Birçok sektörde, bakım için genelde ekipman üreticisinin sağladığı protokoller izlenir ve bakım önerileri de, öngörücü analizler yerine kullanım süresine ya da başka bir sabit zaman aralığına dayalıdır.
Kurallara dayalı bu yaklaşım, üreticiler açısından iki yönden maliyetli olabilir: gerekmeyen zamanlarda bakım yapılması ve ekipmanlarda arıza veya hasar oluşması olasılığına yol açacak şekilde bakım aralıklarının arasında geliştirme faaliyetlerinin eksik kalması.
Ekipmanları gerçek zamanlı izlemek için Nesnelerin İnterneti sensörleri kullanıldığında da bakım, daha doğru şekilde gerçekleştirilebilir. Nesnelerin İnternetine ve veri analizlerine dayalı bakım ile elde edilebilecek diğer olanaklar arasında örnek olarak şu gösterilebilir: Operatörler, bir ekipmanın performansını benzer ekipmanlardan oluşan bir genel veritabanıyla karşılaştırarak arıza modellemesi yapabilir.
Bakım ekibi, bu bilgi sayesinde arızalara yol açan ekipmanın kullanımını değiştirmeye karar verebilir. Ayrıca, ekipmanlar ile ilgili meta veriler (ör. modeller, üretim verileri vb.) kullanılarak çok daha doğru analiz ve tahminler yapılabilir. Örneğin, bir motorun daha eski bir modelinin yeni bir versiyona göre daha fazla ısı ve gürültü çıkarma olasılığı daha yüksektir.
Bakımı mümkün olduğunca doğru şekilde yapmak, planlı bakımlarda gereksiz arıza süresini ortadan kaldırır ve potansiyel bir arızayı gösteren performans değişikliklerinin algılanmasıyla ekipmanlarda ciddi sorunların ortaya çıkması önlenebilir. Tahminler, plansız arıza sürelerinden kaçınarak üreticilerin bakım maliyetlerinde yüzde 5 ila 10 azalma ve üretimde yüzde 3 ila 5 artış elde edebileceğini göstermektedir.
Nesnelerin İnterneti alanındaki kural koyucular ve ekipman tedarikçileri ekipman kayıtlarını görebilir ve ekipman güvenilirliğini elde etmek için denetim ve sertifikasyonların zamanında uygulanmasını sağlayabilir. Üçüncü taraf onarım ortakları, önleyici bakım için verileri izleyebilir ve çalışmalarını sisteme kaydedebilir.
Tahminler, plansız arıza sürelerinden kaçınarak üreticilerin bakım maliyetlerinde yüzde 5 ila 10 azalma ve üretimde yüzde 3 ila 5 artış elde edebileceğini göstermektedir.
Endüstri 4.0'a geçiş yolu olan akıllı fabrika konseptimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için beyaz bülteni indirin!
İstasyon Mah. İbiş Ağa Cad. No:6 Tuzla İstanbul Türkiye
Atlas Copco'ya verdiğiniz sipariş ve görevleri sizin için en uygun zamanda kolayca takip edin. Bu hizmet yalnızca kayıtlı iş ortaklarımız içindir, daha fazla bilgi için lütfen bize başvurun.