máy.

 

Nhược điểm của bảo trì dự đoán (PdM)

• Chi phí đầu tư ban đầu cao cho các thiết bị cảm biến, phần mềm phân tích dữ liệu, đào tạo nhân viên và cơ sở hạ tầng IT.
• Việc vận hành và bảo trì hệ thống PdM đòi hỏi đội ngũ nhân viên có chuyên môn cao về kỹ thuật, lập trình và phân tích dữ liệu.
• Độ chính xác của dự đoán phụ thuộc vào nhiều yếu tố như chất lượng dữ liệu, thuật toán phân tích và kinh nghiệm của người vận hành.
• PdM không phù hợp với tất cả các loại tài sản. Một số tài sản có thể không có cảm biến phù hợp hoặc chi phí triển khai PdM có thể cao hơn so với giá trị của tài sản.
   

 

5 kỹ thuật bảo trì dự đoán hiệu quả nhất

Nhiều thiết bị và kỹ thuật giám sát tình trạng sử dụng cảm biến được lắp đặt trực tiếp trên thiết bị để thu thập dữ liệu và truyền tải đến phần mềm CMMS. Phần mềm này kết hợp dữ liệu cảm biến thời gian thực với dữ liệu lịch sử và mô hình dự đoán để cung cấp cho nhóm bảo trì bản phân tích dự đoán toàn diện.

Dữ liệu cảm biến đóng vai trò then chốt trong chương trình bảo trì dự đoán. Cảm biến IoT có thể đo lường các khía cạnh khác nhau của hoạt động thiết bị, bao gồm nhiệt độ, độ rung, áp suất, âm thanh,... Lợi ích tối ưu của chiến lược bảo trì đòi hỏi lựa chọn sự kết hợp phù hợp nhất giữa các công nghệ và kỹ thuật PdM cho từng trường hợp cụ thể. Dưới đây là một số kỹ thuật chính:
 

1 - Giám sát phân tích âm thanh

Là kỹ thuật sử dụng cảm biến để thu thập và phân tích sóng âm thanh phát ra từ máy móc trong quá trình hoạt động. Kỹ thuật này giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và xác định nguồn gốc của chúng, góp phần nâng cao hiệu quả bảo trì dự đoán.

- Nguyên tắc hoạt động: 

Hầu hết các máy móc đều tạo ra sóng âm thanh trong quá trình hoạt động, ngay cả khi âm thanh đó quá nhỏ để tai người nghe thấy. Cảm biến âm thanh được lắp đặt trên máy móc sẽ thu thập các sóng âm thanh này và chuyển đổi thành tín hiệu điện tử.

Phần mềm phân tích sẽ xử lý tín hiệu điện tử để phát hiện các thay đổi bất thường trong tần số, cường độ hoặc mẫu âm thanh.Xác định nguồn gốc của các vấn đề tiềm ẩn, ví dụ như: Ma sát hoặc mòn giữa các bộ phận chuyển động, rò rỉ khí hoặc chất lỏng, hư hỏng ổ trục.

Dữ liệu thu thập được lưu trữ trong hệ thống CMMS (Hệ thống quản lý bảo trì bằng máy tính) để theo dõi tình trạng của máy móc theo thời gian, lập mô hình dự đoán để phát hiện sớm các hư hỏng tiềm ẩn.

- Ưu điểm:

• Giám sát phân tích âm thanh có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn ngay cả khi chúng ở giai đoạn đầu, trước khi gây ra hư hỏng nghiêm trọng.
• Việc phát hiện sớm hư hỏng giúp giảm thiểu thời gian chết máy, chi phí sửa chữa và bảo trì.
• So với các kỹ thuật bảo trì dự đoán khác, giám sát phân tích âm thanh thường ít tốn kém và dễ dàng triển khai hơn.

- Nhược điểm:

• Kỹ thuật này không phù hợp với tất cả các loại máy móc. Một số máy tạo ra âm thanh quá nhỏ hoặc quá phức tạp để phân tích hiệu quả.

