تعمیر و نگهداری پیش بینی یک رویکرد پیشگیرانه است که از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی خرابی های تجهیزات قبل از وقوع آن استفاده می کند. پیاده سازی این استراتژی در عملیات بازوی ربات می تواند کارایی، کاهش خرابی و هزینه های نگهداری پایین تر را افزایش دهد.این مقاله بررسی می کند که چگونه نگهداری پیش بینی شده به طور موفقیت آمیز در یک محیط تولیدی یکپارچه شده است.

زمینه و اهداف

شرکت تولیدی با هدف بهبود قابلیت اطمینان سلاح های رباتیک خود که در خطوط مونتاژ استفاده می شد، هدف های اولیه به حداقل رساندن خرابی های غیرمنتظره، بهینه سازی برنامه های تعمیر و نگهداری و افزایش بهره وری کلی واکنش پذیر بود و منجر به خرابی های مکرر برنامه ریزی نشده شد.

فرآیند پیاده سازی

این شرکت سنسورهایی را در بازوی رباتیک نصب کرد تا داده های زمان واقعی، از جمله ارتعاشات، دما و چرخه های عملیاتی را جمع آوری کند.این داده ها به یک سیستم مرکزی منتقل شد که الگوهای یادگیری ماشین الگوهایی را که نشان دهنده شکست های بالقوه است، تجزیه و تحلیل کرد.

نتایج و مزایای

پس از شش ماه پیاده سازی، شرکت شاهد کاهش قابل توجهی در هزینه های تعمیر و نگهداری غیرمنتظره بود که 20 درصد کاهش یافت و اثربخشی کلی تجهیزات بهبود یافت.سیستم پیش بینی اجازه داد که تعمیر و نگهداری در طول زمان برنامه ریزی شده، به حداقل رساندن اختلالات، برنامه ریزی شود.

Key Takeaways

  • یکپارچه سازی سنسور برای جمع آوری داده ها ضروری است.
  • الگوریتم های یادگیری ماشین دقت پیش بینی شکست را بهبود می بخشد.
  • تعمیر و نگهداری فعال، بهره وری عملیاتی را افزایش می دهد.
  • آموزش کارکنان در سیستم های جدید برای موفقیت بسیار مهم است.