ก้าวเข้าสู่ Industry 4.0 เพิ่มประสิทธิภาพของเครื่องจักรด้วย IoT Technology ผ่านการแสดงผลข้อมูลแบบ Real-time
ปัจจุบันเรากำลังก้าวเข้าสู่ยุค Industry 4.0 และ Internet of Things (IoT) เครื่องจักรต่างๆ ในโรงงานถูกเชื่อมต่อเข้ากับเครือข่ายไร้สายต่างๆ ทั้ง 4G, 5G, LoRaWan และอื่นๆ ซึ่งข้อมูลจะถูกสังเกตและวิเคราะห์แบบ Real Time จึงนำมาสู่ Predictive Maintenance (การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์) ที่สามารถช่วยให้กระบวนการทำงาน (Workflow) เป็นไปอย่างราบรื่น และสามารถคาดการณ์ช่วงเวลาการบำรุงรักษาได้อย่างแม่นยำ ช่วยยืดระยะเวลาใช้งานของเครื่องจักร ทำให้อายุการใช้งานของเครื่องจักรยาวนานขึ้น
การ Predictive Maintenance จำเป็นอย่างไร?
การ Predictive Maintenance จะให้ความสำคัญตั้งแต่ก่อนช่วง Potential Failure สามารถยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักรได้ ทั้งยังลดความเสี่ยงในการเกิด การหยุดการผลิตแบบกระทันหัน (Unplanned Breakdown) การรู้ว่าเครื่องจักรเครื่องไหนต้องการการซ่อมบำรุง ทำให้ง่ายในการวางแผนทรัพยากรอย่างบุคลากรหรือชิ้นส่วนสำรอง ความพร้อมใช้งานของระบบเพิ่มขึ้น ทั้งยังช่วยป้องกันอุบัติเหตุที่มาพร้อมเครื่องเสียโดยไม่คาดคิด
กระบวนการทำงานของ Predictive Maintenance
องค์ประกอบหลักของการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ ที่ทำให้สามารถติดตามสถานะการณ์ทำงานและสภาพของเครื่องจักร และช่วยเตือน (Notification) ความผิดพลาดที่จะเกิดขึ้น ได้แก่
- Sensor ติดตั้งอยู่กับเครื่องจักรจะส่งข้อมูลแบบ Real Time สามารถ Monitoring ได้ตลอดเวลา เพื่อประเมินและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับ ไม่ว่าจะเป็น อุณหภูมิ ความดัน การสั่นสะเทือน ประสิทธิภาพของน้ำมันหล่อลื่นและอื่นๆ
- Internet of things หรือ IoT ช่วยการสื่อสารระหว่าง Sensor กับ Cloud Platform ซึ่งจะช่วยในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลได้สะดวกมากยิ่งขึ้น
- Predictive Formulas : คือสูตรการคาดการณ์แนวโน้มเป็นอัลกอริทึมที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยระบุแนวโน้มเมื่อชิ้นส่วนของอุปกรณ์จำเป็นต้องได้รับการซ่อมบำรุงหรือเปลี่ยนใหม่
ข้อดีของการทำ Predictive maintenance
- เพิ่มประสิทธิภาพภายในกระบวนการ ลดเวลาหยุดทำงานของเครื่องจักร และการบำรุงรักษาเป็นเครื่องจักรและระบบเป็นประจำยังสามารถยืดอายุการใช้งานได้ด้วย.
- ทำให้สามารถระบุเวลาในการบำรุงรักษาครั้งถัดไป เพื่อให้การบำรุงรักษาสอดคล้องไปกับกระบวนการผลิตได้อย่างเหมาะสม
- เพิ่มสมรรถนะเครื่องจักร การวิเคราะห์อย่างสม่ำเสมอในข้อมูลที่รวบรวม ทำให้มีความเป็นไปได้ในการปรับปรุงสมรรถนะของเครื่องจักรและบรรลุถึงซึ่งผลิตภาพที่สูงขึ้นในระยะยาว
ถ้าสรุปโดยให้เข้าใจง่าย การ Predictive Maintenance คือ รูปแบบการซ่อมบำรุงเชิงรุกที่ใช้เทคโนโลยีในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อที่จะสามารถคาดการณ์รูปแบบการซ่อมบำรุงให้เกิดประสิทธิภาพและลดการใช้ทรัพยากร ขั้นตอนเริ่มจากการระบุทรัพย์สิน กำหนดปัญหาที่เจอ ใช้เทคโนโลยีเข้าไปจับ และสร้างรูปแบบการพยากรณ์ที่แม่นยำขึ้นมา
ด้วย Features ที่ทรงพลังของ Sitearound สามารถรับข้อมูลจาก Sensors ที่ติดตั้งบนเครื่องจักรหรือเครื่องมือในโรงงาน ส่งผ่านข้อมูลแบบ Real Time ผ่านเครือข่ายไร้สาย (Wireless) วิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลผ่าน AI Analytics Dashboard ช่วยคาดการณ์ถึงช่วงเวลาที่เหมาะสมในการซ่อมบำรุง สามารถแนะนำวิธีการซ่อมบำรุงที่เหมาะสมกับเครื่องจักรแต่ละประเภท ณ เวลานั้น ช่วยคาดการณ์จำนวนอะไหล่ (Stock Parts) ที่เหมาะสม เพื่อให้ผู้ใช้งาน ทำงานได้ง่าย รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ยกระดับธุรกิจและอุตสาหกรรมของคุณด้วย Sitearound ไม่ว่า Industry ไหน ก็สามารถเชื่อมต่อเข้ากับทุกอุปกรณ์บนโลกนี้ได้ เทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถควบคุมปัจจัยที่สำคัญในธุรกิจได้อย่างง่ายดายแบบครบวงจรเพื่อตอบโจทย์ความต้องการที่หลากหลาย และคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้น
สอบถามข้อมูล IoT Solutions เพิ่มเติมได้ที่
Contact Center : 02-004-7841
Website : https://swiftdynamics.co.th
Facebook : www.facebook.com/SwiftDynamics
LinkedIn : www.linkedin.com/company/swift-dynamics/