 

2 - Phân tích nhiệt độ hồng ngoại

Phân tích nhiệt độ hồng ngoại là kỹ thuật sử dụng camera hồng ngoại để phát hiện các điểm nóng bất thường trên bề mặt thiết bị, giúp xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn và ngăn ngừa hư hỏng.

- Nguyên tắc hoạt động:

Camera hồng ngoại thu thập bức xạ hồng ngoại phát ra từ bề mặt vật thể, sau đó chuyển đổi thành hình ảnh nhiệt. Mỗi điểm trên hình ảnh nhiệt thể hiện mức nhiệt độ tương ứng của điểm đó trên bề mặt vật thể.

- Ưu điểm:

• Phân tích nhiệt độ hồng ngoại có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn ngay cả khi chúng ở giai đoạn đầu, trước khi gây ra hư hỏng nghiêm trọng.
• Không yêu cầu tháo rời thiết bị, do đó không gây ảnh hưởng đến hoạt động của máy móc.
• Phân tích nhiệt độ hồng ngoại có thể được áp dụng cho nhiều loại thiết bị khác nhau, từ các bộ phận nhỏ đến hệ thống nhà máy lớn.
• Việc vận hành camera hồng ngoại tương đối đơn giản và không yêu cầu nhiều chuyên môn.

- Nhược điểm:

• Camera hồng ngoại có thể có giá thành cao.
• Một số vật liệu có thể che khuất tia hồng ngoại, làm giảm độ chính xác của kỹ thuật này.

- Ứng dụng:

• Phát hiện các điểm nóng trên dây dẫn, cầu chì và thiết bị điện khác.
• Phát hiện mòn, gỉ, bong tróc và hư hỏng ổ trục.
• Phát hiện rò rỉ khí, rò rỉ chất lỏng và các vấn đề về cách nhiệt.

 

3 - Phân tích dầu PdM

Là kỹ thuật bảo trì dự đoán không xâm lấn sử dụng mẫu dầu để đánh giá tình trạng hao mòn của thiết bị. Phương pháp này dựa trên việc đo các đặc tính của mẫu dầu, bao gồm số lượng và kích thước hạt, độ nhớt, sự hiện diện của nước hoặc kim loại mòn, số axit và số bazơ, để xác định mức độ hư hỏng tiềm ẩn của máy móc.

- Cách thức hoạt động:

Mẫu dầu được lấy từ hệ thống máy móc định kỳ, thường là hàng tháng hoặc hàng quý. Mẫu dầu được gửi đến phòng thí nghiệm để phân tích các đặc tính như số lượng và kích thước hạt, độ nhớt, sự hiện diện của nước hoặc kim loại mòn, số axit và số bazơ. Kết quả phân tích được so sánh với dữ liệu lịch sử và các tiêu chuẩn để xác định tình trạng của máy móc. Dựa trên kết quả phân tích, kế hoạch bảo trì dự đoán được lập ra để khắc phục các vấn đề tiềm ẩn và ngăn ngừa hư hỏng.

- Lợi ích:

• Phân tích dầu có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn ngay cả khi chúng ở giai đoạn đầu, trước khi gây ra hư hỏng nghiêm trọng.
• Bằng cách phát hiện sớm các vấn đề, phân tích dầu giúp giảm thiểu thời gian chết máy và chi phí bảo trì.
• Việc duy trì tình trạng tốt của máy móc giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và năng suất.

- Ứng dụng:

• Được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp như sản xuất, khai thác mỏ, năng lượng và hàng không.
• Phân tích dầu cũng được sử dụng để bảo trì xe cộ, giúp kéo dài tuổi thọ động cơ và cải thiện hiệu suất nhiên liệu.
• Đặc biệt hữu ích cho việc bảo trì hệ thống thủy lực, nơi dầu đóng vai trò quan trọng trong việc bôi trơn và truyền lực.

