Nykypäivän nopeasti kehittyvässä teollisuusmaailmassa ennustavasta kunnossapidosta on tullut olennainen strategia tuottavuuden ja kustannustehokkuuden lisäämiseksi. Vaikka perinteinen ennakoiva huolto on edelleen tärkeässä asemassa, voi prosesseissa silti esiintyä tehottomuutta tai suunnittelemattomia huoltoseisokkeja. Hyödyntämällä moderneja teknologioita, kuten esineiden internetiä (IoT), 3D-digitaalista kaksosta ja tekoälyä, ennustava huolto tehostaa tapoja, joiden avulla valmistajat voivat havaita ja ennaltaehkäistä kalliita laitevikoja hyvissä ajoin ennen niiden ilmenemistä.

Tässä artikkelissa kerrommekin, kuinka nämä teknologiat toimivat yhdessä kunnossapidon parantamiseksi, toimintojen virtaviivaistamiseksi ja kustannusten vähentämiseksi.

Mitä on ennustava kunnossapito?

Ennen kuin sukellamme syvemmälle yllä mainittuihin teknologioihin, on tärkeää ymmärtää ensin, mitä ennustava kunnossapito on, ja kuinka se tehostaa tuotantoa. Lyhyesti ennustava kunnossapito on lähestymistapa, joka käyttää reaaliaikaista dataa mahdollisten laitevikojen ennustamiseen ennen niiden ilmenemistä. Seuraamalla jatkuvasti olosuhdetietoja, analysoimalla historiallista suorituskykyä ja tunnistamalla trendejä valmistajat voivat ennustaa, milloin vikoja todennäköisesti tapahtuu.

Ennustava kunnossapito vahvistaa perinteisempää ennakoivaa kunnossapitoa optimoimalla huoltojen ajoituksen datan perusteella. Tiukan huoltoaikataulun noudattamisen sijasta valmistajat voivat toimia vain tarvittaessa, vähentäen näin laitevikoja ja huoltokustannuksia sekä pidentäen laitteiden käyttöikää.  

Tämän lisäksi ennustava kunnossapito vähentää myös odottamattomia tuotannon seisauksia. Äkilliset laiteviat pysäyttävät tuotannon, mikä aiheuttaa viivästyksiä ja suuriakin tulonmenetyksiä. Ennustavan kunnossapidon avulla valmistajat voivat suunnitella tarvittavat huoltotoimenpiteet hyvissä ajoin suunnitellun huoltoseisokin ajaksi ja välttää näin kalliita keskeytyksiä.

Mikä on IoT:n rooli ennustavassa kunnossapidossa?

Esineiden internetillä (IoT) on merkittävä rooli ennustavassa kunnossapidossa. IoT tarkoittaa järjestelmää, joka yhdistää eri esineet ja laitteet verkkoon. Nämä esineet keräävät ja lähettävät verkkoon tietoja jatkuvasti, mikä puolestaan sallii laitteiden valvonnan etänä ja samalla mahdollistaa tietojen käytön ennustavassa kunnossapidossa. Laitteisiin upotetut anturit keräävät reaaliajassa tärkeitä tietoja laitteiden suorituskyvystä ja olosuhteista, kuten lämpötilasta, tärinästä ja paineesta.

IoT:n tärkeimmät hyödyt ennustavassa kunnossapidossa:

1. Reaaliaikainen seuranta: IoT-laitteet seuraavat jatkuvasti laitteiden kuntoa, antaen huoltotiimeille välittömän käsityksen niiden suorituskyvystä. Nämä tiedot ovat ensiarvoisen tärkeitä, sillä ne auttavat havaitsemaan pienet muutokset suorituskyvyssä, jotka voivat olla merkki mahdollisesta vikaantumisesta.
2. Etävalvonta: Suurissa teollisuusympäristöissä IoT mahdollistaa laitteiden etävalvonnan. Huoltotiimien ei enää tarvitse olla paikan päällä selvittääkseen koneiden kunnon, mikä helpottaa huoltotoimenpiteiden suunnittelua eri paikkojen välillä.
3. Automaattiset hälytykset: IoT voi automatisoida hälytykset, kun jokin laite on pois päältä. Jos esimerkiksi koneen tärinätaso ylittää normaalin, järjestelmä lähettää hälytyksen huoltotiimille. Tämä mahdollistaa nopeamman toimimisen ja auttaa estämään kalliiden vikojen syntymisen.

