1. Bảo trì dự đoán – Predictive maintenance là gì? 

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance – PdM) là một phương pháp bảo trì chủ động sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để dự đoán, theo dõi và phát hiện những bất thường hoặc sai số có thể xảy ra trong hoạt động của các trang thiết bị, máy móc trước khi dẫn tới tình trạng hỏng hóc.

Dựa vào phương pháp này, các doanh nghiệp sản xuất có thể tối ưu được quy trình bảo trì bảo dưỡng cho nhà máy của mình, tránh các sự cố không mong và đạt được hiệu quả tối đa. 

Phương pháp bảo trì dự đoán (PdM) bắt nguồn từ việc sử dụng các nguồn dữ liệu từ thiết bị, hệ thống hoạch định nguồn lực doanh (ERP) kết hợp với những kinh nghiệm thực tế thu được từ các quá trình sản xuất trước đó để có được những dự đoán và phát hiện về những dấu hiệu bất thường có thể xảy ra. Từ đó, doanh nghiệp có thể sắp xếp và phân bổ nguồn lực cho quy trình bảo trì một cách hiệu quả hơn. 

Ví dụ: Doanh nghiệp A có một thiết bị đóng gói trong dây chuyền sản xuất của mình. Nếu thiết bị đó gặp tình trạng hỏng hóc, thiết bị sẽ phải ngừng hoạt động cho đến khi doanh nghiệp A có thể sửa chữa hoặc thay thế nó. Điều này kéo theo việc cả dây chuyền sản xuất cũng sẽ bị đình trệ lại, gây ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng và tiến độ sản xuất. Do đó, với việc ứng dụng phương pháp bảo trì dự đoán dựa trên các công cụ và hệ thống phần mềm, doanh nghiệp A có thể theo dõi, kiểm soát mức độ tần suất hoạt động của thiết bị để xây dựng được một lịch trình thời gian cần thực hiện bảo trì bảo dưỡng trước khi chúng xảy ra lỗi. 

2. Hệ thống bảo trì dự đoán bao gồm những thành phần nào?

Mục đích chính của việc ứng dụng phương pháp bảo trì dự đoán là giúp cho doanh nghiệp đánh giá được tình trạng của thiết bị máy móc và dự báo được thời điểm có khả năng xảy ra lỗi với đích đến cuối cùng là lập kế hoạch bảo trì hiệu quả giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí nâng cao năng suất.

Vì vậy, để theo dõi được tình trạng của thiết bị cũng như nhận diện được những rủi ro hỏng hóc, một hệ thống bảo trì dự đoán cần phải đảm bảo được đầy đủ 3 thành phần chính sau:

• Hệ thống cảm biến: các cảm biến được trang bị trên mỗi loại thiết bị được theo dõi với mục đích thu thập dữ liệu và phân tích tình trạng máy móc theo thời gian thực. Hệ thống cảm biến có nhiều dạng khác nhau như cảm biến rung, cảm biến nhiệt… Dựa vào đặc tính riêng của mỗi loại thiết bị, chúng sẽ được trang bị loại cảm biến phù hợp để có thể thu thập dữ liệu phục vụ cho mục đích theo dõi.
• Công nghệ Internet of Things (IoT): công nghệ IoT cho phép sự giao tiếp giữa các máy móc thiết bị trong dây chuyền sản xuất và các giải pháp phần mềm, công nghệ đám mây. Từ đó, hệ thống có thể thu thập và phân tích được một lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng mà vẫn đảm bảo tính chính xác. 
• Mô hình dự đoán: các mô hình dữ liệu bảo trì dự đoán được xây dựng từ quá trình hoạt động thực tế của thiết bị máy móc trong những lần sản xuất trước. Dựa trên dữ liệu lịch sử sản xuất, doanh nghiệp có được những phân tích đánh giá chính xác nhất về tình trạng hoạt động của thiết bị bên cạnh dữ liệu được thu thập từ hệ thống cảm biến. 

3. Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là một phương pháp sử dụng dữ liệu và các thuật toán phân tích để dự đoán khi nào một thiết bị hoặc hệ thống có thể gặp sự cố, từ đó giúp đưa ra các quyết định bảo trì đúng thời điểm, giảm thiểu sự cố không mong muốn và tối ưu hóa hiệu suất. Nguyên lý hoạt động của bảo trì dự đoán bao gồm các bước chính sau:

• Thu thập dữ liệu cảm biến

Các thiết bị và hệ thống được trang bị các cảm biến để thu thập dữ liệu về hoạt động của chúng, như nhiệt độ, độ rung, áp suất, độ ẩm, và các thông số khác. Những dữ liệu này cung cấp thông tin về trạng thái hoạt động của thiết bị.

