การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์คืออะไร
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เป็นกลยุทธ์ที่องค์กรใช้ในการประเมินและวางแผนตารางการบำรุงรักษาอุปกรณ์ดำเนินงานของตน กลยุทธ์ดังกล่าวออกแบบมาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและอายุการใช้งานของอุปกรณ์ อุปกรณ์ Internet of Things (IoT) จะช่วยให้องค์กรของสามารถใช้เซ็นเซอร์อัจฉริยะเพื่อตรวจติดตามประสิทธิภาพทุกด้านของเครื่องจักรได้ โซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ผสานรวมข้อมูลเซ็นเซอร์เข้ากับข้อมูลการดำเนินงานทางธุรกิจและใช้การวิเคราะห์ที่อ้างอิงจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสร้างความหมายขึ้นมา คุณสามารถใช้ความหมายที่ได้มาเพื่อคาดการณ์สถานะในอนาคตของอุปกรณ์ และคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นของเครื่องจักรก่อนที่จะเกิดจริง ตัวอย่างเช่น คุณอาจคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดปัญหาขึ้นหากอุณหภูมิหรือความดันเกินเกณฑ์ที่กำหนดไว้ หรือปริมาณการใช้อุปกรณ์สูงกว่าที่คุณคาดไว้ การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์จะประมาณการถึงความเสียหายของเครื่องจักรที่อาจเกิดได้ และกำหนดรอบการตรวจสอบบำรุงรักษาก่อนเกิดความเสียหาย องค์กรของคุณสามารถใช้การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มเวลาในการผลิตได้โดยเพิ่มเวลาในการทำงานและความน่าเชื่อถือของแอสเซท
เหตุใดการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์จึงมีความสำคัญ
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มีความสำคัญเนื่องจากเครื่องจักรทางกายภาพอาจได้รับความเสียหาย ส่วนประกอบต่างๆ อาจขัดข้องหรือเสื่อมสภาพ และประสิทธิภาพการทำงานอาจช้าลงหรือแปรผันจนเกินขีดจำกัดในการดำเนินงานที่คาดไว้ การขัดข้องและการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ทางกายภาพนี้มีสาเหตุหลายประการ ได้แก่
- เหตุการณ์และสภาพจากภายนอก
- การสึกหรอจากการใช้งานปกติ
- การสึกหรอที่มากกว่าปกติเนื่องจากใช้อุปกรณ์เกินขอบเขตความสามารถหรือฟังก์ชันของเครื่องจักรที่คาดไว้
การออกแบบอุปกรณ์ทางวิศวกรรมโดยรวมและเทคโนโลยีใหม่ๆ ยังทำให้อายุการใช้งานของอุปกรณ์สั้นลงอีกด้วย นอกจากนี้ยังส่งผลต่อการกำหนดเวลาในการบำรุงรักษาและการเปลี่ยนทดแทนอีกด้วย
เมื่อคุณรวมอุปกรณ์หลากหลายประเภทและซับซ้อนมากขึ้นในระบบเครื่องจักรอุตสาหกรรม การขัดข้องหรือการเสื่อมสภาพของส่วนประกอบหนึ่งจะส่งผลเสียต่อส่วนประกอบอื่นๆ ในห่วงโซ่นั้นได้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด องค์กรของคุณสามารถใช้โซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เพื่อลดโอกาสที่อุปกรณ์จะขัดข้องและหลีกเลี่ยงการเสื่อมสภาพเกินขอบเขตที่สมเหตุสมผลได้
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มีประโยชน์อย่างไร
โปรแกรมการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์อาจเป็นประโยชน์ต่อองค์กรของคุณในหลากหลายด้าน
ลดเวลาหยุดทำงาน