 

4 - Phân tích độ rung

Là kỹ thuật bảo trì dự đoán sử dụng cảm biến để theo dõi độ rung của máy móc trong quá trình hoạt động. Kỹ thuật này giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và xác định nguồn gốc của chúng, góp phần nâng cao hiệu quả bảo trì dự đoán.

- Nguyên tắc hoạt động: 

Cảm biến được lắp đặt trên máy móc để thu thập dữ liệu về độ rung theo thời gian thực. Dữ liệu thu thập được truyền đến phần mềm CMMS (Hệ thống quản lý bảo trì bằng máy tính) để phân tích. Phần mềm CMMS so sánh dữ liệu độ rung với dữ liệu lịch sử và các mẫu rung động điển hình để phát hiện các thay đổi bất thường.

Các thay đổi bất thường trong độ rung có thể là dấu hiệu của các vấn đề tiềm ẩn như: Mòn ổ trục và trục, lệch trục, các thành phần không cân bằng.

- Ưu điểm:

• Có thể phát hiện các vấn đề tiềm ẩn ngay cả khi chúng ở giai đoạn đầu, trước khi gây ra hư hỏng nghiêm trọng.
• Giúp xác định chính xác nguồn gốc của vấn đề.

- Nhược điểm:

• Chi phí đầu tư cho hệ thống cảm biến và phần mềm phân tích có thể cao.
• Kỹ thuật này không phù hợp với tất cả các loại máy móc.

- Ứng dụng:

• Máy bơm, quạt, động cơ, v.v.
• Hộp số, khớp nối, v.v.
• Máy ép, máy nghiền, v.v.

 

5 - Phân tích mạch động cơ

Là kỹ thuật sử dụng phương pháp phân tích chữ ký điện tử (ESA) để xác định các vấn đề và lỗi tiềm ẩn của thiết bị dựa trên các thành phần của động cơ điện. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách đo điện áp cung cấp và dòng điện hoạt động của động cơ để chẩn đoán các trục trặc.

- Cách thức hoạt động:

Cảm biến được gắn vào động cơ để đo điện áp cung cấp và dòng điện hoạt động. Dữ liệu thu thập được truyền đến phần mềm phân tích để xử lý và giải mã. Phần mềm phân tích dữ liệu và so sánh nó với các mẫu dữ liệu bình thường để xác định các sai lệch.

- Lợi ích:

• Phân tích mạch động cơ giúp nhóm bảo trì có được cái nhìn tổng quan về tình trạng điện của hệ thống động cơ trong các thiết bị quan trọng.
• Kỹ thuật này có thể phát hiện ra các vấn đề trong cuộn dây stato, ổ trục, rôto, khớp nối, tải, hiệu suất, tải hệ thống và các vấn đề khác.
• Việc kiểm tra bằng máy phân tích mạch động cơ có thể được thực hiện chỉ trong vòng 2 phút và ngay cả khi động cơ đang hoạt động.

- Ứng dụng:

• Được sử dụng rộng rãi cho các loại động cơ điện khác nhau, bao gồm động cơ AC, động cơ DC và động cơ servo.
• Máy bơm nước, máy bơm dầu, v.v.
• Quạt công nghiệp, quạt HVAC, v.v.
• Băng tải vận chuyển, băng tải lắp ráp, v.v.

Các bước để thiết lập chương trình bảo trì dự đoán hiệu quả: Hướng dẫn chi tiết

Dưới đây là các bước để thiết lập bảo trì dự đoán hiệu quả
 

1 - Phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các tài sản quan trọng

Trước khi bắt đầu hành trình bảo trì dự đoán, điều quan trọng là phải phân tích thiết bị hiện tại của bạn. Xem xét bất kỳ trường hợp nào về thời gian ngừng hoạt động, lỗi và tiền phạt kiểm toán và xem xét kỹ lưỡng việc bảo trì phòng ngừa và phản ứng được thực hiện trên từng tài sản.