• Xử lý và phân tích dữ liệu

Dữ liệu thu thập được từ các cảm biến sẽ được xử lý và phân tích để phát hiện các dấu hiệu tiềm ẩn của sự cố, như sự thay đổi bất thường trong các chỉ số hoạt động. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu như học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) thường được sử dụng để tìm ra các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.

• Mô hình dự đoán

Dựa trên dữ liệu lịch sử và các chỉ số hoạt động, hệ thống sẽ xây dựng các mô hình dự đoán để xác định thời gian hoặc điều kiện khi thiết bị có khả năng gặp sự cố. Mô hình này có thể sử dụng các thuật toán thống kê, học máy, hoặc các mô hình dự báo khác.

• Dự đoán và cảnh báo

Khi hệ thống phát hiện có dấu hiệu của sự cố hoặc thiết bị có nguy cơ hỏng hóc, nó sẽ cảnh báo cho người quản lý hoặc nhân viên bảo trì. Điều này giúp người dùng có thời gian chuẩn bị và thực hiện bảo trì trước khi sự cố xảy ra.

• Lập kế hoạch bảo trì

Dựa trên các dự đoán và cảnh báo, các kế hoạch bảo trì sẽ được lập để thực hiện bảo dưỡng hoặc thay thế các bộ phận cần thiết, tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí bảo trì không cần thiết.

• Cải tiến liên tục

Quá trình bảo trì dự đoán không chỉ dừng lại ở việc dự đoán sự cố mà còn giúp cải tiến các mô hình dự báo thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu mới để tinh chỉnh và nâng cao độ chính xác của các dự đoán.

4. Làm thế nào để thiết lập được một chương trình bảo trì dự đoán hiệu quả?

Để thiết lập một chương trình bảo trì dự đoán hiệu quả, việc bắt đầu từ những bước cơ bản là rất quan trọng.

• Phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các tài sản quan trọng

Bước đầu tiên trong quy trình xây dựng được một chiến lược bảo trì dự đoán hiệu quả chính là việc doanh nghiệp cần phân tích, đánh giá kỹ càng tình trạng các thiết bị trong nhà máy của mình.

Sau đó, dựa trên kết quả đánh giá nêu trên, doanh nghiệp sẽ phân loại và xác định các hạng mục tài sản máy móc theo mức độ quan trọng cần được đưa vào chương trình bảo trì này.

Thông thường, các loại thiết bị máy móc có chi phí sửa chữa/thay thế cao hay các thiết bị có mức độ ảnh hưởng quan trọng đối với quy trình sản xuất sẽ là ưu tiên hàng đầu cho chương trình PdM. 

• Cài đặt cảm biến IoT

Cảm biến IoT là nền tảng cho sự thành công của bảo trì dự đoán. Phương pháp bảo trì dự đoán chủ yếu dựa vào các cảm biến trên thiết bị máy móc để kết nối các phần tử với hệ thống trung tâm lưu trữ chạy bằng WLAN hoặc mạng LAN hay Cloud (Điện toán đám mây).

Từ tính năng chia sẻ dữ liệu của IoT, các máy móc, thiết bị có thể giao tiếp, làm việc cùng nhau để phân tích dữ liệu, đề xuất cho doanh nghiệp xây dựng kế hoạch hành động khắc phục 

Tuy nhiên, một điều mà doanh nghiệp cần lưu ý khi ứng dụng cảm biến chính là việc nghiên cứu kỹ và hiểu rõ đặc tính hoạt động của mỗi loại thiết bị để lựa chọn loại cảm biến phù hợp. Trong khi một số máy móc chỉ cần một cảm biến nhưng cũng có một số loại thiết bị khác với cấu trúc hoạt động phức tạp nên sẽ cần tới nhiều loại cảm biến để dự đoán được chính xác. 

