LoRaWAN สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์อุตสาหกรรมได้อย่างไร

การบำรุงรักษาอุปกรณ์เป็นงานที่สำคัญในการผลิตทางอุตสาหกรรม. หากพบการเสียของเครื่องจักรก่อนที่จะกลายเป็นเครื่องสะดุด, ความเสี่ยงของการขัดจังหวะการผลิตอาจถูกกำจัดไปโดยสิ้นเชิง. ตามเนื้อผ้า, ผู้ปฏิบัติงานตัดสินสถานะของเครื่องจักรโดยอาศัยสัญชาตญาณและประสบการณ์, ซึ่งไม่น่าเชื่อถือ. อีกวิธีหนึ่งคือการบำรุงรักษาตามปกติตามคู่มือการใช้งานและการบำรุงรักษาอย่างเคร่งครัด. ต้องใช้กำลังคนและทรัพยากรจำนวนมาก, และประสิทธิภาพต่ำ.

อย่างไรก็ตาม, หากคุณรอจนเกิดสิ่งผิดปกติกับเครื่อง, แล้วดำเนินการบำรุงรักษาและซ่อมแซมอย่างอดทน, ความสูญเสียที่เกิดขึ้นอาจจะยิ่งใหญ่ขึ้น. เป็นไปได้ไหมที่จะตรวจสอบและประเมินสถานะของเครื่องอย่างแข็งขันมากขึ้น, ทันเวลา, และแม่นยำ? งานบำรุงรักษาจะดำเนินการได้อย่างถูกต้องอย่างไร? This has always been the concern of people’s research. ในโพสต์นี้, we’ll discuss how LoRaWAN can help optimize industrial predictive maintenance solutions.

ภาพรวมของโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ก่อนเจาะลึกการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คืออะไร, let’s learn several different maintenance strategies first. โดยทั่วไป, กลยุทธ์การบำรุงรักษาอุปกรณ์อุตสาหกรรมแบ่งออกเป็นการบำรุงรักษาเชิงรับ, บำรุงรักษาเชิงป้องกัน, และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์.

การบำรุงรักษาปฏิกิริยา: แก้ไขปัญหาเมื่อเกิดขึ้นจริง
การบำรุงรักษาเชิงปฏิกิริยาเรียกอีกอย่างว่าการบำรุงรักษาเชิงแก้ไข, หรือการซ่อมบำรุงที่พังทลาย, เป็นวิธีการบำรุงรักษาตามความล้มเหลว. นี่คือคำจำกัดความของการบำรุงรักษาที่เก่าแก่ที่สุด, ซึ่งหมายความว่าเมื่อเกิดความผิดพลาดขึ้น, ช่างเทคนิครีบไปที่เกิดเหตุเพื่อทำการซ่อมแซมและกู้คืนอย่างเร่งด่วน. การบำรุงรักษาประเภทนี้จะเกิดขึ้นหลังจากเกิดความล้มเหลวกะทันหันหรือถึงขั้นเสียหายเท่านั้น. เป็นวิธีการบำรุงรักษาที่แพงที่สุด.

บำรุงรักษาเชิงป้องกัน: แก้ไขทุกอย่างตามกำหนดเวลา
บำรุงรักษาเชิงป้องกัน, หรือที่เรียกว่าการบำรุงรักษาตามกำหนดเวลา, คือการบำรุงรักษาตามเวลา. ตามแผนการผลิตและประสบการณ์, มันดำเนินการตรวจสอบการปิดเครื่อง, การรื้อและเปลี่ยนชิ้นส่วนตามระยะที่กำหนดเพื่อป้องกันความเสียหาย, การทำลายรองและการสูญเสียการผลิต. การใช้งานบำรุงรักษาเชิงป้องกันเป็นเรื่องปกติมาก, โดยเฉพาะในภาคอุตสาหกรรม.

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: Don’t fix what is not broken
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (พีดีเอ็ม) เป็นการบำรุงรักษาตามสภาพ. เมื่อเครื่องกำลังทำงาน, ชิ้นส่วนหลักของเครื่องได้รับการตรวจสอบและวินิจฉัยอย่างสม่ำเสมอหรือต่อเนื่องเพื่อกำหนดสถานะของอุปกรณ์, เพื่อคาดการณ์แนวโน้มการพัฒนาในอนาคต. ขึ้นอยู่กับแนวโน้มและรูปแบบความล้มเหลวที่เป็นไปได้, สามารถพัฒนาแผนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ล่วงหน้าได้, ซึ่งจะกำหนดเวลา, เนื้อหา, วิธี, และการสนับสนุนด้านเทคนิคและวัสดุที่จำเป็นสำหรับเครื่องที่จะซ่อมแซม.