Käyttötapaus: Fordin IoT-ohjattu ennustava kunnossapito

Ford, yksi maailman johtavista autonvalmistajista, hyödyntää IoT-ohjattua ennustavaa kunnossapitoa valvoakseen tuotantolinjansa laitteiden kuntoa. Yhtiö asensi IoT-anturit kriittisiin koneisiin, mitkä seuraavat laitteiden lämpötilaa, painetta ja tärinää. Näiden antureiden reaaliaikaisten tietojen avulla Ford tunnisti varhaiset merkit komponenttien väsymisestä ja suoritti oikea-aikaiset korjaukset. [1]

Käyttämällä IoT:tä ennustavaan kunnossapitoon yritykset voisivat vähentää laitevikoja jopa 25 prosentilla ja tuotannon seisokkeja 15 prosentilla. Lisäksi se mahdollistaisi huollon tehokkaamman aikataulutuksen, tuotantokapasiteetin optimoinnin ja kunnossapidon kokonaiskustannusten alentamisen.

3D-digitaalinen kaksonen teollisuudessa: hyötyjä ja käyttötapauksia

3D-digitaalinen kaksonen on fyysisen omaisuuden tai järjestelmän virtuaalinen malli, joka päivittyy jatkuvasti reaaliaikaisella tiedolla todellisesta ympäristöstä. Sen avulla valmistajat voivat seurata ja ennustaa, miten koneet toimivat, mikä auttaa heitä ennakoimaan tulevia huoltotarpeita.

Digitaalisen kaksosen tärkeimmät hyödyt ennustavassa kunnossapidossa:

 

1. Reaaliaikainen data: Digitaalinen kaksonen antaa reaaliaikaiseen dataan perustuvan yleiskuvan laitteen toiminnasta, tarjoten arvokasta tietoa.
2. Parempi päätöksenteko: Huoltotiimit voivat käyttää digitaalista kaksosta suunnitellakseen erilaisia huoltotoimenpiteitä hyvissä ajoin ennen niiden toteuttamista. Esimerkiksi ennen korjausten suorittamista he voivat arvioida eri toimenpiteiden tehokkuutta ja varmistaa, että niistä paras toteutetaan.
3. Vähemmän seisonta-aikoja: Ennustamalla ja puuttumalla ongelmiin ennen niiden eskaloitumista digitaalinen kaksonen auttaa vähentämään odottamattomien tuotantokatkojen syntymistä, jolloin tuotanto pysyy tehokkaana.

Käyttötapaus: Siemensin digitaalinen kaksonen kaasuturbiinien kunnossapidossa

Siemens, tieto- ja tietoliikennetekniikan maailmanlaajuinen johtaja, kehitti 3D-digitaalisen kaksosen kaasuturbiiniensa ennustavaan kunnossapitoon. [2] Digitaalinen kaksonen simuloi turbiinin toimintaa ja kerää reaaliaikaista dataa fyysiseen koneeseen asennetuista IoT-antureista. Reaaliaikaisten anturitietojen ja simuloinnin ansiosta Siemens voi havaita mahdolliset ongelmat ennen kuin ne eskaloituvat kriittisiksi vioiksi.

Käyttämällä digitaalista kaksosta ennustavaan kunnossapitoon Siemens pystyi vähentämään odottamattomia vikoja 20 prosentilla ja pidentämään turbiiniensa käyttöikää 10 prosentilla, johtaen merkittäviin vähennyksiin ylläpitokustannuksissa ja yleisen toiminnan tehostumiseen.

Käyttötapaus: Boeing käyttää digitaalisia kaksosia lentokoneidensa huollossa

Boeing, yksi suurimmista ilmailualan valmistajista, otti käyttöön kattavan ratkaisun ennustavaan kunnossapitoon, mikä perustuu Digital Twin -teknologiaan. Se auttoi simuloimaan kunkin ilma-alusjärjestelmän suorituskykyä.

Tämä järjestelmä on vähentänyt merkittävästi Boeingin huoltokustannuksia ja seisonta-aikoja, minkä ansiosta yhtiö pystyi parantamaan lentokoneiden valmistuksessa käytettävien osien ja järjestelmien käyttökelpoisuutta tuotantoerän alussa jopa 40%. [3]

Mikä on tekoälyn rooli ennustavassa kunnossapidossa?