• Thiết lập kế hoạch hành động khi cảnh báo bảo trì được kích hoạt

Trong quá trình máy móc và thiết bị trong nhà máy hoạt động, các cảm biến sẽ thu thập dữ liệu các kết quả mà chúng đọc được. Khi những dữ liệu thu được vượt ra ngoài các thông số đã được cài đặt trước đó, doanh nghiệp cần xây dựng được một kế hoạch chi tiết về thời gian cũng như việc sắp xếp, phân bổ nguồn nhân lực chịu trách nhiệm thực hiện bảo trì, các bước cần thực hiện cho từng hạng mục thiết bị theo mức độ ưu tiên.

5. Các phương pháp bảo trì dự đoán phổ biến hiện nay

Các phương pháp bảo trì dự đoán hiện nay ngày càng trở nên đa dạng và ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Từ những kỹ thuật phân tích dữ liệu cơ bản đến các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning), mỗi phương pháp mang lại những ưu điểm riêng biệt trong việc tối ưu hóa quy trình bảo trì.

• Phân tích âm thanh sóng âm

Kỹ thuật này giám sát tần số âm thanh của thiết bị máy móc để phát hiện ra các vấn đề trong hoạt động kỹ thuật của chúng và tìm ra nguồn gốc nguyên nhân. Đa phần các thiết bị máy móc đều tạo ra sóng âm thanh trong quá trình vận hành.

Do đó, dựa vào tín hiệu sóng âm của cảm biến âm thanh, các kỹ thuật viên trong nhà máy có thể phát hiện các vết nứt, mối hàn bị hỏng từ khi chúng còn rất nhỏ mà khó có thể quan sát được bằng mắt thường. Phương pháp này đặc biệt có ích trong việc phát hiện rò rỉ khí hay chất lỏng trong dây chuyền sản xuất. 

• Phân tích độ rung

Đối với máy móc hoạt động nặng, nhà sản xuất có thể ứng dụng cảm biến rung để phát hiện các dấu hiệu xuống cấp khi hoạt động. Nguyên lý hoạt động của phương pháp này là theo dõi liên tục tốc độ rung của máy rồi dựa trên một độ rung tiêu chuẩn để phát hiện các điểm lệch một cách chính xác. Đây được coi là một trong những phương pháp đạt độ chính xác cao nhất trong dự báo sai lỗi xảy ra ở máy.

• Phân tích chất lượng dầu

Phương pháp này sử dụng các mẫu dầu để xác định và đánh giá độ hao mòn của thiết bị. Dựa trên các đặc tính riêng của mẫu dầu, khối lượng và kích thước của thiết bị máy móc để xác định tình trạng của máy. Bên cạnh đó, một số phân tích về độ nhớt của dầu, sự hiện diện của nước hoặc kim loại mòn, và số axit hoặc số bazơ cũng là các yếu tố để doanh nghiệp có thể đánh giá.  

• Phân tích nhiệt độ hồng ngoại

Phương pháp này còn có tên gọi khác là tạo ảnh nhiệt. Máy đo nhiệt độ hồng ngoại tận dụng máy ảnh hồng ngoại để phát hiện nhiệt độ cao trong các phần của thiết bị. Ngoài ra, ứng dụng công nghệ hồng ngoại cũng giúp phát hiện các bộ phận bị ma sát quá nhiều bằng việc theo dõi nhiệt lượng của các thiết bị hoạt động và xác định các điểm có nhiệt lượng cao đột biến, để đưa ra cảnh báo về bảo trì nhanh chóng.

• Phân tích mạch động cơ

Phân tích mạch động cơ được ứng dụng trong ngành công nghiệp hàng hải và sản xuất ô tô. Cơ chế hoạt động của phương pháp này dựa trên số liệu đó được từ stato và roto của động cơ để phát hiện các lỗi nối đất. Nó cũng cho phép người dùng có thể kiểm tra động cơ trước khi lắp đặt thiết bị.

6. Lợi ích của phương pháp bảo trì dự đoán trong sản xuất 

Bảo trì dự đoán mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình vận hành và giảm thiểu rủi ro.

• Giảm thiểu thời gian chết (downtime): Dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra, giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động không mong muốn của thiết bị.

• Tiết kiệm chi phí bảo trì: Bảo trì chỉ được thực hiện khi cần thiết, giúp giảm thiểu chi phí bảo trì không cần thiết và tránh các sửa chữa khẩn cấp đắt đỏ.

• Tăng tuổi thọ thiết bị: Dự đoán và can thiệp kịp thời giúp duy trì thiết bị hoạt động trong tình trạng tốt nhất, kéo dài tuổi thọ của máy móc.