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์คือกลยุทธ์การบำรุงรักษาที่เกิดขึ้นใหม่ที่รวมการตรวจสอบสภาพเครื่องจักร, การวินิจฉัยการสลาย, การทำนายสถานะ, ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการบำรุงรักษา กิจกรรมการสนับสนุนและการบำรุงรักษา. มีบทบาทสำคัญในการมาถึงของอุตสาหกรรม 4.0.

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ vs การบำรุงรักษาเชิงป้องกัน

ในสาระสำคัญ, การบำรุงรักษาเชิงป้องกันคือการบำรุงรักษาตามกำหนดเวลาตามสภาพของอุปกรณ์ที่คาดไว้, และสภาพอุปกรณ์ถูกกำหนดโดยเทคโนโลยีการตรวจสอบสภาพและการควบคุมกระบวนการทางสถิติ, ซึ่งอาจจะเป็นการบำรุงรักษาตามปกติ, การทดสอบการทำงานปกติ, ฯลฯ. อย่างไรก็ตาม, สิ่งนี้อาจนำไปสู่การบำรุงรักษาที่ไม่จำเป็นและการบำรุงรักษาแบบพาสซีฟ, ตลอดจนการซ่อมแซมหลังจากอุปกรณ์ขัดข้องนอกเหนือจากการวินิจฉัยข้อบกพร่อง.

ความแตกต่างระหว่างการบำรุงรักษาเชิงป้องกันและเชิงคาดการณ์อยู่ที่โซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์นั้นใช้เซ็นเซอร์ตรวจสอบสภาพอัจฉริยะหลายตัวเป็นตัวบันทึกข้อมูลเพื่อรวบรวมข้อมูลก่อนการประมวลผลภายในอุปกรณ์และระบุรูปแบบการสึกหรอและให้วิธีการทำนายความล้มเหลวที่แม่นยำยิ่งขึ้น. แบบจำลองการคาดการณ์รวมถึงการตรวจสอบทางสถิติ, และด้วยความนิยมและความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์และเอดจ์คอมพิวติ้ง, นอกจากนี้ยังใช้โครงข่ายประสาทเทียมและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุข้อมูลและคาดการณ์. ข้อมูลที่วัดได้จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับพารามิเตอร์ของสถานะการทำงานปกติของอุปกรณ์ เพื่อพิจารณาว่าจำเป็นต้องมีการบำรุงรักษาหรือไม่ และจะจัดการงานบำรุงรักษาอย่างไรให้ตรงประเด็น.

เหตุใดจึงเลือกเทคโนโลยี LoRa ในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของ IoT

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์ IoT อัจฉริยะต่างๆ. โดยทั่วไป, เซ็นเซอร์เหล่านี้จะรวบรวมข้อมูล เช่น อุณหภูมิ, ความชื้น, เสียง, ความดัน, และไฟแสดงการสั่นหรือการสึกหรอของเครื่องจักร. แน่นอน, มีหลายวิธีในการเชื่อมต่อ, และ LoRa เป็นหนึ่งในตัวเลือกทั่วไปสำหรับการเชื่อมต่ออุปกรณ์ IoT ต่างๆ. เป็นโปรโตคอลการสื่อสารไร้สายที่ได้รับการยอมรับอย่างแพร่หลายซึ่งสามารถส่งสัญญาณได้ระยะไกลและใช้พลังงานต่ำ. นอกจากนี้, แบนด์วิธการส่งข้อมูลต่ำช่วยให้อุปกรณ์ LoRa สามารถเจาะวัสดุที่มีความหนาแน่นสูงและส่งสัญญาณในระยะทางไกลได้.

เทคโนโลยีการเชื่อมต่อไร้สายทางเลือก เช่น WiFi และ Bluetooth ก็มีข้อดีเช่นกัน. เมื่อเทียบกับแบนด์วิธที่สูงของ WiFi และเซลลูลาร์, LoRa’s low bandwidth enabled transmissions of larger payloads like video and audio files. Wi-Fi มักเหมาะสมที่สุดสำหรับแอปพลิเคชัน IoT ของผู้บริโภค, ที่ซึ่งมีจุดเชื่อมต่อน้อยกว่าและช่วงการสื่อสารที่เล็กกว่า. LoRa’s low bandwidth is more efficient in industrial applications because the small payload means that servers connected with LoRaWAN can process high-capacity messages at once—millions of messages per single gateway using LoRaWAN.

โซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์โดยใช้ LoRaWAN เป็นอย่างไร

LoRa เป็นรุ่งอรุณใหม่ของอนาคตที่สดใสในด้านเทคโนโลยีการสื่อสารอัจฉริยะ. ด้วยการใช้โซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ซึ่งประกอบด้วยเซ็นเซอร์และเกตเวย์ที่ฝังตัว LoRa และเครือข่ายบริเวณกว้างพลังงานต่ำอัจฉริยะที่ใช้โปรโตคอล LoRaWAN, ข้อมูลเช่นอุณหภูมิ, สามารถเก็บกำลังและเสียงของเครื่องได้. ความคลาดเคลื่อนใดๆ จะถูกดาวน์สตรีมเพื่อช่วยระบุสถานะที่ผิดพลาดของเครื่อง. ดังนั้นจึงสามารถบำรุงรักษาเครื่องได้แม้ในระยะไกลด้วยความช่วยเหลือของการสื่อสาร LoRa ที่ขับเคลื่อนโดย IoT. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ IoT บน LoRa สามารถแบ่งออกเป็นสี่ส่วนเพื่อพยายามศึกษาสถาปัตยกรรมของมัน.

เซ็นเซอร์ LoRa: ข้อมูลเซ็นเซอร์เป็นพื้นฐานสำหรับข้อมูลการวินิจฉัยทั้งหมด. เซ็นเซอร์ที่ฝังด้วยเทคโนโลยี LoRa จะถูกติดตั้งบนอุปกรณ์เพื่อตรวจสอบการทำงานของอุปกรณ์และรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสถานะของอุปกรณ์.

LoRa เกตเวย์: ข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์อัจฉริยะจะถูกส่งไปยังเกตเวย์ที่ใช้ LoRa อย่างต่อเนื่องและเป็นระยะ.

คลาวด์เซิร์ฟเวอร์: จากนั้นเกตเวย์จะส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ซึ่งข้อมูลจะถูกวิเคราะห์และประมวลผล.

เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน: แอปพลิเคชันดึงข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์คลาวด์, และสามารถระบุปัญหาได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น. จากการวิเคราะห์, สามารถทำการตัดสินใจที่เหมาะสมที่สุดได้ และการแจ้งเตือนจะถูกส่งไปยังผู้จัดการสถานที่ผ่านอุปกรณ์มือถือหรือคอมพิวเตอร์.

ประโยชน์ของโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เปิดใช้งาน LoRa

การมีโปรแกรมการบำรุงรักษาที่เชื่อมต่อและทั่วถึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทที่เกี่ยวข้องกับเครื่องจักรหนักและซับซ้อน. ด้วยโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี LoRa, โรงงานสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตของสภาพอุปกรณ์และทำการแก้ไขในกระบวนการได้. ต่อไปนี้คือประโยชน์บางประการของระบบการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เปิดใช้งาน LoRa.

ยืดอายุอุปกรณ์: จะได้รับโอกาสในการทำความเข้าใจว่าทำไมอุปกรณ์ถึงล้มเหลวและความล้มเหลวที่เป็นไปได้อยู่ที่ไหน. การตรวจสอบการทำงานของอุปกรณ์อย่างต่อเนื่องทำให้สามารถคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ, จึงช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของเครื่องจักรและยืดอายุอุปกรณ์.

การผลิตที่เพิ่มขึ้น: ยิ่งความพร้อมของเครื่อง, ยิ่งประสิทธิภาพการผลิตสูงขึ้นเท่านั้น. ผู้จัดการฝ่ายผลิตสามารถหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานที่ไม่ได้กำหนดไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการตรวจสอบประสิทธิภาพของอุปกรณ์อย่างต่อเนื่อง, การปรับปรุงทรูพุตการดำเนินงานโดยรวม.

ลดค่าบำรุงรักษา: การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เปิดใช้งาน LoRa ทำให้สามารถระบุแนวโน้มข้อบกพร่องและใช้มาตรการเพื่อขจัดปัญหาล่วงหน้าได้. หลังจากนั้น, การตรวจสอบการบำรุงรักษาตามปกติไม่ใช่ค่าใช้จ่ายเล็กน้อย. อีกด้วย, ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาสามารถลดลงได้โดยการตั้งเวลาซ่อมแซมเพื่อลดเวลาหยุดทำงาน.

เพิ่มประสิทธิภาพของผู้ปฏิบัติงานภาคสนาม: ด้วยเซ็นเซอร์จำนวนหนึ่งที่รวบรวมข้อมูลต่างๆ, ผู้จัดการสถานที่สามารถจัดการพนักงานภาคสนามได้อย่างมีประสิทธิภาพและจากระยะไกล. พวกเขาสามารถกำหนดกิจกรรมการบำรุงรักษาและพัฒนาแผนสำหรับเจ้าหน้าที่ภาคสนามเพื่อลดเวลาตอบสนองสำหรับการซ่อมแซม.

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ดีขึ้น: ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จำนวนมาก, possible safety＆health＆environment risks can be predicted and addressed. โซลูชันการบำรุงรักษา LoRa ที่เหมาะสมสามารถปฏิบัติตามข้อบังคับได้ดีขึ้น.