Siinä missä IoT-laitteet tarjoavat arvokasta raakadataa ja digitaaliset kaksoset visualisoivat tätä dataa, tekoälypohjainen ennustava kunnossapito vie asiat askeleen pidemmälle käyttämällä kehittyneitä algoritmeja analysoimaan raakadataa ja ennustamaan tarkasti, milloin vikoja saattaa esiintyä. Tekoäly voi käsitellä suuria tietojoukkoja IoT-antureista ja havaita malleja ja trendejä, jotka paljastavat mahdollisia ongelmia.

Kuinka tekoäly tehostaa ennustavaa kunnossapitoa?

1. Edistynyt data-analytiikka: Tekoäly voi seuloa valtavia määriä anturitietoja ja analysoida niitä reaaliajassa havaitakseen pienimmätkin poikkeamat laitteiden suorituskyvyssä. Tämä johtaa tarkempiin ennusteisiin siitä, milloin seuraava huolto tulisi tehdä.
2. Itseoppivat mallit: Tekoälymallit voivat ”oppia” aiemmista suorituskykytiedoista. Ajan myötä niistä tulee älykkäämpiä ja niiden tarkkuus paranee, kun järjestelmään kerätään enemmän dataa. Tämä itseoppiva ominaisuus varmistaa, että ennustavasta kunnossapidosta tulee tehokkaampaa ja luotettavampaa ajan myötä.
3. Automatisoitu päätöksenteko: Tekoälyn avulla voidaan myös automatisoida päätöksentekoa käynnistämällä valittuja ylläpitotoimia, kun tietyt kynnysarvot täyttyvät. Tämä tehostaa rutiinitoimintoja, auttaa virtaviivaistamaan toimintoja ja vähentää viivettä.

Käyttötapaus: General Electric hyödyntää tekoälyyn pohjautuvaa ennustavaa huoltoa

General Electric (GE) ottanut käyttöönsä tekoälyyn pohjautuvan ennustavan kunnossapitojärjestelmän, jota yritys hyödyntää moottoreiden ja turbiinien suorituskyvyn seurantaan ja analysointiin. [4] Tekoälyä hyödyntämällä GE voi ennustaa moottorin komponenttien viat erittäin tarkasti. Järjestelmä käsittelee IoT-laitteiden reaaliaikaista anturidataa poikkeamien havaitsemiseksi ja hälyttää huoltotiimit, kun korjauksia tarvitaan.

Järjestelmän on tarkoitus vähentää suunnittelemattoman kunnossapidon tarvetta jopa 30%, mikä samalla vähentäisi korjauskustannuksia merkittävästi sekä parantaisi omaisuuden luotettavuutta.

Kuinka IoT, AI ja 3D-digitaalinen kaksonen yhdessä tehostavat ennustavaa kunnossapitoa?

Kun IoT:tä, 3D-digitaalista kaksosta ja tekoälyä käytetään yhdessä, ne luovat tehokkaan ekosysteemin, joka vie ennustavan kunnossapidon aivan uudelle tarkkuuden ja automaation tasolle. Jokainen näistä teknologioista tuo omat vahvuutensa:

• IoT tuottaa reaaliaikaista tietoa, joka on ratkaisevan tärkeää laitteiden valvonnassa ja havaintojen keräämisessä.
• Digitaalinen kaksonen tarjoaa täydellisen näkymän laitteiden, tuotantolinjojen ja järjestelmien toiminnoista ja kunnosta, mikä mahdollistaa tarkan ennustettavuuden niiden kunnossapitotarpeille.
• Tekoäly käsittelee IoT-antureiden keräämää dataa käyttämällä ennakoivia malleja mahdollisten vikojen tunnistamiseen ja huoltoaikataulujen optimointiin.

Yhdessä nämä teknologiat muodostavat kattavan lähestymistavan ennustavaan kunnossapitoon ja antaa valmistajille täydellisen, reaaliaikaisen näkyvyyden omaisuuteensa kunnosta. Tämä ei ainoastaan vähennä ennustavan kunnossapidon kustannuksia, vaan myös parantaa toiminnan tehokkuutta ja vähentää yllättäviä tuotantokatkoksia. Lisäksi ennakoimalla laiteviat kauan ennen niiden tapahtumista valmistajat voivat vähentää merkittävästi seisonta-aikoja.