การรอให้อุปกรณ์เกิดขัดข้องก่อนทำการซ่อมแซมนั้นเรียกว่าการบำรุงรักษาเชิงตั้งรับ การหยุดทำงานโดยไม่ได้วางแผนไว้จะส่งผลต่อตารางการปฏิบัติงานโดยรวม ในทางตรงกันข้าม การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์จะช่วยลดความเสี่ยงที่อุปกรณ์จะขัดข้องโดยไม่คาดคิดได้ คุณสามารถวางแผนการบำรุงรักษาเชิงแก้ไขไว้ล่วงหน้าและเลื่อนเวลาหยุดทำงานไปเป็นช่วงเวลาที่ไม่เร่งด่วนได้ หากจำเป็น คุณยังสามารถนำอุปกรณ์สำรองมาใช้ในระหว่างการซ่อมแซมและช่วยรักษาความต่อเนื่องทางธุรกิจได้อีกด้วย
ลดต้นทุนการบำรุงรักษาที่ไม่จำเป็น
การบำรุงรักษาเชิงป้องกันมักจะช่วยให้เครื่องจักรอยู่ในสภาพการทำงานที่ดี อย่างไรก็ตาม การบำรุงรักษานี้ไม่จำเป็นเสมอไปเมื่อพิจารณาจากการเสื่อมสภาพ เมื่อคุณใช้โปรแกรมการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ คุณจะทำการบำรุงรักษาตามการใช้งานที่มากขึ้นหรือตามระยะเวลาที่ยาวนานกว่าที่คุณคาดไว้ภายใต้การกำหนดเวลาตามปกติ โดยอาจเกิดจากการใช้อุปกรณ์น้อยลงหรือปัจจัยอื่นๆ ก็ได้ กระบวนการนี้ส่งผลให้ต้นทุนการบำรุงรักษาลดลงสำหรับชิ้นส่วนใหม่และการจัดสรรทรัพยากรของทีมบำรุงรักษา
เพิ่มความเข้าใจระบบแบบบูรณาการ
เมื่อใช้โปรแกรมการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ จะทำให้คุณเห็นมุมมองโดยละเอียดแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับสถานะโดยรวมของระบบที่ซับซ้อนได้ ซึ่งไม่สามารถทำได้ในอดีต ในอดีต มีเพียงรายงานการตรวจสอบหาข้อบกพร่องที่มีการประทับเวลาเท่านั้นเพื่อประกอบเป็นภาพรวมของระบบ ในปัจจุบันนี้ คุณสามารถผสานรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT ทั้งหมดของคุณเพื่อวิเคราะห์โดยละเอียดเพื่อดูการดำเนินธุรกิจโดยรวมได้
กรณีการใช้งานของการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มีอะไรบ้าง
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มักใช้ในกรณีที่มีระบบทางกายภาพขนาดใหญ่และซับซ้อน ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- โรงงานผลิตและโรงงาน
- อาคารและสิ่งอำนวยความสะดวกอุตสาหกรรม
- การขนส่งและโลจิสติกส์
- การดำเนินงานด้านพลังงานและสาธารณูปโภค
- การดำเนินงานเหมืองแร่
- หุ่นยนต์ที่ซับซ้อน
- บริการห้องปฏิบัติการ
บริษัทที่เป็นเจ้าของหรือจัดการระบบ การดำเนินงาน หรือสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้จะได้รับประโยชน์อย่างมากจากการใช้การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ อีกทั้งยังช่วยให้ได้เปรียบในการแข่งขันอีกด้วย
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ทำงานอย่างไร
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์จะเกี่ยวข้องกับการตรวจติดตาม การวิเคราะห์ และการดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมไว้
การตรวจสอบ
คุณต้องตรวจติดตามอุปกรณ์ตลอดการใช้งานด้วยเซ็นเซอร์ IoT ที่หลากหลายเพื่อจุดประสงค์นี้ เซ็นเซอร์จะวัดอุณหภูมิ การสั่นสะเทือน ความชื้น และพารามิเตอร์อื่นๆ ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสภาพของเครื่องจักร
ตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์วัดอุณหภูมิจะระบุว่าเครื่องจักรมีความร้อนเพิ่มขึ้นหรือไม่หลังจากใช้งานเป็นเวลานาน หรือภาพจากกล้องอาจแสดงได้หากวาล์วไม่ได้เปิดกว้างเท่าที่ควร อุปกรณ์จะได้รับการตรวจติดตามอย่างต่อเนื่องหรือเป็นระยะๆ เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถเก็บข้อมูลได้ทันเวลา และเพิ่มโอกาสในการตรวจจับความผิดปกติ
