Bảo trì dự đoán là gì?
Các tổ chức sử dụng chiến lược bảo trì dự đoán để dự kiến lịch trình bảo trì cũng như lên kế hoạch bảo trì thiết bị vận hành. Chiến lược này được thiết kế nhằm tối ưu hóa hiệu năng và tuổi thọ của thiết bị. Với các thiết bị Internet vạn vật (IoT), tổ chức bạn có thể sử dụng cảm biến thông minh để theo dõi mọi khía cạnh hiệu năng của máy móc. Giải pháp bảo trì dự đoán tích hợp dữ liệu cảm biến với dữ liệu hoạt động kinh doanh, đồng thời áp dụng thông tin phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra ý nghĩa. Ý nghĩa suy ra có thể dùng để dự đoán trạng thái thiết bị trong tương lai và dự tính các sự cố máy móc tiềm ẩn trước khi phát sinh. Ví dụ: bạn có thể dự đoán máy móc sẽ gặp sự cố nếu nhiệt độ hoặc áp suất vượt quá ngưỡng đã đặt hoặc mức sử dụng máy cao hơn dự kiến. Bảo trì dự đoán dự tính hư hỏng máy móc tiềm tàng và lên lịch kiểm tra bảo trì trước khi thực sự bị hư hỏng. Tổ chức bạn có thể sử dụng bảo trì dự đoán để tối đa hóa thời gian sản xuất bằng cách tăng độ tin cậy và thời gian hoạt động của tài sản.
Tại sao bảo trì dự đoán lại quan trọng?
Bảo trì dự đoán là hoạt động quan trọng vì máy móc thực tế có thể bị hư hỏng. Các thành phần có thể bị lỗi hoặc xuống cấp và hiệu suất có thể làm chậm hoặc trở nên thay đổi vượt quá giới hạn hoạt động dự kiến. Sự cố và xuống cấp thiết bị thực tế này là do một số nguyên nhân sau:
- Các biến cố và điều kiện bên ngoài
- Hao mòn do quá trình sử dụng thường xuyên
- Hao mòn quá mức do sử dụng thiết bị vượt quá công suất hoặc chức năng dự kiến
Thiết kế kỹ thuật thiết bị tổng thể và công nghệ mới cũng làm giảm tuổi thọ của thiết bị. Chúng cũng ảnh hưởng đến lịch trình bảo trì và thay thế.
Khi bạn tích hợp các loại thiết bị ngày càng phức tạp và khác nhau trong các hệ thống máy móc công nghiệp, bất kỳ sự cố hoặc xuống cấp nào của một thành phần đều ảnh hưởng tiêu cực đến các thành phần khác trong chuỗi. Điều này dẫn đến kết quả không mong muốn. Tổ chức của bạn có thể sử dụng các giải pháp bảo trì dự đoán để giảm nguy cơ hỏng hóc thiết bị và tránh xuống cấp vượt quá giới hạn hợp lý.
Bảo trì dự đoán diễn ra như thế nào?
Bảo trì dự đoán bao gồm giám sát, phân tích và hành động dựa trên những thông tin thu thập được.
Theo dõi
Bạn phải giám sát thiết bị trong suốt quá trình sử dụng với vô số các cảm biến IoT có sẵn cho mục đích này. Cảm biến đo nhiệt độ, độ rung, độ ẩm và các thông số khác cung cấp thông tin về trạng thái của máy.
Ví dụ: cảm biến nhiệt độ cho biết liệu máy có trở nên nóng hơn sau quá trình sử dụng kéo dài không. Hoặc hình ảnh từ camera có thể cho thấy một van không mở rộng như bình thường không. Thiết bị được giám sát liên tục hoặc trong khoảng thời gian thường xuyên để đảm bảo thu thập dữ liệu kịp thời và tăng cơ hội phát hiện các bất thường.
