Tahmine Dayalı Bakım

Tahmine dayalı bakım ile ekipman güvenilirliğini artırın

Aşağıdaki tanıtım, Rockwell Automation’ın işlerini dönüştürmek için nasıl tümleştirilmiş portal platformu oluşturduğuna bir örnektir.

Varlıklarının birçoğu uzak konumlarda olduğundan performansını anlamak bir yana, bu ekipmanı izlemek önceden çok zor ve uzun zaman alan bir işlemdi. Bunları Microsoft Azure’a bağlayarak, Rockwell Automation artık varlıkların durumunu ve performans bilgilerini gerçek zamanlı olarak görebilir, hizmet pencerelerini izleyebilir ve bir olay oluşmadan önce parçalara ve ekipmana önleyici bakım gerçekleştirebilir. Önceden kullanılmayan zengin veriler, Rockwell Automation’ın belirli parçaları analiz ederek servis ömrünü belirlemesine ve en iyi performans için hassas ayarlar yapmasına olanak tanır ve böylece kendilerinin ve müşterilerinin çalışma şekillerini dönüştürür.

Bu bulut hizmetleri, çeşitli iş olanaklarına fırsat sağlar. Örneğin, petrol çıkarma, taşıma, arıtma ve satmada kullanılan ekipman masraflı ve dayanıklıdır ve yüzlerce üreticiden gelir. Nesnelerin İnterneti (IoT) tarafından geliştirilen Rockwell Automation, bu değerli sermaye varlıklarını izleyen ve bu verileri tahmine dayalı ve önleyici bakım için kullanan sistemlerini genişletiyor. Azure IoT çözümlerinin, petrol tedarik zincirini dönüştürüp global üretkenlikte pompalamada masrafını çıkaracak bilanço sonuçları oluşturma potansiyeli vardır.

Pano

KPI Özeti

Uyarılar ve İkazlar

Varlık Ayrıntıları

Uyarı Çözümü

Adım 1/3

Gerçek zamanlı uzaktan izleme

Operatörler panoda tüm altyapının gerçek zamanlı konumunu ve uygunluk durumunu görebilir.

Adım 2/3

Varlık konumunu ve durumunu görüntüleyin

Zaman kaybı olayları, üretim hacimleri ve tedarik sözleşmelerinde yüksek oranda maliyet oluşturabileceğinden varlık durumunu anlamak çok önemlidir.

Adım 3/3

Uzak konumları takip edin

Bir site düzenli bakım için altı ayda bir kere ziyaret edilebildiğinden, sitenin durumu artık gerçek zamanlı olarak izlenebilir.

Adım 1/2

İş ölçümlerini gerçek zamanlı olarak izleme

Kritik site ve üretim verileri, önemli iş KPI’lerini özetlemek, gün boyunca veya üretim süresi boyunca onları hedef ve eşiklere karşı izlemek için toplanır.

Genellikle günlerce, haftalarca veya aylarca izlenmemiş olabilen varlıklardan gerçek zamanlı sonuçlar alın

Adım 2/2

Mevcut sistemlerle tümleştirin

Gerçek zamanlı algılayıcı verileri diğer dış kaynaklardan, hatta CRM veya ERP hizmetleri gibi kurumsal sistemlerden gelen bilgilerle birleştirilebilir.

Adım 1/3

Gerçek zamanlı uyarılar ve ikazlar

Uyarılar, gerçek zamanlı olarak operatörlerin ilgilenmesi için iletilir. Kırılımlar, panodan gönderilen komutlarla kapanmış özel portal veya makine üzerinden hızlı bir şekilde yanıtlanabilir.

Adım 2/3

Hataları meydana gelmeden tahmin edin

En önemlisi, bazı uyarılar öngörülür. Verilerin tahmin modelinin sorunlu olarak tanıdığı bir duruma veya eğilime işaret ettiği bir hata oluşmadan önce bakım gerçekleştirilebilir.

Adım 3/3

Sorunları büyümeden önce çözün

Operatör, hala çözülmeyen veya izlenmeyen en yüksek öncelikli kritik hatayı seçer.

Adım 1/3

Gerçek zamanlı veri akışlarını analiz edin

Pano verileri gerçek zamanlı olarak alır. Bu düzeyde tek bir varlığın gerçek üretim performansı ve uygunluk durumu izlenebilir.

Adım 2/3

Karar verenlerin eyleme geçmelerini sağlayın

Bu veriler, karar verenlerin zamanlanan (veya zamanlanmayan) çalışmalar için plan yapmasına, bakım pencerelerini düzenlemesine veya uzak konumlarda olabilen varlıklardan gelen üretim çıkışlarını tahmin etmesine olanak tanır.

Adım 3/3

Varlık hata vermeden önce bakım gerçekleştirin

Bu örnekte bir fan tahmin edilen bir kritik uyarıyla karşılaşıyor. Birkaç gün içinde hata verecek ve varlığın kapanmasına neden olacak. Ayrıca bu parçanın henüz servis ömrü kapsamının dışına çıkmadı. Operatör, eylem yapmak için belirli parçayı seçebilir.

Adım 1/5

Eyleme geçin ve çözümleyin

Pano uyarısı ayrıntıları, operatöre parça ve tanınan sorunla ilgili belirli bilgiler sağlar. Seri numarası, parça numarası ve hatta yeni öğenin sayım ve konumu da bu bilgilere dahildir.

Adım 2/5

İşletme etkisini analiz edin

Tahmin edilen hata, birim düzenli bakım uygulanmak üzere zamanlanmadan önce hava filtresi fanının hata vereceğini belirtiyor. Bu varlık için kayıp zamanlı bir kapanmaya neden olacak.

Adım 3/5

Verileri gerçek zamanlı olarak analiz edin

Gerçek zamanlı veriler alandaki cihazlardan alınır ve portalda görüntülenir. Operatör, sunulan uyarıların ve bilgilerin doğru olduğunu onaylamak üzere gerçek zamanlı gerçek verileri izleyebilir. Ayrıca kullanıcının normal işlemle ilgili izlemeyi görebilmesi için uyarının eşiği de görüntülenir.

Adım 4/5

Hizmet anahtarları oluşturun

Operatör, bakım personelinin parçayı değiştirip varlığın çalışmasını sürdürmesi için bir bilet oluşturabilir. Ayrıca iş analizi gerçekleştirmek ve sonuca göre işlemlerde değişiklik yapmak üzere bilgi ve verilere sahipler.

Adım 5/5

Hizmet anahtarları oluşturun

Operatör, bakım personelinin parçayı değiştirip varlığın çalışmasını sürdürmesi için bir bilet oluşturabilir. Ayrıca iş analizi gerçekleştirmek ve sonuca göre işlemlerde değişiklik yapmak üzere bilgi ve verilere sahipler.