Ứng dụng internet vào truy suất dữ liệu thiết bị gia công

Điện thoại thông minh, cùng với kính thông minh và các công cụ khác, đã thúc đẩy tiềm năng chẩn đoán từ xa

   Khi các nhà chế tạo đầu tư vào thiết bị mới, họ đang tìm cách tăng năng lực sản xuất hoặc khả năng kỹ thuật của mình và những yêu cầu này thúc đẩy quyết định mua. Sự tiện lợi của việc quản lý tính sẵn có của thiết bị vẫn chưa trở thành một điểm bán hàng chính, vì nó từng được thúc đẩy bởi kiến ​​thức và kinh nghiệm của đội ngũ vận hành và bảo trì.

   Với sự phát triển của internet , ngày càng có nhiều nhà sản xuất nhìn thấy tiềm năng của việc quản lý độ tin cậy của máy móc bằng kỹ thuật số, tăng tính tiện lợi của dịch vụ và hỗ trợ các hoạt động thay đổi không người lái 24/7. Do đó, họ đang thay đổi phương pháp và công cụ để bảo trì thiết bị. Mục tiêu của họ: không có thời gian chết ngoài kế hoạch.

   Trong nhiều năm, bảo trì phòng ngừa đã là tiêu chuẩn của ngành. Tất cả đều được hướng dẫn theo các khoảng thời gian: Thay kính bảo vệ đầu cắt laser bốn tuần một lần; thực hiện đầy đủ định kỳ bảo trì sáu tháng một lần. Đối với một máy duy nhất, lịch trình rất đơn giản để tính toán, hiểu và lập kế hoạch, có thể là trên bảng trắng của nhà máy hoặc với sự trợ giúp của kế hoạch sản xuất kỹ thuật số.

   Tuy nhiên, máy móc yêu cầu các thành phần khác nhau ở các khoảng thời gian khác nhau, các thành phần này phụ thuộc vào các thông số cắt và việc sử dụng máy. Việc xác định khoảng thời gian trên một tầng cửa hàng lớn với nhiều loại máy móc và cách sử dụng khác nhau có thể nhanh chóng trở thành một công việc phức tạp. Đối với nhà chế tạo, quá trình này cần có kinh nghiệm, sự liên tục của đội ngũ nhân viên và sự chú ý đến từng chi tiết có thể bị mất trong nhịp sống hối hả hàng ngày với thời gian thực hiện ngắn và yêu cầu của khách hàng thay đổi nhanh chóng. Càng ngày, các nhà sản xuất càng điều chỉnh các dịch vụ bảo trì của họ dựa trên dữ liệu thu thập được từ máy.

Điều kiện tiên quyết: Khả năng kết nối

   Tất cả bắt đầu với kết nối dữ liệu của từng máy riêng lẻ. Việc liên tục chuyển thông tin thiết bị đến tổ chức dịch vụ tạo ra một bộ đôi kỹ thuật số của mỗi máy, hiệu suất và sự phát triển vòng đời của nó. Tất nhiên, dữ liệu này chỉ trở nên hữu ích nếu tổ chức dịch vụ có các công cụ phù hợp để quản lý và giải thích nó.

Trực quan hóa dữ liệu

   Tập dữ liệu cần được trình bày theo những cách có thể hiểu được. Do đó, trực quan hóa dữ liệu là chìa khóa. OEM cần hệ thống CNTT thông minh và mạnh mẽ để đơn giản hóa thông tin cho chủ sở hữu máy và nhân viên dịch vụ để họ có thể đưa ra quyết định đúng đắn tại bất kỳ thời điểm nào.

   Các chỉ số dữ liệu có thể giúp cải thiện hoạt động. Ví dụ, một số chỉ báo có thể giúp máy tránh va chạm với bộ phận cắt trong một số tình huống nhất định. Và các chi tiết cụ thể quan trọng. Ví dụ: các chỉ báo có thể cung cấp thông tin chi tiết về những gì đang xảy ra tại một thời điểm cụ thể trong ngày, trên một chương trình cụ thể , sử dụng các thông số cụ thể . Những hiểu biết sâu sắc như vậy không chỉ có thể giảm thời gian chết mà còn tăng năng suất thiết bị. Ở cấp độ này, mọi vấn đề về máy đều trở nên minh bạch nhưng vẫn yêu cầu người ra quyết định và nỗ lực để thực hiện các chỉnh sửa phù hợp nhằm ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động.