Phân tích
Bạn có thể phân tích dữ liệu thu thập được từ các cảm biến để xác định việc thiết bị đang xuống cấp nhanh như thế nào hoặc sắp bị lỗi. Các thiết bị IoT truyền dữ liệu đến một hệ thống trung tâm. Tại đây, thuật toán máy học (ML) và thuật toán AI nâng cao khác phân tích dữ liệu để phát hiện độ lệch so với các đường cơ sở hoặc mẫu đã thiết lập. Họ xây dựng các mô hình dự đoán bằng cách phân tích dữ liệu cũ và gắn kết dữ liệu đó với các lỗi đã biết. Việc chuyển các chỉ số cảm biến thô thành thông tin có thể sử dụng cần có khả năng tính toán mạnh mẽ.
Hành động
Các mô hình dự đoán ước tính thời gian một thiết bị có khả năng bị lỗi dựa trên các mẫu dữ liệu hiện tại và quá khứ. Hệ thống tạo lập lịch trình bảo trì chủ động dựa trên phân tích trong tương lai của nó. Hệ thống cũng sử dụng email, tin nhắn, bảng điều khiển hoặc các cơ chế khác để cảnh báo nhóm bảo trì về các lỗi tiềm ẩn sắp xảy ra hoặc sự bất thường nghiêm trọng theo thời gian. Khi tổ chức của bạn thực hiện bảo trì và thu thập nhiều dữ liệu hơn theo thời gian, các mô hình dự đoán sẽ trở nên chính xác và đáng tin cậy hơn.
Công nghệ bảo trì dự đoán
Công việc bảo trì dự đoán là một lĩnh vực phức tạp với nhiều bộ phận chuyển động. Công việc này đòi hỏi các hệ thống hỗ trợ lưu trữ, truyền tải và phân tích một lượng lớn dữ liệu. Đây thường là dữ liệu trực tuyến, theo thời gian thực, được kết hợp từ hàng trăm, nếu không phải hàng nghìn hoặc hàng triệu, các nguồn IoT khác nhau. Việc truyền tải dữ liệu cần có các mạng chuyên dụng, với việc lưu trữ trong các hồ dữ liệu và xử lý bằng cách sử dụng các cụm máy chủ hiệu suất cao chuyên dụng.
Cơ sở hạ tầng chính xác mà bạn cần để hỗ trợ chương trình bảo trì dự đoán phụ thuộc vào hệ thống và cấu trúc bạn sử dụng. Nó cũng phụ thuộc vào cảm biến, loại dữ liệu và loại phân tích bạn thực hiện. Việc tùy chỉnh các giải pháp bảo trì dự đoán yêu cầu các kỹ sư, kiến trúc sư cơ sở hạ tầng và nhà khoa học dữ liệu tạo ra cấu hình phù hợp.
Bảo trì dự đoán có những lợi ích gì?
Các chương trình bảo trì dự đoán có thể mang lại lợi ích cho tổ chức của bạn theo nhiều cách.
Giảm thời gian ngừng hoạt động
Việc chờ thiết bị lỗi trước khi bạn sửa chữa thiết bị được gọi là bảo trì phản ứng. Thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến ảnh hưởng đến toàn bộ lịch trình hoạt động. Ngược lại, bảo trì dự đoán làm giảm nguy cơ hỏng thiết bị ngoài dự kiến. Bạn có thể lập kế hoạch bảo trì khắc phục trước và chuyển thời gian ngừng hoạt động thành thời gian không quan trọng. Nếu cần, bạn cũng có thể mang theo thiết bị dự phòng để sử dụng trong quá trình sửa chữa và duy trì hoạt động kinh doanh liên tục.
Giảm chi phí bảo trì không cần thiết
Bảo trì phòng ngừa thường giúp duy trì hoạt động tốt cho máy móc. Tuy nhiên, không phải lúc nào cũng cần tiến hành bảo trì do xuống cấp. Khi bạn sử dụng một chương trình bảo trì dự đoán, bạn sẽ kích hoạt bảo trì sau khi sử dụng hoặc lâu hơn theo lịch trình thông thường. Điều này có thể là do sử dụng ít thiết bị hơn hoặc các yếu tố khác. Quá trình này giúp giảm chi phí bảo trì cho các bộ phận mới và nguồn lực của nhóm bảo trì.
