Na jakie problemy odpowiada?
Działom utrzymania ruchu często brakuje informacji o stanie maszyn. Konserwacja jest przeprowadzana dopiero, gdy maszyna przestaje działać, co prowadzi do kosztownych przerw w produkcji. Czas trwania przestoju zależy od dostępności części zamiennych, co może powodować znaczne opóźnienia.
W firmach OZE analogiczny problem dotyczy instalacji energetycznych – brak bieżącej wiedzy o stanie turbin wiatrowych czy paneli fotowoltaicznych prowadzi do niespodziewanych awarii, strat w produkcji energii oraz wysokich kosztów serwisu.
Właściwy czas reakcji na awarię to taki, który następuje zanim ona się wydarzy, co pozwala zminimalizować przestoje i związane z nimi straty.
Co to jest i jakie daje korzyści?
Predictive Maintenance (predykcyjne utrzymanie ruchu) to rozwiązanie opierające się na przewidywaniu awarii, by móc zaplanować konserwację urządzeń w dogodnym czasie. Technologia ta minimalizuje liczbę przestojów, oszczędzając czas i środki finansowe, które byłyby tracone na nieplanowane przerwy.
W OZE pozwala to na utrzymanie wysokiej efektywności pracy instalacji, zmniejszenie ryzyka przestojów produkcji energii oraz obniżenie kosztów eksploatacyjnych farm fotowoltaicznych czy wiatrowych.
Jak to działa?
Technologia Predictive Maintenance zbiera dane telemetryczne z maszyn za pomocą sieci IoT. Czujniki przekazują informacje o parametrach pracy (np. temperaturze, wibracjach, ciśnieniu), a algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują te dane, by przewidywać, kiedy i która część maszyny może wymagać naprawy. Dane mogą też być zbierane np. z turbin wiatrowych, inwerterów czy systemów magazynowania energii. Gdy system wykryje ryzyko awarii, wysyła ostrzeżenie i przekazuje zalecenia, dzięki czemu można proaktywnie reagować, unikając przestojów.