Đề xuất và dự đoán theo hướng dữ liệu

   Thay vì chỉ xem xét từng máy, công cụ dữ liệu xem xét toàn bộ quần thể thiết bị, nhận ra các mô hình thống kê dẫn đến thời gian ngừng hoạt động trong quần thể đó và đề xuất các hành động phù hợp. Điều này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và kiến ​​thức sâu khi phân tích nó.

   Sau đó, bản thân hệ thống có thể đề xuất các hạng mục hành động. Chẳng hạn như khi cần thực hiện một bước bảo trì nào đó hoặc dự đoán khi nào các bộ phận máy móc cần được trao đổi. Điều này cải thiện tính khả dụng và độ tin cậy của thiết bị tổng thể. Sau đó, bạn có thể lên lịch trước thời gian ngừng hoạt động theo kế hoạch để bảo trì, thay vì phải phản ứng với thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.

Tự điều chỉnh và tối ưu hóa liên tục qua nguồn cấp dữ liệu 

   Các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo được nâng cao còn tiến xa hơn nữa và tự động điều chỉnh các thông số để cải thiện hoạt động. Máy tự điều chỉnh các thông số cắt trong quá trình sản xuất, dựa trên phản hồi trực tiếp được thu thập bởi các cảm biến. Ví dụ, sử dụng nhận dạng hình ảnh để kiểm tra chất lượng vật liệu, máy laser có thể điều chỉnh tốc độ cắt tự động để giảm gờ.

Báo cáo tình trạng, chẳng hạn như báo cáo này cho máy cắt laser, trình bày thông tin mà người vận hành, kỹ thuật bảo trì và những người ra quyết định khác có thể sử dụng.

   Công nghệ như vậy cải thiện vấn đề tổng thể của máy và tăng thời gian hoạt động trong thời gian dài. Các bước bảo trì theo kế hoạch vẫn cần thiết, nhưng khoảng thời gian cho một số hoạt động có thể được kéo dài nếu các thông số máy được tối ưu hóa để tránh sự cố.

Đưa hoạt động bảo trì dựa trên AI vào hành động

   Lý thuyết có thể trông đơn giản: Việc dựa vào các máy được kết nối và các dịch vụ theo hướng dữ liệu sẽ đưa các nhà chế tạo đến gần hơn với thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Nhưng việc triển khai rất phức tạp vì nó liên quan đến những thay đổi quy trình đáng kể, cả ở các nhà chế tạo và trong các tổ chức dịch vụ của OEM máy móc. Hai thế giới — kiến ​​thức và kinh nghiệm sâu rộng của các chuyên gia dịch vụ, những người hiểu các hành vi của máy và kỹ năng lập trình của các nhà phân tích dữ liệu va chạm và cần được hợp nhất để tạo ra những hiểu biết có giá trị về máy.

   Đầu tiên, các tổ chức bán hàng và dịch vụ OEM máy cần thuyết phục chủ sở hữu máy chia sẻ thông tin máy với họ. Bằng cách cung cấp các dịch vụ chuyên sâu, theo hướng dữ liệu có lợi cho thời gian hoạt động của máy, họ có thể xây dựng lòng tin và chứng minh lợi ích của những công nghệ mới này.

   Sau khi dữ liệu được chia sẻ, làm cách nào một OEM hiểu được dữ liệu và biến nó thành thứ gì đó có giá trị? Các tín hiệu liên quan là gì? Mức độ cảnh báo phù hợp để tránh quá tải thông tin cho chủ máy? Đây là một quá trình liên quan để các nhà sản xuất chuyển kiến ​​thức sâu rộng của các chuyên gia dịch vụ của họ thành các thuật toán có cấu trúc. Tổ chức của họ có thể sử dụng những điều này để giám sát máy móc từ xa và chủ động liên hệ với nhóm bảo trì, lập kế hoạch thời gian bảo dưỡng hoặc cung cấp chẩn đoán chính xác dựa trên nhiều thông tin chi tiết hơn.

   Chủ sở hữu máy cần có nhân viên nhận ra mức độ có lợi của việc giám sát hiệu suất thiết bị và được đào tạo để giải thích dữ liệu. Các nhóm bảo trì cần tận dụng thông tin có giá trị được cung cấp bởi các tổ chức dịch vụ OEM máy móc và theo đó, lập lịch trình hoạt động của họ để tối ưu hóa kế hoạch sản xuất của họ mà không bỏ lỡ ngày đến hạn cho các nhiệm vụ bảo trì. Khi tất cả điều này xảy ra, một nhà chế tạo có thể chuyển từ bảo trì phản ứng sang vận hành dự đoán.