Tăng sự hiểu biết về hệ thống tích hợp
Bằng cách sử dụng một chương trình bảo trì dự đoán, bạn có thể xây dựng thông tin chi tiết, thời gian thực về tình trạng tổng thể của một hệ thống phức tạp. Trước đây, điều này là không thể. Chỉ có các báo cáo kiểm tra lỗi có dấu thời gian mới có thông tin tổng quan về hệ thống. Ngày nay, bạn có thể tích hợp dữ liệu trên tất cả các thiết bị IoT của mình để phân tích chi tiết toàn bộ hoạt động kinh doanh của mình.
Bảo trì dự đoán được sử dụng như thế nào?
Bảo trì dự đoán thường được sử dụng trong các trường hợp có hệ thống thực tế lớn, phức tạp. Dưới đây là một số ví dụ:
- Nhà máy và cơ sở sản xuất
- Tòa nhà và các cơ sở công nghiệp
- Giao thông vận tải và kho vận
- Hoạt động năng lượng và tiện ích
- Hoạt động khai thác mỏ
- Robot phức tạp
- Dịch vụ phòng thí nghiệm
Các công ty sở hữu hoặc quản lý các hệ thống, hoạt động hoặc cơ sở này có thể được hưởng lợi rất nhiều từ việc sử dụng chức năng bảo trì dự đoán. Nó cũng sẽ cung cấp cho họ một lợi thế cạnh tranh.
Sự khác biệt giữa bảo trì dự đoán và các loại bảo trì khác là gì?
Tổ chức của bạn cũng có thể áp dụng các biện pháp bảo trì phòng ngừa và bảo trì dựa trên kiểm tra.
Bảo trì dự đoán so với bảo trì phòng ngừa
Với bảo trì dự đoán, bạn dự đoán trước sự cố hoặc xuống cấp của thiết bị, sau đó thực hiện bảo trì trước khi xảy ra biến cố.
Mặt khác, bảo trì phòng ngừa là khi bạn thực hiện bảo trì theo một lịch trình đã định. Lịch trình bảo trì này có thể dựa trên khoảng thời gian hoặc đơn vị sử dụng có thể đo lường được (chẳng hạn như số vòng quay của quạt). Thông thường, các lịch trình bảo trì này do nhà sản xuất thiết bị quy định.
Bạn có thể đồng thời sử dụng cả kỹ thuật bảo trì dự đoán và bảo trì phòng ngừa hoặc bạn có thể sử dụng phương pháp này so với phương pháp khác. Về bản chất, bảo trì dự đoán tốt hơn so với bảo trì phòng ngừa. Nó hiệu quả hơn khi được cấu trúc, cấu hình, triển khai và duy trì chính xác.
Bảo trì dự đoán so với kiểm tra lỗi
Kiểm tra lỗi là một quá trình bạn kiểm tra tình trạng hiện tại của thiết bị để quyết định xem có nên bắt đầu quá trình bảo trì mới hay không. Nó cũng có thể xác nhận sự cần thiết phải thực hiện hoạt động bảo trì được đề xuất. Thông thường, quá trình này bao gồm phân tích tại chỗ, chẳng hạn như chụp ảnh rỉ sét thực tế trên máy. Nó cũng có thể liên quan đến các kỹ thuật phân tích từ xa, như phân tích độ rung hoặc thu thập thông tin có sự hỗ trợ của IoT.
Bạn có thể sử dụng chức năng kiểm tra lỗi cùng với cả bảo trì dự đoán và bảo trì phòng ngừa. Bạn cũng có thể sử dụng chức năng kiểm tra cho các mục đích khác ngoài việc lên lịch bảo trì. Ví dụ: việc kiểm tra lỗi có thể phát huy tác dụng nếu một công ty muốn bán các cơ sở công nghiệp của mình. Người mua có thể muốn biết mức độ hư hỏng hoặc hao mòn máy móc, điều này sẽ ảnh hưởng đến chi phí mua hàng.
Những thách thức trong việc thực hiện bảo trì dự đoán là gì?
