Trong ngành công nghiệp hiện đại, việc vận hành máy móc và thiết bị đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc duy trì và nâng cao hiệu suất sản xuất. Tuy nhiên, các sự cố không mong muốn vẫn có thể xảy ra, gây gián đoạn hoạt động sản xuất, thiệt hại và làm giảm hiệu quả hoạt động của hệ thống. Đối mặt với thách thức này, việc ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo dự đoán sự cố máy móc và thiết bị trong Bảo trì Bảo dưỡng đã tiến bộ mạnh mẽ, mang lại sự tiên phong và hiệu quả cho quá trình quản lý và duy trì hệ thống.
Vậy bảo trì dự đoán là gì? Tại sao doanh nghiệp sản xuất nên ứng dụng AI trong dự đoán bảo trì máy móc thiết bị? Tham khảo bài viết bên dưới để hiểu hơn.
Bảo trì dự đoán là gì?
Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là một phương pháp sử dụng các công nghệ và phân tích dữ liệu để dự đoán trước các sự cố hoặc hỏng hóc có thể xảy ra trong các thiết bị, máy móc hoặc hệ thống.
Công nghệ bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến và hệ thống giám sát để theo dõi hoạt động của máy móc và thiết bị. Dữ liệu này sau đó được phân tích bởi các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy để nhận diện các mô hình, xu hướng và tín hiệu tiền đề của sự cố.
Tầm quan trọng của Dự đoán sự cố bằng AI trong Bảo trì bảo dưỡng Máy móc thiết bị
- Dự đoán sự cố trước khi xảy ra: Thay vì phản ứng sau khi sự cố xảy ra, AI cho phép chúng ta dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và tiên đoán sự cố trước khi chúng diễn ra. Điều này giúp chuẩn bị cho các biện pháp khắc phục kịp thời và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động không mong muốn.
- Tối ưu hóa Bảo trì Bảo dưỡng: Sử dụng dữ liệu lịch sử và thông tin từ các cảm biến, AI có thể phân tích mô hình hoạt động của máy móc và đề xuất lịch trình bảo dưỡng phù hợp. Điều này giúp tối ưu hóa việc bảo dưỡng, tránh việc thực hiện bảo dưỡng không cần thiết và giảm thiểu chi phí.
- Nâng cao hiệu quả hoạt động: Dự đoán sự cố trước còn giúp cải thiện hiệu quả hoạt động của máy móc và thiết bị. Bằng cách giảm thiểu sự gián đoạn và thời gian dừng, hệ thống hoạt động liên tục với hiệu suất cao hơn.
- Giảm thiểu nguy cơ tai nạn: Dự đoán sự cố trong máy móc có thể giúp xác định các tình huống tiềm ẩn có thể gây tai nạn và đề xuất các biện pháp an toàn phù hợp.
Cách AI dự đoán sự cố máy móc và thiết bị
- Phân tích Dữ liệu: AI sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu để đánh giá thông tin từ các cảm biến và hệ thống giám sát. Dữ liệu này bao gồm các tham số hoạt động của máy móc, điều kiện môi trường và các dữ liệu thời gian thực khác.
- Học Máy: Sử dụng học máy, AI học từ dữ liệu lịch sử để nhận diện các mô hình, xu hướng và các tín hiệu tiền đề của sự cố.
- Dự đoán: Dựa trên việc học từ dữ liệu và mô hình, AI có thể dự đoán các vấn đề có thể xảy ra trong tương lai và đưa ra các cảnh báo hoặc gợi ý cho các biện pháp khắc phục.
Giải pháp Quản lý Máy móc Thiết bị thông minh, sử dụng AI dự đoán sự cố (DigiiMan)
DigiiMan là giải pháp quản lý máy móc thiết bị ứng dụng AI để dự đoán sự cố máy móc thiết bị với các tính năng:
Quản lý thông tin thiết bị: cho phép quản lý danh mục các máy móc thiết bị, quản lý thông tin, tình trạng máy móc thiết bị
Quản lý bảo trì bảo dưỡng: Tạo, xem danh sách bảo trì, theo dõi cập nhật tình trạng bảo trì
Báo cáo sự cố máy móc thiết bị: Cho phép nhân viên bảo trì bảo dưỡng tạo và báo cáo nhanh các máy móc thiết bị khi gặp sự cố
Quản lý danh sách nhân viên bảo trì
Báo cáo bảo trì bảo dưỡng máy móc thiết bị: Xem tình trạng máy móc thiết bị, tình trạng bảo trì bảo dưỡng máy móc thiết bị.
Ngoài ra, với việc ứng dụng công nghệ AI trong phân tích và dự đoán sự cố. Giải pháp quản lý máy móc thiết bị DigiiMan sẽ giúp Doanh nghiệp:
- Dự đoán sự cố của máy móc thiết bị trong sản xuất, hỗ trợ nhân viên xử lý sự cố một cách kịp thời và hiệu quả
- Giảm thiểu thời gian kiểm tra máy móc thiết bị của nhân viên bảo trì
- Việc phát hiện sớm sự cố giúp tối ưu hóa chi phí về con người & máy móc thiết bị
- Tối ưu hoá hiệu suất hoạt động của máy móc thiết bị, tăng hiệu quả sản xuất cho Doanh Nghiệp.
Xem chi tiết giải pháp Tại đây
