Typer av industriellt underhåll och IIoT:s roll

Industriutrustning har olika nivåer av kritikalitet, vilket avgör hur viktig utrustningen är för produktionsprocessen. Normalt sett delas utrustning in i tre kategorier: kritikalitetsnivå A, B och C.

Kritikalitetsnivån anger hur mycket uppmärksamhet som krävs av underhållsteamet för att förhindra avbrott i processen.

• Kritikalitetsnivå A avser utrustning som är avgörande för kontinuitet i produktionen och produktkvalitet. Ett fel i den här kategorin leder nästan oundvikligen till driftstopp i produktionslinjen.
• Kritikalitetsnivå B innefattar utrustning där funktionsfel kan påverka produktionens effektivitet, men inte orsakar ett fullständigt driftstopp. Tillfälliga lösningar kan ofta implementeras för att upprätthålla driften tills ordentliga reparationer kan utföras under ett planerat driftstopp.
• Kritikalitetsnivå C avser utrustning där fel inte påverkar produktionen. Reparationer kan skjutas upp, även om enheten inte fungerar som den ska eller inte fungerar alls.

Klassificeringen av kritikalitet är viktig eftersom den påverkar vilken typ av underhåll som krävs. Planerat korrigerande underhåll förknippas till exempel med utrustning i nivå C, eftersom fel som inträffar där inte omedelbart stör produktionen. För nivå A och B krävs å andra sidan ofta strategier för förebyggande eller prediktivt underhåll för att förhindra oplanerade driftstopp och säkerställa tillförlitlig drift.

Korrigerande underhåll förekommer ofta dagligen i alla industrisektorer. Den här typen av underhåll hjälper när en enhet slutar fungera under drift. Vanligtvis finns det två olika typer av korrigerande underhåll: planerat och oplanerat.

Oplanerat korrigerande underhåll sker när en enhet med hög kritikalitet slutar fungera och man måste åtgärda den så snart som möjligt för att få igång processen igen. När detta händer krävs ofta ett driftstopp, och man förlorar pengar varje minut som produktionen står stilla. I vissa fall kan det leda till förlust av både råmaterial och slutprodukter.

Planerat korrigerande underhåll sker när enheter eller utrustning med låg kritikalitet slutar fungera utan att det påverkar produktionen. I det här fallet går det att planera underhållet – men inte heller den här typen av underhåll är alltid den bästa lösningen.

När utrustning slutar fungera är det avgörande att återställa funktionen så snabbt som möjligt. IIoT-lösningar kan påskynda processen för korrigerande underhåll avsevärt genom att ge omedelbar åtkomst till avgörande information och verktyg.

Att kombinera en smart handhållen enhet, som Field Xpert, med en IIoT-tjänst som Netilion-biblioteket möjliggör snabb åtkomst till utrustningsdokumentation och enhetsfiler. Denna integrering främjar effektiv felsökning och enhetsinstallation genom ett intuitivt användargränssnitt.

Att övergå till statusövervakning med Netilion Health kan dessutom bidra till att förhindra liknande fel i framtiden. Genom att utnyttja prediktiva insikter kan anläggningar minska antalet oplanerade driftstopp och förbättra den övergripande driftsäkerheten.

Förebyggande underhåll avser åtgärder som är utformade för att minska sannolikheten för oplanerade utrustningsfel genom att säkerställa att enheterna är i optimalt skick. Denna strategi fokuserar på att upprätthålla driftsäkerhet och förlänga livslängden för industriutrustning.

Förebyggande underhåll kan schemaläggas baserat på olika kriterier:

• Tidsbaserat: underhållsåtgärder utförs med regelbundna intervall, som rengöring eller byte av komponenter varannan månad.
• Användningsbaserat: åtgärder utförs baserat på hur mycket utrustningen används, till exempel oljebyte efter 2000 cykler.
• Produktionsbaserat: underhåll utförs efter ett definierat produktionsresultat, till exempel rengöring och byte av delar efter att 5000 produkter har tillverkats.

