TÁC ĐỘNG CỦA BẢO TRÌ DỰ ĐOÁN TRONG SẢN XUẤT
Mỗi ngày, trong mỗi môi trường sản xuất, lỗi sản phẩm, lỗi dừng máy xảy đều xảy ra. Đó là thực tế bạn phải đối mặt với các thiết bị làm việc tuần hoàn, lặp đi lặp lại. Tuy nhiên, thị trường ngày này yêu cầu hệ thống sản xuất phải hiệu quả và chất lượng để cạnh tranh. Việc dừng máy không có kế hoạch, kể cả 1 máy thôi, cũng gây ra chậm trễ trong dây chuyền, nhất là các ngành sản xuất nhanh như FMCG, thuốc. Khách hàng không vui, khách hàng dần mất thị trường vào tay đối thủ và điều này ảnh hưởng rất lớn đến khâu hậu sản xuất của công ty.
Một trong những kết quả hay nhất khi phát triển IoT Công nghiệp là các dữ liệu máy móc có thể được tích hợp để hạn chế tổn thất và ảnh hưởng của “downtime”, cả khi được lên kế hoạch và tự phát ngẫu nhiên. Đó là Bảo trì dự đoán.
Bảo trì dự đoán là gì?
Bảo trì dự đoán (Predictive maintenance – PdM), một cách ngắn gọn là một phương pháp đoán trước các yêu cầu bảo trì của thiết bị trong nhà máy. Bằng cách phân tích dữ liệu hoạt động từ các máy, sự bất thường dễ dàng được tìm thấy cho phép người vận hành đoán được khi nào máy cần can thiệp bảo trì hay sửa chữa, giúp lên kế hoạch để xử lý, giảm chi phí thời gian.
Trong quá khứ, các nhà sản xuất dựa vào bảo trì theo phản ứng, đơn giản là: “nếu nó không hư, thì đừng sửa”. Bạn hãy tưởng tượng khi đụng chạm tới máy móc lúc nó hỏng sẽ tốn chi phí rất lớn, không chỉ công sửa chữa mà những chi phí ngầm của linh kiện, khấu hao cũng như chất lượng đầu ra sản phẩm.
Bảo trì dự đoán dựa trên những thông tin đặc trưng thu thập từ mỗi máy riêng lẻ, để phát hiện vấn đề tiềm ẩn. Ví dụ như phân tích độ rung. Một mô hình dựa trên thu thập dữ liệu hiệu suất máy sẽ có thể phát hiện thay đổi, như sự gia tăng độ rung trong một số bộ phận, dễ dẫn đến hư hỏng hoặc bị long ra. Sự thay đổi dựa trên mức chuẩn cho phép người vận hành dự đoán được cần phải bảo trì trước khi vấn đề nghiệm trọng hơn.
Lợi ích của bảo trì dự đoán là gì?
Từ quan điềm tiết kiệm chi phí, lợi ích của dạng bảo trì này không để bị đánh giá thấp được!
Tối ưu hóa thời gian dừng máy
Tôi thiểu việc dừng máy bất chợt
Gia tăng tuổi thọ thiết bị
Tối ưu năng suất nhân viên
Tăng doanh thu
Bảo trì dự đoán giúp tối ưu hóa thời gian dừng máy
Việc dừng máy có kế hoạch có thể bao gồm mọi thứ từ lau chùi máy, tra dầu đến thay thế các bộ phận hư hỏng. Dạng bảo trì này sẽ giảm rủi ro hư hỏng bất chợt. Giống như việc chăm sóc máy tính của bạn vậy, quét virus cho nó, làm sạch dữ liệu tạm thời hay như dọn dẹp nhà cửa hằng ngày, bạn sẽ cảm thấy ngay hiệu quả và chất lượng của sản phẩm đầu ra từ hệ thống được chăm sóc tốt.
Nhờ có dữ liệu thu thập từ quá trình vận hành, bảo trì dự đoán có thể được lên lịch thường xuyên và tại thời điểm ít ảnh hưởng đến sản xuất nhất. Lợi ích khác của việc bảo trì này là gia tăng tuổi thọ của máy móc đắt tiền, máy móc khó thay thế. Tối đa hóa thời gian chạy, độ bền các cấu kiện sẽ giảm rất nhiều chi phí.
Bảo trì dự đoán làm giảm thời gian dừng máy bất chợt
Theo bài đăng của Wall Street Journal, “Dừng máy không có kế hoạch làm tiêu tốn ngành công nghiệp sản xuất khoảng 50 tỷ USD mỗi năm.” Sử dụng mô hình dự đoán trước sẽ giảm chi phí này rất nhiều, nhất là trong ngành công nghiệp cạnh tranh cao.
Khi vận hành, các máy móc được kết nối sẽ tự động thu thập hàng loạt dữ liệu thô. Sau khi chuẩn hóa và phân tích sẽ có các dạng khuôn mẫu vận hành đặc trưng của từng máy. Dựa vào đó, hệ thống sẽ xác định máy nào đang có khả năng chạy lỗi, sai lệch cho với mô hình bình thường. Từ đó, việc bảo trì sẽ được lên kế hoạch ngay.
Bảo trì dự đoán có thể giúp tối ưu tuổi thọ thiết bị
Khi có thể giám sát hiệu suất của thiết bị, chất lượng đầu ra sản phẩm sẽ cho biết khi nào thì cần phải bảo trì, như đã nói ở trên, nó cũng sẽ giúp xác định khi nào một máy tới giới hạn tuổi thọ.