Sau đó, bạn có thể sử dụng thông tin chi tiết từ các phân tích của mình để xếp hạng tài sản của mình theo mức độ quan trọng. Đây là bước cơ bản khi thiết lập kế hoạch PdM. Không chắc rằng bạn sẽ có thể thực hiện bảo trì dự đoán cho tất cả các hạng mục thiết bị, vì vậy bạn cần xác định những hạng mục nào được ưu tiên.

Các tài sản có chi phí bảo trì cao và thường xuyên là yếu tố bắt buộc đối với sự thành công của hoạt động của bạn nên được lập kế hoạch trước. Sau khi chúng được xử lý xong, bạn có thể bắt đầu lập kế hoạch cho phần còn lại của thiết bị của mình.
 

2 - Cài đặt cảm biến IoT

Cảm biến IoT đóng vai trò nền tảng cho sự thành công của chương trình bảo trì dự đoán (PdM). Nhờ có cảm biến, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu liên tục về tình trạng và hiệu suất hoạt động của thiết bị, thay vì dựa solely vào các chiến lược bảo trì phòng ngừa truyền thống để xác định thời điểm cần kiểm tra.

Lựa chọn cảm biến phù hợp:

• Loại thiết bị: Ví dụ, nhiệt kế hồng ngoại phù hợp cho các thiết bị có thể rò rỉ khí hoặc hơi nước, trong khi phân tích rung động phù hợp cho các thiết bị quay (trừ thiết bị quay chậm dưới 5 vòng/phút). Phân tích dầu và phân tích âm thanh hiệu quả hơn cho các thiết bị quay chậm.
• Hiểu rõ cách thức hoạt động của thiết bị giúp xác định vị trí lắp đặt cảm biến hiệu quả và số lượng cảm biến cần thiết để thu thập dữ liệu đầy đủ cho việc dự đoán chính xác.

Kết nối cảm biến với hệ thống:

Sau khi lắp đặt cảm biến, cần kết nối chúng với hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được từ cảm biến được truyền tải đến phần mềm PdM để phân tích tình trạng và hiệu suất hoạt động của thiết bị. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và thực hiện biện pháp bảo trì kịp thời, tránh hỏng hóc đột ngột và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.
 

3 - Thiết lập các thông số thiết bị 

Khi thiết bị của bạn chạy và các cảm biến thu thập các kết quả đọc, công nghệ tại chỗ sẽ bắt đầu nhận ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Sau đó, nó sẽ tạo mô hình dự đoán cho thiết bị của bạn để đặt các thông số cho thời điểm nội dung có khả năng bị lỗi.

Khi nhiều dữ liệu hơn bắt đầu được thu thập cho thiết bị của bạn, các thông số này sẽ trở nên chính xác đến mức ngay cả sự thay đổi nhỏ nhất trong hiệu suất cũng cho thấy rằng có khả năng xảy ra hỏng hóc. Điều này sẽ kích hoạt một cảnh báo đến nhóm của bạn thông báo rằng nó cần được kiểm tra và bảo trì ngay lập tức.
 

4 - Thiết lập các mục hành động khi cảnh báo được kích hoạt

Cảm biến của bạn sẽ ghi lại dữ liệu nằm ngoài các thông số đã đặt của bạn. Khi điều này xảy ra, bạn cần phải có một kế hoạch chi tiết người chịu trách nhiệm thực hiện bảo trì, các bước cần thực hiện cho từng cảm biến riêng lẻ và ngày / lần bảo trì ưu tiên. Vạch ra các bước này đảm bảo hành động thích hợp đang được thực hiện để khắc phục sự cố và thiết bị đang được làm việc ngoài giờ hoạt động bình thường.
 