• Nâng cao hiệu suất vận hành: Quá trình bảo trì được thực hiện chính xác và đúng thời điểm, giúp tối ưu hóa hiệu suất và chất lượng sản xuất.

• Cải thiện độ an toàn: Phát hiện sớm các sự cố tiềm ẩn giúp ngăn ngừa các tình huống nguy hiểm, bảo vệ an toàn cho nhân viên và cơ sở vật chất.

• Tối ưu hóa quản lý nguồn lực: Các đội ngũ bảo trì có thể được lập kế hoạch một cách hiệu quả hơn, sử dụng tài nguyên và thời gian hợp lý.

• Dự đoán xu hướng sự cố: Các mô hình dự báo giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các xu hướng sự cố, từ đó có các chiến lược bảo trì và đầu tư phù hợp.

7. Hệ thống quản lý bảo trì bảo dưỡng MMSX của VTI Solutions 

MMSX là hệ thống quản lý thiết bị và bảo trì bảo dưỡng nằm trong bộ giải pháp quản lý sản xuất tổng thể MESX do VTI Solutions phát triển với các tính năng mang đến những lợi ích giúp nâng cao năng suất cho nhà máy sản xuất như:

• Tiết kiệm thời gian và chi phí nhân lực cho lập kế hoạch, thống kê, kiểm soát tiến độ bảo trì, bảo dưỡng, tra cứu các thông tin
• Kiểm soát thông tin bảo trì, bảo dưỡng, trạng thái công việc bảo trì, bảo dưỡng trong thời gian thực
• Giảm thiểu sai sót của con người trong quá trình thống kê, báo cáo công việc bảo trì, bảo dưỡng
• Đưa ra cái nhìn tổng thể về trạng thái của thiết bị: trạng thái hoạt động, tình trạng dừng – gián đoạn, thiết bị gặp sự cố, thiết bị cần bảo trì, hiệu suất của từng máy,… Bên cạnh đó, MMSX cũng cho phép truy xuất bất cứ thông tin nào về lịch sử bảo trì trước đó cho từng dây chuyền, thiết bị

Đặc biệt, giải pháp MMSX của VTI Solutions hỗ trợ cả 3 cấp độ bảo trì cho mọi loại hình sản xuất của doanh nghiệp bao gồm:

• Bảo trì phòng ngừa
• Bảo trì khắc phục
• Bảo trì dự đoán

Với hệ thống quản lý bảo trì khoa học dựa vào lịch sử bảo trì bảo dưỡng, kết hợp cùng việc ứng dụng công nghệ AI & IoT mới nhất để thu thập cũng như phân tích các dữ liệu nhằm đưa ra kế hoạch tối ưu nhất cho doanh nghiệp. Đây được xem là điểm mạnh tạo nên sự khác biệt cho giải pháp MMSX so với các hệ thống MMS khác trên thị trường.

Ngoài những tính năng bảo trì bảo dưỡng cơ bản, giải pháp MMSX còn sở hữu những tính năng mở rộng đặc biệt khác như:

• Phân tích và đánh giá hiệu suất – quản lý tập trung thông tin thiết bị của nhiều nhà máy trên cùng 1 hệ thống giúp doanh nghiệp giám sát được năng suất hoạt động hiện tại của nhà máy
• Thiết lập master data đặc thù cho từng doanh nghiệp
• Kết hợp với các giải pháp AI & IoT bổ trợ trong việc tự động hóa thu thập dữ liệu – quản lý tập trung nguồn dữ liệu sản xuất quan trọng (như OEE, tính sẵn có của máy móc,..)
• Khả năng tích hợp, ví dụ tích hợp tầng quản trị và lập kế hoạch tổng thể ERP, MES,..
• Khả năng mở rộng quy mô triển khai, phát triển thêm tính năng tùy theo nhu cầu của doanh nghiệp

Với đội ngũ kỹ thuật cao cùng nhiều năm kinh nghiệm là đối tác của các doanh nghiệp Nhật Bản, VTI Solutions chuyên cung cấp các phần mềm & giải pháp toàn diện cho khách hàng có nhu cầu cá nhân hóa sản phẩm và có khả năng mở rộng quy mô cao trong mọi ngành công nghiệp sản xuất.

Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chuyên sâu 1-1 và nhận bộ demo miễn phí cho giải pháp Quản lý bảo trì bảo dưỡng hàng đầu Việt Nam!

Nhận demo miễn phí

 

5432105/5 - (1 bình chọn)