I industrimiljöer används förebyggande underhåll i stor utsträckning för att minimera antalet oplanerade driftstopp och förbättra utrustningens övergripande effektivitet.

IIoT-lösningar kan spela en viktig roll i att optimera förebyggande underhållsåtgärder. En omfattande översikt över anläggningen och dess installerade utrustning är avgörande för att planera vilka komponenter som behöver bytas ut eller underhållas.

Verktyg som Field Xpert industriella surfplattor, kombinerade med IIoT-tjänster, ger effektiv åtkomst till enhetsdata och underhållsdokumentation. Netilion Analytics ger en tydlig visualisering av anläggningen och fungerar som ett stöd för strategisk planering av förebyggande underhållsåtgärder. Dessutom tillhandahåller Netilion Health aktuella och historiska data om de anslutna enheternas status, vilket gör det möjligt för underhållsteam att bedöma utrustningens skick och prioritera åtgärder på ett effektivt sätt.

Prediktivt underhåll är en avancerad strategi som bygger på kontinuerlig eller frekvent övervakning av utrustning för att bedöma dess status och detektera förändringar över tid. Genom att analysera realtidsdata och datahistorik kan man förutse potentiella fel och vidta korrigerande åtgärder innan störningar uppstår.

Denna metod innefattar ofta konstant övervakning av stora maskiner med hjälp av tekniker som spektrumbaserad ODS-analys (Operating Deflection Shape – operationell avböjningsform). Dessa metoder gör det möjligt att tidigt identifiera avvikelser som kan leda till fel på utrustningen.

Inom processautomation bygger prediktivt underhåll på att samla in och tolka data från smarta enheter. Moderna IIoT-tjänster innehåller effektiva och smarta verktyg för att analysera denna information, vilket gör det möjligt för underhållsteam att fatta datadrivna beslut som minimerar antalet driftstopp och optimerar utrustningens prestanda.

En av de främsta utmaningarna med att implementera prediktivt underhåll är datainsamling. En betydande del av alla industriella enheter använder fortfarande analoga 4–20 mA-signaler, som begränsar möjligheten att registrera detaljerad diagnostikinformation.

Nya tekniska framsteg har dock medfört nya möjligheter till sömlös dataintegrering. Lösningar som WirelessHART och bluetooth-kompatibla enheter ger effektiva metoder för att överföra data till FieldEdge-system och därmed molnplattformar. Dessa innovationer förenklar åtkomsten till kritisk enhetsinformation, vilket möjliggör avancerade analyser och prediktiva insikter.

IIoT-tjänster är avgörande för att implementera prediktivt underhåll på ett effektivt sätt. Innan man inleder några underhållsåtgärder är det avgörande att validera data och basera alla planeringsbeslut på insikter från IIoT-plattformar.

Moderna IIoT-ekosystem, som Netilion, förenklar tolkningen av komplexa dataflöden från fältenheter. Dessa plattformar tillhandahåller information i ett tillgängligt format och gör att man inte behöver ha specialkunskaper i dataanalys. Denna användarvänlighet är en av de främsta fördelarna med IIoT-tjänster: de omvandlar rådata till användbara insikter, vilket gör att underhållsteam kan fatta informerade beslut snabbt och tryggt.

IIoT underlättar korrigerande, förebyggande och prediktivt underhåll genom att ge nära realtidsåtkomst till enhetsdata, dokumentation och statusinformation. Det möjliggör snabbare felsökning under korrigerande underhåll, förbättrar planeringen av förebyggande åtgärder genom transparens på hela anläggningen och förenklar prediktivt underhåll med kontinuerlig övervakning och datatolkning. Dessa egenskaper minskar antalet driftstopp, optimerar utrustningens prestanda och förbättrar den övergripande driftsäkerheten.