การวิเคราะห์
คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์เพื่อพิจารณาว่าอุปกรณ์เสื่อมสภาพเร็วเพียงใดหรือจะเกิดขัดข้องในเร็วๆ นี้หรือไม่ อุปกรณ์ IoT จะสื่อสารข้อมูลไปยังระบบส่วนกลาง ในจุดนี้ แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และอัลกอริทึม AI ขั้นสูงอื่นๆ จะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจจับค่าความเบี่ยงเบนจากค่าพื้นฐานหรือรูปแบบที่กำหนดไว้ โดยจะสร้างโมเดลการคาดการณ์โดยการวิเคราะห์ประวัติข้อมูลและเชื่อมโยงเข้ากับการขัดข้องที่ทราบ การเปลี่ยนค่าดิบที่อ่านจากเซ็นเซอร์ให้เป็นข้อมูลที่นำไปใช้งานได้นั้นต้องใช้ความสามารถในการประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ
การดำเนินการ
โมเดลการคาดการณ์จะประมาณการว่าเมื่อใดที่อุปกรณ์มีแนวโน้มที่จะขัดข้อง โดยพิจารณาจากรูปแบบข้อมูลทั้งในปัจจุบันและในอดีต ระบบจะสร้างกำหนดเวลาในการบำรุงรักษาเชิงรุกขึ้นมาตามการวิเคราะห์ในอนาคต นอกจากนี้ยังใช้อีเมล ข้อความ แดชบอร์ด หรือกลไกอื่นๆ เพื่อแจ้งเตือนทีมบำรุงรักษาให้ทราบถึงการขัดข้องที่อาจเกิดขึ้นหรือความผิดปกติที่เกี่ยวข้องกับเวลา เมื่อองค์กรของคุณดำเนินการบำรุงรักษาและรวบรวมข้อมูลมากขึ้นเมื่อนานวันไป โมเดลการคาดการณ์ก็จะมีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น
เทคโนโลยีการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งมีการเคลื่อนย้ายข้อมูลจำนวนมาก โดยต้องมีระบบที่รองรับการจัดเก็บ ถ่ายโอน และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งมักจะเป็นการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่รวบรวมมาจากแหล่ง IoT ต่างๆ นับร้อยหรือเป็นพันหรือล้านแห่ง การถ่ายโอนข้อมูลต้องใช้เครือข่ายเฉพาะ พร้อมทั้งมีพื้นที่จัดเก็บใน Data Lake และการประมวลผลโดยใช้คลัสเตอร์เซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะ
โครงสร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อรองรับโปรแกรมการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์นั้นจะขึ้นอยู่กับระบบและสถาปัตยกรรมที่คุณใช้ นอกจากนี้ยังขึ้นอยู่กับเซ็นเซอร์ ประเภทข้อมูล และประเภทของการวิเคราะห์ที่คุณดำเนินการอีกด้วย การปรับแต่งโซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ต้องอาศัยวิศวกร สถาปนิกโครงสร้างพื้นฐาน และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อสร้างการกำหนดค่าที่เหมาะสม
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์กับการบำรุงรักษาประเภทอื่นๆ แตกต่างกันอย่างไร
องค์กรของคุณยังสามารถนำหลักปฏิบัติในการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและการบำรุงรักษาตามการตรวจสอบมาใช้งานได้อีกด้วย
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เทียบกับการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ คุณจะคาดการณ์ความล้มเหลวหรือการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ล่วงหน้าได้ จากนั้นจึงทำการบำรุงรักษาล่วงหน้าก่อนที่จะเกิดเหตุการณ์ขึ้น
ในทางกลับกัน การบำรุงรักษาเชิงป้องกันคือการดำเนินการบำรุงรักษาตามเวลาที่กำหนดไว้ กำหนดเวลาในการบำรุงรักษานี้อาจขึ้นอยู่กับช่วงเวลาหรือหน่วยการใช้งานที่วัดได้ (เช่น จำนวนรอบการหมุนของพัดลม) โดยปกติแล้ว กำหนดเวลาในการบำรุงรักษาเหล่านี้จะถูกกำหนดโดยผู้ผลิตอุปกรณ์