5 - Đảm bảo bạn có hệ thống thích hợp tại chỗ

Phát hiện thiếu sót trong thiết bị của bạn chỉ là một phần của câu đố. Bạn cần phải có cách để phản ứng với những vấn đề này, điều động chúng đến nhóm của bạn và đảm bảo việc kiểm tra và bảo trì đang được thực hiện một cách chính xác. Nếu không có điều này, bạn sẽ thấy rằng bạn có thể nhận ra lỗi nhưng sẽ không thể thực hiện hành động ngay lập tức để khắc phục sự cố. Việc hỏng hóc thiết bị vẫn có thể xảy ra, có nghĩa là công việc và khoản đầu tư ban đầu của bạn chẳng được gì.

Phần mềm CMMS kết nối với các cảm biến của bạn để tạo, chỉ định và quản lý trình tự công việc mỗi khi cảm biến phát hiện việc đọc các thông số bên ngoài. Điều này hợp lý hóa toàn bộ quy trình bảo trì dự đoán, đảm bảo đúng người được giao đúng nhiệm vụ và họ có tất cả các chi tiết cần thiết để đánh giá và sửa chữa thiết bị thành công.

 

Bảng so sánh bảo trì dự đoán và bảo trì phòng ngừa

 
 

Bảo trì dự đoán

Bảo trì phòng ngừa

- Là bảo trì chủ động - Sử dụng công nghệ bảo trì dự đoán để giải quyết các vấn đề tiềm ẩn và lên lịch bảo trì khắc phục trước khi xảy ra hỏng hóc - Tập trung vào hiệu suất tài sản, phân tích dự đoán và thu thập dữ liệu cho các dịch vụ trên máy móc - Cải thiện hiệu quả kiểm kê tổng thể vì các bộ phận máy móc không bị hỏng hóc và cũng không bị thay thế quá sớm - Không thường xuyên yêu cầu thời gian chết của máy và nếu có, nó thường ngắn

- Là bảo trì theo kế hoạch, thường cho thời gian và ngày đã định hoặc sau khi đạt đến chỉ số dữ liệu cụ thể - Thường sử dụng phần mềm lập lịch để thông báo cho các nhóm hoặc cá nhân về việc bảo trì thiết bị sắp tới - Ví dụ, khi ô tô đi được một quãng đường nhất định, nó sẽ thông báo cho người lái xe để thay dầu - Cung cấp cho bạn các chỉ số tốt về hiệu suất tài sản và tình trạng tài sản - Thường yêu cầu thời gian chết của máy

 

Ứng dụng bảo trì dự đoán PdM trong các ngành khác nhau

Số lượng triển khai và ứng dụng bảo trì dự đoán sẽ tăng lên khi chi phí công nghệ tiếp tục giảm, phần lớn là do việc chuyển đổi từ cảm biến dựa trên dây sang cảm biến không dây. Dưới đây là một số ngành công nghiệp đi đầu trong việc sử dụng bảo trì dự đoán.
 

- Bảo trì dự đoán PdM trong ngành sản xuất

Những lợi ích của việc tăng độ tin cậy mà PdM mang lại là khá hấp dẫn và các nhà sản xuất đang lưu ý. Các ứng dụng hàng ngày của bảo trì dự đoán trong sản xuất là rất nhiều. Ví dụ cụ thể bao gồm:

• Sử dụng cảm biến rung để xác định các mẫu trục quay dễ vỡ trong máy phay CNC
• Đo chênh lệch nhiệt độ ở phía trên và phía dưới của bộ trao đổi nhiệt để xác định các dấu hiệu đầu tiên của tắc nghẽn
• Giám sát nhiệt độ CPU và vỏ của rô bốt, cũng như các lỗi định vị và quá tải, đồng thời sử dụng dữ liệu này để ước tính tình trạng của rô bốt 

 

- Trong ngành giao thông vận tải 

Ngành giao thông vận tải đang chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ của các thiết bị giao thông kết nối. Nhờ được trang bị cảm biến, những phương tiện này có thể thu thập dữ liệu và truyền tải thông tin về hiệu suất hoạt động của máy móc đến người quản lý đội xe. Nhờ vậy, họ có thể chủ động lập kế hoạch bảo dưỡng cho từng phương tiện một cách hiệu quả.

