Bảo trì trong sản xuất là một trong những nhiệm vụ đóng vai trò vô cùng quan trọng giúp cho các nhà máy có thể vận hành một cách hiệu quả. Một sự cố máy móc dù là chi tiết nhỏ cũng có thể làm gián đoạn cả dây chuyền dẫn tới chất lượng sản xuất bị ảnh hưởng. Chính vì vậy, các doanh nghiệp sản xuất cần tìm ra một phương pháp bảo trì hiệu quả để có thể đảm bảo được thời gian hoạt động cũng như tính khả dụng của các thiết bị máy móc. Predictive Maintenance (PdM) – bảo trì dự đoán đang là một trong những phương pháp được ưa chuộng nhất hiện nay tại nhiều doanh nghiệp sản xuất nhằm mục đích ngăn ngừa sự cố bất thường và tối ưu hoá hoạt động của trang thiết bị, máy móc.  

Theo khảo sát của US Department of Energy, trung bình một chương trình bảo trì dự đoán có thể giúp doanh nghiệp sản xuất 

• Loại bỏ sự cố lên tới 75%
• Giảm 25-30% chi phí bảo trì
• Tăng tỷ lệ lợi nhuận ròng ROI lên 10 lần
• Giảm 35-45% lượng thời gian chết (downtime) trong sản xuất
• Tăng 20-25% tổng sản lượng sản xuất

Tổng quan về bảo trì dự đoán – Predective Maintenance

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. 

| OEE là gì? 7 cách giúp cải thiện OEE cho doanh nghiệp sản xuất

VD: 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. 

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. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần kết hợp các thuật toán dự đoán phân tích dữ liệu đã thu thập và xác định các xu hướng khi một tài sản sẽ yêu cầu sửa chữa, bảo dưỡng hoặc thay thế. Các thuật toán này dựa trên các quy tắc được xác định trước, chúng liên tục được so sánh hành vi hiện tại với hành vi dự kiến ​​của nó. Bất kỳ sai lệch nào dù là chi tiết nhỏ cũng là một dấu hiệu cho thấy sự xuống cấp có thể xảy ra. 

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

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 phương pháp bảo trì dự đoán phổ biến hiện nay

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.

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

Giảm thiểu thời gian chết (downtime) trong quá trình sản xuất 

Việc các thiết bị máy móc trong dây chuyền được bảo dưỡng, vệ sinh một cách thường xuyên sẽ giúp chúng vận hành ổn định xuyên suốt quá trình sản xuất. Thông thường, việc bảo trì bảo dưỡng được thực hiện khi máy móc gặp vấn đề hỏng hóc trong quá trình vận hành và buộc doanh nghiệp phải dừng hoạt động của chúng lại. Điều này gây ảnh hưởng trực tiếp tới tiến độ của cả quá trình sản xuất bởi khi một thiết bị dừng hoạt động, cả dây chuyền cũng sẽ bị gián đoạn theo tạo ra một khoảng thời gian chết (downtime) không đáng có cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, phương pháp bảo trì dự đoán không thực hiện bảo trì máy móc trong nhà máy một cách ngẫu nhiên. Tất cả thời gian và lịch trình chi tiết thiết bị được dừng để bảo trì, kiểm tra đều được lựa chọn kỹ càng dựa trên những phân tích từ các dữ liệu thu thập được từ hệ thống cảm biến và quá trình vận hành. Hệ thống sẽ lên kế hoạch bảo trì thường xuyên nhưng chỉ tại các thời điểm ít ảnh hưởng đến sản xuất nhất. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa thời gian sử dụng thiết bị máy móc cũng như giảm thiểu tối đa thời gian chết trong sản xuất.  

Bảo trì dự đoán gia tăng tuổi thọ cho thiết bị

Tuổi thọ của một thiết bị có mối liên hệ chặt chẽ với tần suất mức độ hoạt động của nó. Tuy nhiên, các doanh nghiệp sản xuất vẫn hoàn toàn có thể can thiệp vào điều này để cải thiện tuổi thọ cho thiết bị trong nhà máy thông qua việc ứng dụng phương pháp bảo trì dự đoán. Bằng việc cập nhật và theo dõi liên tục dữ liệu về tình trạng thực tế của máy, đánh giá chúng so với mô hình chuẩn của máy, hệ thống có thể xác định được khi nào phát sinh nhu cầu thay thế các bộ phận cho máy hoặc tình trạng cần sửa chữa. Đồng thời, việc dự báo được tuổi thọ của máy giúp doanh nghiệp có những chuẩn bị kỹ càng và tiết kiệm đáng kể thời gian cũng như chi phí trong sản xuất. 

Tối ưu chi phí và tăng doanh thu

Một trong những lợi ích không thể không đề cập tới của bảo trì dự báo t chính là việc tối ưu chi phí và nâng cao doanh thu. Bảo trì máy móc chỉ mang lại lợi ích khi nhà sản xuất thực hiện hoạt động này đúng thời gian, đúng phương pháp. Việc bảo trì không dựa trên tình trạng của máy móc sẽ dẫn đến những lãng phí trong sản xuất như: Chi phí lưu kho bãi của nguyên liệu thô, chi phí lao động, chi phí trả cho hoạt động bảo trì… Mô hình bảo trì dự đoán sử dụng dữ liệu thu thập được từ hoạt động thực tế của máy để giám sát, phân tích và lập kế hoạch bảo trì vào thời điểm cần thiết. Điều này giúp nhà sản xuất tối ưu được bài toán chi phí, đồng thời giảm thiểu đáng kể tính thiếu hiệu quả trong bảo trì máy móc và cải thiện năng suất giúp doanh nghiệp tăng trưởng tích cực về mặt doanh thu.  

Hệ thống quản lý bảo trì bảo dưỡng MMS-X của VTI Solutions 

MMS-X là hệ thống quản lý thiết bị và bảo trì bảo dưỡng nằm trong bộ giải pháp quản lý sản xuất tổng thể MES-X 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, MMS-X 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 MMS-X 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 MMS-X so với các hệ thống MMS khác trên thị trường.

Ngoài những tính năng bảo trì bảo dưỡng cơ bản, giải pháp MMS-X 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!

VTI Solutions triển khai hệ thống quản lý thiết bị và bảo trì, bảo dưỡng MMS-X tại chuỗi nhà máy dệt may của PPJ Group
VTI Solutions

5432105/5 - (1 bình chọn)