Tuổi thọ của máy phụ thuộc vào mức độ sử dụng, nhưng việc lên kế hoạch bảo trì sẽ thay đổi điều đó. Các cấu kiện của máy sẽ phản ánh mức độ áp lực của sản xuất theo thời gian. Những điểm dữ liệu ngẫu nhiên càng gia tăng khi khi so sánh với mô hình chuẩn của máy, sẽ cho biết khi nào một máy đạt tới cực hạn, hay bùng nổ chi phí. Như vậy, nhu cầu thay thế các bộ phận hoặc cả máy có thể được đoán trước và lên kế hoạch sớm, tôi ưu thời gian, chi phí hơn nhiều.
Bảo trì dự đoán có thể giúp tối ưu năng suất nhân viên/công nhân
Có nhiều cách để chứng minh điều này. Đầu tiện, hay xem chi phí của mỗi lao động: khi được lên lịch trước, thời gian cần để sửa một bộ phận sẽ rất ngắn nếu mọi thứ được chuẩn bị trước và chỉ thay những cấu kiện nhỏ, thay vì phải sửa cả một bộ phận lớn. Như thế, tần suất các lỗi nghiệm trọng cũng giảm, đỡ phải gọi bên ngoài, nhà sản xuất can thiệp.
Từ góc nhìn của nhân viên, giảm hư hỏng và tránh được tai nạn bất ngờ của hệ thống sẽ giảm nguy hiểm cho người lao động. Từ đó môi trường làm việc ổn định hơn, tối thiểu thương tích và tăng tinh thần cho nhân công. Việc chạy thục mạng để sửa chữa khi phát sinh vấn đề là rất áp lực, bảo trì dự đoán sẽ gần như loại bỏ cảm giác đó.
Bảo trì dự đoán giúp tăng Doanh thu
Cuối cùng, lợi ích của bảo trì dự đoán sẽ tăng hiệu quả cho khâu hậu sản xuất. Với bảo trì ít hơn, sửa chữa nhanh, hiệu quả, sẽ giảm thời gian bảo trì. Trong một nghiên cứu học thuật về tiềm năng của phân tích trong công nghiệp như bảo trì dự đoán được thực hiện bởi McKinsey vào năm 2015, họ đã tiết lộ một những lợi thế khi cải tiến:
- 10-40% giảm thiểu chi phí bảo trì: việc lập kế hoạch cứng bảo trì dự trên lịch sản xuất, sẽ có những hoạt động dư thừa trong khi chưa đến lúc cần bảo trì. Mô hình dự đoán sẽ loại bỏ những thứ thiếu hiệu quả này.
- 10-20% giảm lãng phí: hoạt động không tối ưu mà không phát hiện được sẽ dẫn đến lãng phí trong sản xuất. Nguyên liệu thô, năng lượng, lao động và thời gian chạy máy sẽ bị lãng phí. Bảo trì dự đoán cho hệ thống sẽ làm lộ diện những vấn đề đó trước khi nó xảy ra.
- 10-50% khả năng cải tiến mối: một khi dữ liệu được thu thập tự động, sẽ có các góc nhìn sâu hơn cho tối ưu quy trình hoạt động dựa trên phân tích chuyên nghiệp.
Làm thế nào áp dụng bảo trì dự đoán
Vậy là bạn đã rõ bảo trì dự đoán là cách tốt để tránh dừng máy ngẫu nhiên và tiết kiệm chi phí sản xuất, nhưng câu hỏi là: làm thế nào để thực hiện nó đây?
Đầu tiên, hiểu mấu chốt vấn đề bạn đang muốn khắc phục:
- Bạn đang lo lắng về những lần phải dừng máy đột ngột hay chi phí của những bộ phận bị hỏng?
- Có thiết bị nào trong nhà máy quan trọng hơn những cái khác không? Vd: được sử dụng nhiều, trung tâm của dây chuyền,…
Sau đó bạn cần đánh giá trạng thái hiện tại, hoặc tạo ra đường giới hạn cho hiệu suất mỗi máy. Với giới hạn này, bạn sẽ có tiêu chuẩn cho máy của mình, tiêu chuẩn OEE và những tiêu chuẩn công nghiệp khác. Xem lại dữ liệu mỗi máy để thấy mức hiệu suất trong lịch sử đã thay đổi thế nào: nó có thường xuyên tắt không, bộ phận nào thường hỏng, lịch bảo trì có thường xuyên không,…
Tiếp theo, đánh giá lịch sử dữ liệu theo các mô hình bình thường (dữ liệu khi hệ thống hoạt động bình thường) và chỉ số nào sẽ chỉ thị vấn đề, sự dao động nào từ đường giới hạn sẽ kích hoạt cảnh báo người vận hành,…
Cuối cùng, sau khi đã tìm thấy tương quan của dữ liệu với mô hình bình thường, của đường giới hạn với hiệu suất đo đạc được, bạn cần thiết lập một quy trình để liên tục cập nhật dữ liệu và xem xét nó để đảm bảo mọi thứ sẽ tiếp tục phản ánh tình trạng hiện tại, và cảnh báo khi xấu đi. Đó chính là dấu hiệu cần phải bảo trì.
Mấu chốt là: bạn không thể dự đoán nếu bạn không đo đạc. Dữ liệu chính xác là cần thiết! Mà để có được dữ liệu, bạn cần 1 hệ thống hoặc thiết bị thu thập các dữ liệu đó. Bạn nên liên hệ 1 doanh nghiệp tự động hóa hoặc IoT để được tư vấn giải pháp nào là phù hợp với mình. Pyriot M2C có thể là một gợi ý tốt nhất.
Tối thiểu thời gian ngừng máy, hoặc ít ra là tính năng của máy, là một cách tiết kiệm cực lớn và sẽ ngăn ngừa chậm trễ sản xuất. Ngày nay trong môi trường sản xuất hiện đại, bảo trì dự đoán không phải là thứ “có cũng được” mà là bắt buộc phải có.