Lợi ích:

• Nhờ phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn, bảo trì dự đoán giúp giảm thiểu đáng kể sự cố và chi phí sửa chữa đột xuất trên đường.
• Việc thu thập và phân tích dữ liệu liên tục giúp các kỹ thuật viên xác định chính xác nguyên nhân sự cố một cách nhanh chóng, tiết kiệm thời gian chẩn đoán và đưa phương tiện hoạt động trở lại.
• Nhờ bảo trì chủ động, các phương tiện được bảo dưỡng đúng lúc, hạn chế tối đa thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, đảm bảo hoạt động liên tục và hiệu quả.
• Bảo trì dự đoán giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của động cơ, giảm thiểu tiêu hao nhiên liệu và chi phí bảo trì định kỳ.
• Nhờ giảm thiểu sự cố, rút ngắn thời gian sửa chữa và bảo dưỡng, bảo trì dự đoán góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của đội xe vận tải.

 

- Trong ngành hàng không

Ngành hàng không từ lâu đã đi đầu trong việc áp dụng bảo trì dự đoán (PdM) để đảm bảo an toàn và hiệu quả cho hoạt động bay.

Lợi ích:

• PdM giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn trong máy bay trước khi chúng gây ra hỏng hóc, ngăn ngừa hủy chuyến bay và hoãn chuyến tốn kém.
• PdM giúp đảm bảo rằng các máy bay luôn trong tình trạng hoạt động tốt nhất, giảm thiểu nguy cơ xảy ra sự cố và tai nạn.
• PdM giúp lên kế hoạch bảo trì hiệu quả hơn, tránh bảo trì không cần thiết và thay thế các bộ phận trước khi chúng hỏng hóc hoàn toàn, tiết kiệm chi phí bảo trì.
• PdM giúp máy bay hoạt động hiệu quả hơn, tiết kiệm nhiên liệu và tăng thời gian hoạt động.

Ứng dụng:

• Được sử dụng để theo dõi sức khỏe và hiệu suất của động cơ máy bay bằng cách đo các mức độ rung, nhiệt độ và áp suất khác nhau. Dữ liệu này được phân tích để phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn như mòn động cơ, hỏng hóc ổ trục và rò rỉ nhiên liệu.
• Được sử dụng để giám sát các hệ thống quan trọng khác trên máy bay như hệ thống điều khiển bay, hệ thống điện và hệ thống thủy lực. Việc theo dõi các hệ thống này giúp phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và ngăn ngừa hỏng hóc có thể dẫn đến tai nạn.
• Sử dụng phân tích dầu để kiểm tra tình trạng hao mòn động cơ và các bộ phận khác. Dữ liệu này giúp xác định các vấn đề tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì dự phòng.

 

Lời kết

Bảo trì dự đoán đã trở thành một chiến lược bảo trì cực kỳ phổ biến đối với các nhà quản lý cơ sở trong thập kỷ qua và tiếp tục gia tăng mức độ phổ biến. Các tổ chức tận dụng lợi thế của PdM đang tiết kiệm đáng kể chi phí và các thiết bị sẵn có và đáng tin cậy hơn. Nếu bạn đang nghĩ đến việc triển khai một chương trình bảo trì dự đoán cho thiết bị của mình, điều quan trọng trước tiên là phải thiết lập một kế hoạch và đưa các cảm biến và công nghệ phù hợp vào đúng vị trí. Mặc dù có vẻ như đây là một khoản đầu tư tốn kém để đo lường tình trạng tài sản, nhưng lợi nhuận mà nhóm của bạn nhận thấy sẽ rất xứng đáng.

Bài viết liên quan:

• Sản xuất liên tục là gì? Ưu nhược điểm của sản xuất liên tục
• Hướng dẫn quy trình đóng gói hàng tiêu chuẩn