คุณสามารถใช้ทั้งเทคนิคการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์และการบำรุงรักษาเชิงป้องกันไปพร้อมๆ กัน หรือจะใช้วิธีใดวิธีหนึ่งแทนอีกวิธีก็ได้ การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มีความล้ำหน้ามากกว่าการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน โดยมีประสิทธิภาพมากกว่าเมื่อมีการออกแบบสถาปัตยกรรม กำหนดค่า ปรับใช้ และบำรุงรักษาอย่างถูกต้อง
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์เทียบกับการตรวจสอบหาข้อบกพร่อง
การตรวจสอบหาข้อบกพร่องเป็นกระบวนการที่คุณตรวจสอบสถานะปัจจุบันของอุปกรณ์เพื่อตัดสินใจว่าจะเริ่มการบำรุงรักษาใหม่หรือไม่ นอกจากนี้ยังสามารถตรวจสอบความจำเป็นที่จะต้องดำเนินการบำรุงรักษาตามที่เสนอได้อีกด้วย โดยทั่วไปแล้ว กระบวนการนี้จะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ภาคพื้นดิน เช่น การถ่ายภาพสนิมบนเครื่องจักร นอกจากนี้ยังอาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคการวิเคราะห์จากระยะไกล เช่น การวิเคราะห์การสั่นสะเทือนหรือการใช้ IoT ช่วยตรวจจับ
คุณสามารถใช้การตรวจสอบหาข้อบกพร่องควบคู่ไปกับการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์และการบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้ นอกจากนี้ ยังสามารถใช้การตรวจสอบเพื่อวัตถุประสงค์อื่นนอกเหนือจากการกำหนดเวลาในการบำรุงรักษาได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบหาข้อบกพร่องอาจเข้ามามีบทบาทหากบริษัทต้องการขายโรงงานอุตสาหกรรมของตนเอง ผู้ซื้ออาจต้องการทราบขอบเขตของความเสียหายหรือการสึกหรอของเครื่องจักร ซึ่งจะส่งผลต่อต้นทุนในการซื้อ
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มีความท้าทายอะไรบ้าง
การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ต้องอาศัยการลงทุนมหาศาลในการวางแผน, การจัดซื้อ IoT, การดำเนินงาน, การบำรุงรักษา, กิจกรรมการวิเคราะห์ รวมถึงการปรับปรุงและการจัดการอย่างต่อเนื่อง ระยะเวลา ทรัพยากรบุคคล และเงินที่จำเป็นสำหรับการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพนั้น ในบางครั้งก็อยู่ไกลเกินเอื้อมสำหรับการดำเนินงานขนาดเล็ก
ก่อนที่องค์กรของคุณจะนำโซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มาใช้งาน ควรพิจารณาความท้าทายต่อไปนี้
- การบันทึกข้อมูลที่ถูกต้องด้วยเซ็นเซอร์ที่เหมาะสม
- การจับระดับความไวของข้อมูลที่เหมาะสม
- การตรวจสอบว่าเซ็นเซอร์ทำงานอย่างถูกต้อง
- การกำหนดกฎควบคุมระบบที่เหมาะสมสำหรับการแจ้งเตือนการบำรุงรักษา
- การวิเคราะห์ที่เหมาะสมสำหรับการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์
- การตัดสินใจว่าจะทำการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและการตรวจสอบหาข้อบกพร่องหรือไม่และจะทำเมื่อใด
- การรวมองค์ประกอบของอุปกรณ์ใหม่ๆ เข้ากับระบบการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์
- การกำหนดค่าระบบการจัดการการบำรุงรักษาด้วยคอมพิวเตอร์อัตโนมัติโดยอิงจากการวิเคราะห์
