Uwaga dyrektorów ds. produkcji i specjalistów utrzymania ruchu kieruje się od kilku lat w stronę strategii predykcyjnego utrzymania ruchu, jako optymalnego rozwiązania i alternatywy dla dotychczas wykorzystywanych metod konserwacji. Dzisiaj, ze strony osób odpowiedzialnych za optymalizację procesów w przedsiębiorstwach padają pytania już nie o to, czy warto wdrożyć PdM, ale jakie warunki należy spełnić, aby strategia przyniosła maksymalne korzyści.
Rozwiązania z obszaru predykcyjnego i preskrypcyjnego utrzymania ruchu sprawdzają się w przedsiębiorstwach, w których prawidłowa praca maszyn jest kluczowa dla ich funkcjonowania. W czasie Industry 4.0 i postępującej automatyzacji przemysłu oczywistym wydaje się fakt, że powyższe stwierdzenie dotyczy przypuszczalnie większości działających na rynku firm produkcyjnych. Strategia PdM ma zastosowanie w szerokiej gamie branż, na różnorodnych, istotnych dla procesu, instalacjach i maszynach. Rozwiązania PdM od ReliaSol, z sukcesem wdrażane są na piecach przemysłowych, turbinach, reaktorach, zbiornikach, sprężarkach, agregatach chłodniczych, parownikach i wielu innych.
Rozwiązania wdrażane przez ReliaSol wykorzystują zarówno algorytmy oparte o Uczenie Maszynowe (Machine Learning – ML) jak i ‘klasyczne’ algorytmy diagnostyczne, bazujące na analizie statystycznej i analizie drgań (czasowej i widmowej). Odpowiednio dobrane algorytmy pozwalają na uwzględnienie zarówno instalacji małoskalowych (np. instalacje w dużych zakładach chemicznych, wielkie piece), jak i maszyn podstawowych dla każdego procesu (np. maszyn wirujących). Dzięki szerokiej gamie stosowanych technologii i współpracy z partnerami jesteśmy w stanie stworzyć model dla prawie każdego urządzenia, uwzględniając zarówno jego technologię jak i potrzebę biznesową.
Rozwiązanie RSIMS (ReliaSol Intelligent Maintenance System) stworzone przez ReliaSol to platforma cyfrowa, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do przewidywania awarii, optymalizacji procesów, poprawy jakości i bezpieczeństwa oraz zmniejszenia zużycia energii. Oprócz dokładności przewidywania (do 96%), wyróżnikiem rozwiązania RSIMS jest szybki zwrot z inwestycji oraz udokumentowana historia udanych wdrożeń.
Platforma RSIMS daje możliwość wglądu w operacje i pracę maszyn, zapewniając wysoki poziom efektywności predykcji i ułatwiając optymalne decyzje biznesowe.
RSIMS został zaprojektowany w taki sposób, aby użytkownik dysponujący jedynie podstawową wiedzą z zakresu analizy danych był w stanie nie tylko przeprowadzić pełnowartościową analitykę, ale także, w przypadku zmian w procesie technologicznym, zachować moc predykcyjną zbudowanych modeli. System RSIMS posiada również moduł wykrywania anomalii. Umożliwia to wdrażanie strategii predykcyjnego utrzymania ruchu dla obiektów, które nie mają wystarczającego zestawu danych historycznych lub które nigdy nie odnotowały awarii. Nasze rozwiązanie idealnie wpisuje się w strategię transformacji cyfrowej firm, które optymalizują procesy, dążą do poprawy jakości i maksymalizacji zysków z produkcji. RSIMS wspiera podejmowanie optymalnych decyzji i formułuje zalecenia dotyczące eksploatacji i konserwacji na podstawie dostarczonych danych.
Przeczytaj również nasz inne artykuł, w którym piszemy czym jest cyfrowy bliźniak.
29 grudnia 2022 Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?
5 kwietnia 2023 W trakcie wydarzenia dowiesz się: Jak zacząć zbierać dane, aby móc je sensownie wykorzystać w celu zwiększenia efektywności procesów produkcyjnych i osiągnięcia lepszych wyników? Kiedy osiągniesz realne korzyści z zastosowania analizy w diagnostyce maszyn? Jak bezpiecznie wejść na drogę do cyfrowej transformacji i wykorzystania nowoczesnych technologii? Zapisz się już dziś ! Czy ten post był pomocny? […]
29 grudnia 2022 Zdarzają się awarie i przestoje produkcji, których nie można uniknąć, nawet wiedząc o nich wcześniej. Co w takiej sytuacji oferują algorytmy AI?
Reliability Solutions Sp. z o.o.