   Càng nhiều máy được kết nối, càng có nhiều dữ liệu để xác minh và liên tục đào tạo các thuật toán, điều này cuối cùng sẽ làm tăng lợi ích cho chủ sở hữu máy. Tuy nhiên, ngay cả cách tiếp cận giám sát máy từ xa với một tổ chức phân tích dữ liệu ở phía sau cũng không thể dự đoán hoặc ngăn chặn mọi thứ. Trong trường hợp này, các công cụ kỹ thuật số có thể giúp các nhà khai thác quản lý những điều không thể đoán trước và phản ứng với các vấn đề bất ngờ một cách nhanh chóng.

   Khả năng giải quyết các vấn đề mà không cần sự trợ giúp của nhà sản xuất máy giúp hoạt động tự chủ hơn. Tài liệu từng bước đơn giản cho các vấn đề cụ thể cũng có thể giúp giảm thời gian chết. Cơ sở dữ liệu kiến ​​thức được chuẩn hóa, đặc biệt đối với các yêu cầu đơn giản hơn, cung cấp cho các nhà khai thác đủ điều kiện tiềm năng để thực hiện các bước khắc phục sự cố cơ bản. Điều này có thể đã giải quyết được hoàn toàn sự cố hoặc ít nhất là chuẩn bị cho các nhà khai thác cuộc gọi của họ với tổ chức dịch vụ của nhà sản xuất thiết bị. Mặc dù điều này đã phổ biến trong thế giới dịch vụ phần mềm, nhưng vẫn còn rất nhiều tiềm năng cho thế giới máy công cụ.

   Các ứng dụng để khắc phục sự cố từ xa bằng các công cụ giao tiếp video đã tồn tại trên thị trường, nhưng một số ứng dụng thích nghi hơn với các ứng dụng công nghiệp và nhắm mục tiêu đến dịch vụ từ xa hơn những ứng dụng khác. Họ cần các chức năng bổ sung liên quan đến thực tế tăng cường, với khả năng bao gồm chú thích về hình ảnh trực tiếp hoặc khả năng tương thích với các thiết bị rảnh tay như kính thông minh để tạo điều kiện khắc phục sự cố từ xa.

Để sử dụng đầy đủ các công cụ từ xa này, các tổ chức dịch vụ OEM và chủ sở hữu máy phải cởi mở để thích ứng. Được đào tạo và thoải mái với các ứng dụng mới là một quá trình quan trọng đối với cả người vận hành và kỹ sư dịch vụ. Xác định những trường hợp mà khả năng khắc phục sự cố từ xa nâng cao thay thế các nhiệm vụ dịch vụ tại chỗ cũng là một bước quan trọng. Điều này làm thay đổi vai trò của các kỹ sư dịch vụ nội bộ khi giải thích và thực hiện các thủ tục này trực tuyến và yêu cầu nhân viên được đào tạo từ phía chủ sở hữu máy.

Các ứng dụng điện thoại thông minh có thể hợp lý hóa giao tiếp với các kỹ thuật dịch vụ và cung cấp tài liệu hướng dẫn từng bước cho các tác vụ bảo trì cơ bản.

Tương lai của bảo trì qua phần mềm phân tích

   Tuy nhiên, lợi ích là rõ ràng. Tỷ lệ giải pháp trong nhà máy, tần suất các vấn đề dịch vụ có thể được giải quyết từ xa sẽ tăng lên và thời gian giải quyết cho việc sửa chữa sẽ giảm xuống. Người vận hành làm việc với các kỹ thuật viên dịch vụ từ xa trở nên hiểu biết hơn và cũng học được tầm quan trọng của việc bảo trì máy.

   Ngay cả với những công nghệ tiên tiến nhất và máy móc thông minh nhất, các hoạt động bảo trì sẽ không bao giờ hoàn toàn biến mất. Tuy nhiên, việc lập kế hoạch và nỗ lực của họ có thể được giảm thiểu bằng cách sử dụng dữ liệu giám sát tình trạng của máy móc và tối ưu hóa kỹ thuật số của quá trình cắt.

   Với các ngành công nghiệp chuyển đổi từ máy móc đơn lẻ sang hệ thống tự động, các tổ chức dịch vụ của nhà sản xuất phát triển từ mô hình dịch vụ phản ứng thành một hệ thống có tính sẵn sàng cao với thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch hạn chế. Do đó, bảo trì thông minh và sử dụng phân tích máy là một phần thiết yếu trong quá trình phát triển và triển khai các nhà máy thông minh.