นอกจากนี้ องค์กรของคุณยังต้องตระหนักถึงภาระผูกพันทางกฎหมาย การปฏิบัติตามข้อกำหนด หรือการประกันภัยที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาตามกำหนดการอีกด้วย ซึ่งเรื่องนี้มีส่วนเกี่ยวข้องมากที่สุดหากคุณวางแผนที่จะดำเนินการตามกำหนดการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ซึ่งมีความถี่น้อยกว่าการกำหนดเวลาในการบำรุงรักษาที่ผู้ขายแนะนำ
AWS สามารถช่วยรองรับความต้องการในด้านการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) ให้บริการที่หลากหลายเพื่อช่วยให้องค์กรของคุณพัฒนาและนำโซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์มาใช้งาน บริการเหล่านี้สามารถดำเนินการได้ในวงกว้างโดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานของตนเองและการบำรุงรักษา
บริการและโซลูชัน AWS IoT ช่วยให้คุณรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลเซ็นเซอร์เพื่อการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ได้ ดังตัวอย่างต่อไปนี้
- AWS IoT Core ช่วยให้คุณเชื่อมต่ออุปกรณ์ IoT หลายพันล้านเครื่อง ทั้งยังกำหนดเส้นทางข้อความหลายล้านล้านรายการไปยังบริการของ AWS โดยไม่ต้องมีการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน
- AWS IoT Device Management ช่วยให้คุณลงทะเบียน จัดระเบียบ ตรวจติดตาม และจัดการอุปกรณ์ IoT ทุกระดับได้จากระยะไกล
- AWS IoT Events จะตรวจติดตามอุปกรณ์หรือกลุ่มอุปกรณ์ของคุณ เพื่อมองหาความล้มเหลวหรือการเปลี่ยนแปลงในการดำเนินการ และเริ่มดำเนินการที่จำเป็น
Machine Learning บน AWS แสดงรายการบริการที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์ของคุณ ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วน
- Amazon Lookout for Equipment คือบริการตรวจสอบอุปกรณ์อุตสาหกรรมด้วย ML ที่จะตรวจหาพฤติกรรมผิดปกติของอุปกรณ์ ดังนั้นคุณจึงสามารถดำเนินการและเลี่ยงเวลาหยุดทำงานที่ไม่ได้วางแผนไว้
- Amazon Monitron คือระบบที่ใช้ ML ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจจับสภาวะผิดปกติในอุปกรณ์สำหรับอุตสาหกรรมและช่วยในการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์
- Amazon Rekognition มีความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิชัน (CV) ที่มีการฝึกไว้ล่วงหน้าและสามารถปรับแต่งได้เพื่อแยกข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกออกจากภาพและวิดีโอ
คุณสามารถใช้ Amazon SageMaker เพื่อสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล ML แบบกำหนดเองสำหรับซอฟต์แวร์การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ด้วยโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ คุณสามารถดูตัวอย่างการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงบนไลบราลีโซลูชันของ AWS เพื่อเริ่มต้นใช้งาน การใช้โค้ดของเราบน GitHub พร้อมด้วยชุดข้อมูลตัวอย่างการเสื่อมสภาพของเทอร์โบแฟน ช่วยให้คุณสามารถสำรวจโซลูชันการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ของ AWS ที่ใช้งานอยู่ได้ ปรับแต่งด้วยข้อมูลของคุณเองเพื่อทำความเข้าใจความสามารถของเราให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นสำหรับกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงของคุณ
เริ่มต้นใช้งานการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์บน AWS โดยการสร้างบัญชีวันนี้
