Menjalankan unit pembuatan adalah mencabar disebabkan oleh pelbagai faktor luaran dan dalaman. Walaupun syarikat melabur dalam kecekapan kakitangan mereka melalui latihan korporat, mereka juga perlu meningkatkan kecekapan mesin. Oleh itu, pengeluaran menjadi statik pada titik tepu tertentu. Walau bagaimanapun, pengeluaran perlu diperbaiki disebabkan oleh haus dan lusuh mesin.
Pengenalan penyelenggaraan ramalan dan pemantauan keadaan telah mengubah senario secara drastik, kerana unit pembuatan kini boleh meramalkan penyelenggaraan dan pembaikan yang diperlukan untuk unit pengeluaran. Menurut laporan, saiz pasaran penyelenggaraan ramalan global ialah 7.3 bilion USD pada tahun 2022. Tetapi, saiz pasaran akan menjadi sekitar 64.3 bilion USD menjelang 2030. Jadi, pertumbuhan besar dalam saiz pasaran menunjukkan bahawa Penyelenggaraan ramalan IoT dan pemantauan keadaan adalah perkara besar seterusnya.
Perniagaan harus bekerjasama dengan syarikat yang profesional dan boleh dipercayai untuk mengintegrasikan penyelesaian penyelenggaraan ramalan dan pemantauan keadaanPakar-pakar mencadangkan bahawa penyelenggaraan ramalan akan mengalami pelbagai perubahan disebabkan oleh teknologi baharu. Dalam bahagian berikut, anda boleh mendapatkan panduan tentang trend akan datang dalam penyelenggaraan ramalan.
1. Kecerdasan Buatan
Penyelenggaraan PDM telah mula berkembang dengan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin dan teknologi pembelajaran mendalam bertujuan untuk menjalankan tugas perindustrian tertentu tanpa campur tangan manusia. Aplikasi AI akan mengumpul data daripada sumber yang berbeza dan menjalankan analisis data secara serentak. Hasilnya, mesin akan menjadi berdikari untuk meramalkan penyelenggaraan dan pembaikannya.
Penyelenggaraan ramalan dan pemantauan keadaan berasaskan AI akan lebih menjimatkan kos untuk perniagaan. Memandangkan tiada manusia yang terlibat dalam pengumpulan dan analisis data, prosesnya akan menjadi lebih murah. Sebaliknya, ramalan untuk penyelenggaraan dan pembaikan akan lebih tepat disebabkan oleh kecerdasan mesin.
2. Penyelenggaraan Prediktif Berasaskan IoT
Seseorang boleh menggunakan Penyelenggaraan ramalan IoT dalam pelbagai cara untuk mewujudkan penyelenggaraan ramalan yang lebih cekap. Contohnya, banyak perniagaan mempunyai berbilang aset, dan pemantauan penyelenggaraan ramalan aset tersebut adalah mencabar. Kerja ini akan menjadi lebih mudah apabila anda mempunyai platform pusat untuk menjejaki dan memantau penyelenggaraan ramalan semua mesin.
Internet Pelbagai Benda (IoT) mengumpul data daripada pelbagai sumber dan mentafsir data untuk mencipta analitik berstruktur. Contohnya, sensor pintar mengumpul maklumat seperti voltan bekalan, suhu operasi, getaran, dan sebagainya. Aplikasi berasaskan IoT mengumpul data sedemikian dan mencipta analitik dan pandangan. Kedua-dua pengendali manusia dan kecerdasan mesin boleh mentafsir data dan membuat keputusan penyelenggaraan dengan sewajarnya.
3. Teknologi Pemeriksaan Lanjutan
Penyelenggaraan pemantauan keadaan merupakan bahagian penting dalam penyelenggaraan ramalan. Pemantauan keadaan cuba menghalang mesin daripada rosak supaya kilang boleh menghasilkan sesuatu tanpa henti. Memperkenalkan teknologi pemeriksaan canggih boleh meningkatkan ketepatan dalam mencegah kegagalan mesin.
Pada masa kini, penyelenggaraan ramalan mengintegrasikan pemeriksaan robotik untuk meningkatkan kecekapan pemantauan keadaan. Robot memeriksa dan menilai keadaan mesin berbanding manusia. Sebaliknya, analisis ultrasonik juga telah menjadi teknologi pemeriksaan canggih. Analisis ultrasonik membantu mengenal pasti masalah dengan bahagian dalaman mesin. Teknologi ini boleh menyemak keadaan bahagian yang paling rapuh sekalipun dan memberikan data yang tepat.
4. Analisis Ramalan
Unit-unit pengeluaran beralih daripada penyelenggaraan pencegahan kepada penyelenggaraan ramalanWalau bagaimanapun, memisahkan penyelenggaraan pencegahan dan penyelenggaraan ramalan selalunya memerlukan lebih banyak kerja. Penyelenggaraan pencegahan selalunya menjadi sebahagian daripada penyelenggaraan ramalan, walaupun penyelenggaraan pencegahan membawa kepada perbelanjaan yang lebih tinggi untuk perniagaan.
Penyelesaian PDM merupakan perkara besar seterusnya dalam penyelenggaraan ramalan, kerana penyelesaian berasaskan analitik ini menganalisis data tidak berstruktur dan menukarkannya kepada data berstruktur. Analisis data yang mantap menjadikan sistem penyelenggaraan ramalan lebih berkesan kos dengan menghapuskan penyelenggaraan pencegahan. Oleh itu, unit pengeluaran hanya akan melabur dalam penyelenggaraan di tempat yang diperlukan. Penyelenggaraan pencegahan terbukti tidak diperlukan dalam pelbagai senario.
5. Kembar Digital
Kembar digital merupakan salah satu teknologi penyelenggaraan ramalan yang sedang trending. Cara kita menjejaki perubahan dalam peralatan perindustrian boleh menjadi lebih baik dengan teknologi yang kita ada sekarang. Kembar digital boleh membantu perniagaan mengatasi cabaran tersebut dengan mencipta replika maya peralatan fizikal. Hasilnya, pengendali boleh mengurus mesin dari platform maya. Memantau mesin dari platform maya dan menjadualkan penyelenggaraan akan menjimatkan masa dan kerumitan.
Jadi, ini adalah perkara besar seterusnya yang boleh anda jangkakan untuk lihat dalam industri penyelenggaraan ramalan 4.0 pada masa hadapan. Secara keseluruhannya, teknologi peringkat seterusnya akan lebih dipacu data untuk mewujudkan automasi bagi menghapuskan campur tangan manusia.