Bảo trì dự đoán dựa trên một khoản đầu tư đáng kể vào các hoạt động lập kế hoạch, mua IoT, vận hành, bảo trì, phân tích, cải tiến và quản lý liên tục. Lượng thời gian, nguồn nhân lực và tiền bạc cần thiết để bảo trì dự đoán hiệu quả đôi khi nằm ngoài tầm của các hoạt động nhỏ hơn.
Trước khi tổ chức của bạn triển khai giải pháp bảo trì dự đoán, hãy xem xét các thách thức sau:
- Thu thập dữ liệu phù hợp với các cảm biến phù hợp
- Thu thập đúng mức độ nhạy của dữ liệu
- Đảm bảo các cảm biến hoạt động chính xác
- Đặt các quy tắc bảo vệ phù hợp để cảnh báo bảo trì
- Thực hiện phân tích đúng để bảo trì dự đoán
- Quyết định thời điểm và điều kiện để thực hiện bảo trì phòng ngừa và kiểm tra các lỗi
- Tích hợp các thành phần thiết bị mới vào hệ thống bảo trì dự đoán
- Cấu hình hệ thống quản lý bảo trì máy tính tự động dựa trên phân tích
Ngoài ra, tổ chức của bạn cũng phải biết rõ mọi nghĩa vụ pháp lý, tuân thủ hoặc bảo hiểm nào liên quan đến việc bảo trì theo lịch trình. Điều này có liên quan nhất nếu bạn dự định sẽ tuân theo lịch trình bảo trì dự đoán ít thường xuyên hơn so với lịch bảo trì do nhà cung cấp khuyến nghị.
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về bảo trì dự đoán của bạn như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau để giúp tổ chức của bạn phát triển và triển khai các giải pháp bảo trì dự đoán. Các dịch vụ này có thể hoạt động trên quy mô lớn mà không gặp khó khăn khi đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiện có và bảo trì.
Các dịch vụ và giải pháp AWS IoT giúp bạn thu thập và lưu trữ dữ liệu cảm biến để bảo trì dự đoán. Dưới đây là một số ví dụ:
- AWS IoT Core cho phép bạn kết nối hàng tỷ thiết bị IoT đồng thời định tuyến hàng nghìn tỷ tin nhắn tới các dịch vụ AWS mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng
- Quản lý thiết bị của AWS IoT giúp bạn đăng ký, sắp xếp, giám sát và quản lý từ xa các thiết bị IoT ở quy mô lớn
- Sự kiện AWS IoT giám sát thiết bị hoặc nhóm thiết bị để phát hiện lỗi hoặc sự thay đổi trong hoạt động, sau đó bắt đầu hành động cần thiết
Máy học trên AWS liệt kê nhiều dịch vụ được quản lý hoàn toàn để phân tích dữ liệu cảm biến của bạn. Dưới đây là một vài ví dụ:
- Amazon Lookout dành cho thiết bị là dịch vụ giám sát thiết bị công nghiệp sử dụng ML nhằm phát hiện hành vi bất thường của thiết bị để bạn có thể hành động và tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch
- Amazon Monitron là hệ thống toàn diện sử dụng công nghệ máy học để phát hiện các tình trạng bất thường trong thiết bị công nghiệp và cho phép bảo trì dự đoán
- Amazon Rekognition cung cấp tính năng thị giác máy tính (CV) có thể tùy chỉnh và được đào tạo trước để trích xuất thông tin và chi tiết từ hình ảnh cũng như video của bạn.
Với Amazon SageMaker, bạn có thể xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học tùy chỉnh cho phần mềm bảo trì dự đoán với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình làm việc được quản lý đầy đủ. Bạn có thể trình duyệt qua các ví dụ về Bảo trì dự đoán sử dụng máy học trên Thư viện giải pháp AWS để bắt đầu. Sử dụng mã của chúng tôi trên GitHub, với tập dữ liệu ví dụ về sự xuống cấp của turbofan, bạn có thể khám phá các giải pháp bảo trì dự đoán của AWS đang hoạt động. Tùy chỉnh dữ liệu của riêng bạn để hiểu sâu hơn về khả năng của chúng tôi cho trường hợp sử dụng duy nhất của bạn.
Hãy bắt đầu với bảo trì dự đoán trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo trên AWS
