IoT: Predictive Maintenance

Jednym z zaawansowanych zastosowań IoT jest utrzymanie prewencyjne (ang. predictive maintenance), które działa analogicznie do starego przysłowia lepiej zapobiegać niż leczyć. Czujniki IoT umożliwiają systematyczne zbieranie różnorakich danych; od temperatury, przez wibracje, do np. tarcia. W codziennym użytkowaniu sprzętu, szczególnie w skomplikowanych instalacjach, liczba ruchomych części jest bardzo duża. Produkcja procesowa jest najbardziej podatna na długie przestoje powodowane jedną awarią, ponieważ w takich przypadku cały proces produkcji należy zatrzymać. Dobrym przykładem są rafinerie ropy naftowej. Zastosowanie technologii IoT może diametralnie ułatwić zbieranie danych, a następnie wyliczanie następujących wskaźników: MTTF (ang. mean time to failure – średni czas do wystąpienia awarii), MTTR (ang. mean time to repair – średni czas do naprawy) oraz MTBF (ang. mean time between failures – średni czas pomiędzy awariami). Jeżeli dane są zbierane sporadycznie, tylko z paru punktów, zazwyczaj naprawy prowadzone są post factum, co wiąże się z przestojami w pracy. Jeżeli natomiast firma dysponuje danymi, które umożliwiają interwencje tuż przed awarią, to automatyczne przekłada się na wydajność sprzętu.  

Informacje potrzebne do przewidzenia awarii są bardzo zróżnicowane i zależą od rodzaju linii produkcyjnej, ale schemat działania zawsze jest taki sam. Pobieramy informacje z czujnika z bardzo dużą częstotliwością, aby posiadać jak najdokładniejsze dane. Zwiększając ilość czujników oraz ich różnorodność jesteśmy w stanie z większą pewnością przewidzieć potencjalne wystąpienie następnej usterki. IoT umożliwia dokładne oznaczenia momentu, w którym nastąpiła awaria. Dzięki takiemu zabiegowi przy wykorzystaniu np. uczenia maszynowego (ML), oprogramowanie będzie komunikować użytkownikowi, że aktualne dane zbliżają się do wartości krytycznych, które miały miejsce podczas ostatniej awarii. Pozwoli to na wcześniejsze zaplanowanie przestoju linii produkcyjnej.

Powyższe podejście można rozważyć w kontekście skomplikowanych instalacji, gdzie występuje wiele parametrów, które należy kontrolować. Jeżeli linia produkcyjna monitorowane jest przez oddzielne systemy dziedzinowe, które nie są zintegrowane, to łatwo o awarię, ponieważ tylko jeden czynnik jest rozważany, np. temperatura. Być może kilka stopni ponad normę nie jest powodem do alarmu, ale jeżeli do tego dodamy pozostałe dwa aspekty – wibracje, tarcie etc. – które także są wykraczają ponad zalecenia, to kumulatywny efekt tych trzech czynników może skończyć się awarią. Systemy oparte o technologie IoT umożliwiają systematyczne monitorowanie wszystkich kluczowych wskaźników oraz ich zależności.