Wiele linii produkcyjnych w branży napojów jest zaprojektowanych do pracy ciągłej, przynajmniej sezonowo. Każda minuta przestoju ma krytyczne znaczenie. Nieplanowane awarie prowadzą nie tylko do strat produkcyjnych, ale także do marnotrawstwa, nieefektywności energetycznej i niedotrzymania terminów dostaw.
Kwestie te mają wpływ na przychody, wyniki operacyjne i ostatecznie na reputację marki. Właściwa strategia konserwacji jest zatem kluczową dźwignią poprawy wydajności.
Tradycyjnie konserwacja jest albo reaktywna po awarii (“Run-to-Failure”), albo zaplanowana w ustalonych odstępach czasu (“Time-based Maintenance”). Koncepcja proaktywnej konserwacji idzie o krok dalej: ma na celu zidentyfikowanie i wyeliminowanie potencjalnych przyczyn awarii przed wystąpieniem przestoju („Proactive Maintenance”).
Wyzwanie związane z tymi pojęciami polega na zrównoważeniu nieplanowanych przestojów z wysokimi kosztami i (potencjalnie niepotrzebnymi) wysokimi kosztami konserwacji zapobiegawczej. Konserwacja predykcyjna rozwiązuje ten dylemat: z pomocą uczenia maszynowego, szeroki zakres danych operacyjnych – takich jak wibracje, temperatury, czas pracy i zużycie energii – może być teraz stale gromadzony i analizowany.
Dzięki procesom uczenia maszynowego pojawiają się wzorce, które pozwalają przewidywać nadchodzące awarie. Potencjał konserwacji predykcyjnej jest ogromny.
Według globalnej ankiety przeprowadzonej wśród 3215 kierowników ds. utrzymania w 2023 r., 69% obiektów doświadcza co najmniej jednego nieplanowanego przestoju w miesiącu. 14% stwierdziło, że takie incydenty mają miejsce kilka razy w tygodniu. W sektorze żywności i napojów średni koszt przestoju wynosi prawie 310 000 zł za godzinę.
Pomimo tych alarmujących danych, tylko 33% respondentów korzysta obecnie z konserwacji predykcyjnej. 21% nadal polega na tradycyjnych strategiach Run-to-Failure.
Połączone systemy SEW-EURODRIVE stanowią podstawę monitorowania stanu, zapewniając bogactwo punktów danych. Konserwacja predykcyjna idzie dalej, wykorzystując inteligentną analizę danych i algorytmy sztucznej inteligencji. Zamiast ręcznego wyciągania wniosków, anomalie są automatycznie wykrywane przy użyciu wbudowanej wiedzy o aplikacji. Uczenie maszynowe stale udoskonala wykrywanie w oparciu o rzeczywiste zachowanie operacyjne.
W jaki sposób ograniczyć straty finansowe związane z przestojami, wykorzystać dane w produkcji i wykorzystać pełen potencjał konserwacji predykcyjnej? Dowiedz się na SEW-EURODRIVE