กรณีการใช้งานของการนำโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์มาใช้

ตามที่แมคคินซีย์, การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์สามารถประหยัดได้ถึง 40% ของค่าบำรุงรักษาในระยะยาว และลดรายจ่ายฝ่ายทุนของเครื่องจักรและอุปกรณ์ใหม่ได้ถึง 5%. จากสถานการณ์การพัฒนาในปัจจุบัน, เทคโนโลยีการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ยังไม่สมบูรณ์เต็มที่, และยังมีระยะห่างจากการดำเนินการขนาดใหญ่. องค์กรและซัพพลายเออร์ต้องมีความรู้ในอุตสาหกรรมที่เพียงพอ, เพื่อให้เกิดการนำไปใช้อย่างเต็มรูปแบบและเกิดประโยชน์และมูลค่าสูงสุดในอุตสาหกรรมต่างๆ มากขึ้น.

บริษัท	สิ่งที่อยู่ภายใต้การตรวจสอบ	เทคโนโลยีที่ใช้ในการเรียกใช้ PdM	ผลประโยชน์ที่ได้รับรายงาน
Infrabel (รถไฟเบลเยี่ยม)	เพลง, ความสัมพันธ์ทางรถไฟ, และเส้นค่าโสหุ้ย	เมตรการใช้พลังงาน เซ็นเซอร์อุณหภูมิ กล้อง ฐานข้อมูลภายในองค์กร แมชชีนเลิร์นนิ่งเอ็นจิ้น	6500 ตรวจสอบเส้นทางรถไฟกม.โดยอัตโนมัติ เพิ่มความปลอดภัยให้กับพนักงาน
โลก (กลุ่มบรรจุภัณฑ์และกระดาษระดับโลก)	เครื่องผลิตพลาสติก	เซ็นเซอร์ความดัน เซ็นเซอร์อุณหภูมิ เซ็นเซอร์ความเร็ว ฐานข้อมูล Oracle แมชชีนเลิร์นนิ่งเอ็นจิ้น	ลดการหยุดทำงานของเครื่อง วัตถุดิบเสียน้อยลง เกิน 50,000 เงินยูโรที่ประหยัดได้ต่อปี
ไกรเบิร์ก (โรงงานยางเยอรมัน)	ถังน้ำมัน, มอเตอร์, ปั๊ม, เครื่องยนต์ไฟฟ้าของโรงสีม้วน	เซ็นเซอร์ความดัน เซ็นเซอร์อุณหภูมิ เซ็นเซอร์ระดับน้ำมัน เซ็นเซอร์อัตราการไหล ชุด IoT ของบ๊อช เครือข่ายการวินิจฉัยออนไลน์	ประสิทธิภาพในการบำรุงรักษาดีขึ้น ประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้น

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: แนวคิดหลักในอุตสาหกรรม 4.0

อุตสาหกรรม 4.0 หมายถึงการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีอัตโนมัติในอุตสาหกรรมการผลิต. การปฏิวัตินี้ทำให้สามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมโดยเครื่องจักรเพื่อให้รับรู้ได้เร็วขึ้น, สายการผลิตที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น. บริษัทต่างๆ สามารถผลิตสินค้าที่มีคุณภาพสูงขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง. การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มผลผลิต แต่ยังเปลี่ยนสถานการณ์ทางเศรษฐกิจด้วย. เป็นการส่งเสริมการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งต่อไป.

หัวใจสำคัญของการปฏิวัติครั้งนี้, อย่างไรก็ตาม, คือเครื่องจักรและอุปกรณ์. ในขณะที่เครื่องจักรเหล่านี้สามารถทำให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น, ภัยพิบัติจากความล้มเหลวคืออาการปวดหัวที่บางครั้งอาจกลายเป็นไมเกรนในการผลิตภาคอุตสาหกรรม. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้รับการออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงภัยพิบัตินี้, แต่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการทำงานของเครื่องจักรและอุปกรณ์.

“Predict any upcoming machine breakdown so I can avert it.” Thanks to the rise of automation technology, ตอนนี้เป็นไปได้, ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์จึงสามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมได้ 4.0.

เลือกโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ด้วย MOKOLoRa

ด้วยโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่เปิดใช้งาน LoRa, คุณพร้อมที่จะให้คำเตือนล่วงหน้าเกี่ยวกับปัญหาที่จะเกิดขึ้น, ทำการซ่อมแซมเมื่อจำเป็นเท่านั้น, และกำหนดเวลาเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดทำงานครั้งใหญ่. MOKOLoRa เป็นบริษัทชั้นนำที่เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ LoRa, นวัตกรรมและการพัฒนาผลิตภัณฑ์. หากคุณต้องการพัฒนาโซลูชันการบำรุงรักษาการตรวจสอบสภาพด้วยเทคโนโลยี LoRa, โปรดพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญ LoRaWAN IoT ของเรา.