Haasteet ja tulevaisuuden trendit

Monista hyödyistään huolimatta IoT:n, tekoälyn ja digitaalisten kaksosten käyttöönotossa on edelleen haasteita.

Suurimpia haasteita:

1. Korkeat aloituskustannukset

IoT-antureiden asentaminen, digitaalisen kaksosen rakentaminen ja tekoälymallien käyttöönotto vaativat usein huomattavia investointeja, mikä voi olla erityisen vaikeaa etenkin pienille ja keskisuurille valmistajille.

Tämä on yksi niistä haasteita, joiden ratkaisemiseksi Process Genius on olemassa. Olemme yli vuosikymmenen ajan työskennelleet valmistus- ja prosessiteollisuuden suurimpien toimijoiden kanssa ja auttaneet asiakkaitamme voittamaan tämän haasteen. Genius Core™ -alustamme on täysin konfiguroitava ja kustannustehokas 3D Digital Twin -ratkaisu, joka on suunniteltu erityisesti teollisuuden tarpeisiin.

Korkeat aloituskustannukset ovat historiaa: Genius Core™ -alustamme tarjoaa joustavia hinnoittelusuunnitelmia, jotka skaalautuvat yrityksesi tarpeiden mukaan. Näin tarjoamme sinulle helpon ja kustannustehokkaan tavan 3D-digitaalisen kaksosen käyttöönottoon, mikä samalla mahdollistaa alustan laajentumisen yrityksesi kasvaessa.

2. Datan integrointi

IoT-datan integrointi olemassa oleviin järjestelmiin voi olla haastavaa, varsinkin kun vanhempia koneita ei ole rakennettu liitettävyyttä varten. Monissa tapauksissa valmistajien on ehkä jälkiasennettava laitteita tai investoitava nykyaikaiseen tekniikkaan IoT-integraation mahdollistamiseksi.

Helppo datan integrointi kaiken keskiössä: Yksi Genius Core™ -alustan erottuvimmista ominaisuuksista on se, kuinka vaivattomasti voit integroida siihen tietoja eri lähteistä. Olipa kyse ERP-järjestelmistä, MES:stä, SCADA:sta tai teollisista langattomista antureista, alusta yhdistää kaiken datan yhteen paikkaan saumattomasti. Tämä tarkoittaa, että valmistajat näkevät reaaliaikaiset tiedot tuotantolinjoiltaan yhdessä helppokäyttöisessä käyttöliittymässä, mikä antaa heille täydellisen ja selkeän yleiskuvan toiminnastaan.

Suurten tietojoukkojen yksinkertaistaminen: Suurten tietomäärien käsittely voi olla ylivoimaista, mutta Genius Core™ -alusta tekee siitä yksinkertaista. Käyttäjät voivat mukauttaa alustan koontinäyttöjä ja raportteja tarpeidensa mukaan, jolloin kukin rooli – olipa kyseessä tuotantopäällikkö, peruskäyttäjä tai ylläpitotiimin jäsen – voi keskittyä heille olennaisimpiin tietoihin. Tämä joustavuus varmistaa, että kaikki saavat tarvitsemansa tiedot juuttumatta tarpeettomiin yksityiskohtiin, mikä auttaa yrityksiä välttämään datan aiheuttamaa ylikuormitusta.

Käyttäjät voivat myös itse ladata alustaan tehtaansa 2D- tai 3D-mallin, lisätä eri datapisteitä laitteille, tuotantolinjoille, tehtaiden sijainneille ja muille haluamillensa kiinnostaville paikoille, integroida niihin antureista ja muista teollisuusjärjestelmistä saatavaa dataa ja seurata tuotannon tilaa reaaliajassa mistä päin maailmaa tahansa. Lisäksi Azure AD -integrointi tekee käyttäjien ja käyttöoikeuksien hallinnasta saumatonta, mikä parantaa sekä tietoturvaa että tehokkuutta.  

3. Tietoturvallisuus

Kyberturvallisuus on suuri huolenaihe, sillä verkkojen välillä lähetetään suuria määriä arkaluontoisia tietoja. Näiden tietojen suojaaminen luvattomalta käytöltä tai peukaloinnilta on olennaisen tärkeää kalliiden häiriöiden välttämiseksi.

Process Genius ratkaisee tämän ongelman tarjoamalla vankan tietoturvan Genius Core™ -alustamme kautta, mitä isännöidään turvallisissa pilvipalveluissa. Tämä SaaS-pohjainen ratkaisu integroituu saumattomasti Azure AD:hen, yksinkertaistaa käyttäjien todennusta ja valtuutusta sekä parantaa tietoturvaa keskitetyllä käyttäjätietojen hallinnalla. Pilvipalvelun ansiosta asiakkaamme hyötyvät edistyneistä suojausprotokollista ja jatkuvasta valvonnasta, mikä varmistaa, että vain valtuutetulla henkilöstöllä on pääsy kriittisiin tuotantotietoihin. Tämä suojaa alustaa luvattomalta käytöltä ja mahdollisilta tietomurroilta pitäen toiminnan sujuvana ja turvallisena.

Tulevaisuuden trendit:

1. 5G-yhteys: 5G-verkon kasvaessa IoT-tiedonsiirron nopeus ja luotettavuus paranevat huomattavasti. Tämä mahdollistaa reaaliaikaisen seurannan ja analytiikan paljon suuremmassa mittakaavassa, mikä tekee ennustavasta kunnossapidosta entistä tehokkaampaa. Genius Core™ -alusta on jo täysin varustettu hyödyntämään 5G-yhteyksiä, mikä varmistaa nopeamman tietojenkäsittelyn ja parantaa alustan reagointikykyä, kun tämä tekniikka tulee laajemmin saataville.
2. Lisätty todellisuus (AR): AR voi muuttaa ennustavaa kunnossapitoa lisäämällä digitaalisen tiedon todellisiin ympäristöihin. Esimerkiksi huoltotiimit voisivat käyttää lisättyä todellisuutta digitaalisen kaksosen visualisointiin työskennellessään todellisten laitteiden parissa, mikä tekisi korjaamisesta helpompaa ja nopeampaa. Genius Core™ -alusta tukee jo integrointia AR-palveluihin, jolloin käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa digitaalisen kaksosen kanssa lisätyn todellisuuden avulla, mikä parantaa entisestään operatiivisia oivalluksia ja tehokkuutta.

Yhteenveto

IoT:n, 3D-digitaalisen kaksosen ja tekoälyn käyttäminen yhdessä muuttaa täysin tavan, jolla valmistajat ovat aikaisemmin lähestyneet ennustavaa kunnossapitoa. Nämä teknologiat eivät ainoastaan auta vähentämään laitevikoja ja kunnossapitoon meneviä resursseja, vaan ne myös edistävät tehokkuutta ja auttavat yrityksiä kasvamaan myös tulevaisuudessa. Kehittyessään niiden läsnäolo ja tarve teollisuudessa kasvavat entisestään, ja tekevät ennustavasta kunnossapidosta entistä älykkäämpää, suoraviivaisempaa ja kustannustehokkaampaa.

Jos haluat nähdä lisää, kuinka voimme auttaa yritystäsi hyödyntämään näitä teknologioita, tai jos sinulla on kysyttävää, ota yhteyttä meidän asiantuntijoihimme. Olemme täällä auttaaksemme sinua ottamaan seuraavan askeleen kohti älykkäämpää ja tehokkaampaa teollisuutta!

Lähteet:

• [1] Drivers to Benefit from Smarter Insurance, Maintenance and Recovery Following Connected Vehicle Data Collaboration. Verkkosivulta https://media.ford.com/content/fordmedia/feu/en/news/2020/11/11/drivers-to-benefit-from-smarter-insurance–maintenance-and-recov.html (24.9.2024).
• [2] Gas turbine simulation software: Design clean and efficient gas turbines. Verkkosivulta https://resources.sw.siemens.com/en-US/solution-brief-gas-turbine-simulation-software (24.9.2024)
• [3] Boeing CEO Talks ‘Digital Twin’ Era of Aviation. Verkkosivulta https://www.aviationtoday.com/2018/09/14/boeing-ceo-talks-digital-twin-era-aviation/ (24.9.2024)
• [4] GE Vernova unveils new AI-based software to advance industrial sustainability and operations goals simultaneously. Verkkosivulta https://www.ge.com/news/press-releases/ge-vernova-unveils-new-ai-based-software-to-advance-industrial-sustainability-operations-goals (24.9.2024)