Tillståndsbaserat underhåll

Tillståndsbaserat underhåll

Underhåll spelar en avgörande roll för att optimera en tillgångs prestanda och uppnå effektivitet. Underhållsåtgärder är dock alltid förknippade med tid, resurser, material och kostnader. Dessutom är kostnaderna för kritisk maskinutrustning ofta högre vid haverier och schemalagda stilleståndstider för underhåll. Frekvent underhåll av maskiner ökar driftskostnaderna, medan för lite underhåll kan leda till oväntade stillestånd och försämrad effektivitet. Det är därför viktigt att optimera dessa åtgärder och hitta optimala tillfällen för underhåll.

Moderna industrimaskiner är mycket komplexa och utrustade med avancerad teknik för att möta höga krav. Mycket av det manuella arbetet har automatiserats med hjälp av automation och teknik, vilket genererar enorma mängder strömmande data. Det är här vi kan dra nytta av artificiell intelligens för underhållsstyrning. Information från fältenheter som sensorer och ställdon kan analyseras för att förutsäga underhållsbehov och haverier i en tillgång, vilket hjälper underhållsteamen att optimera processen och minska stilleståndstiden.

Varje utrustning och dess komponenter är utformade för att köras under specifika förhållanden och med en optimal effektivitetsnivå. Det finns specifika parametrar kopplade till deras dimensionerade driftförhållanden, och dessa förändras med avseende på underhållsrutiner, driftsförhållanden, drifttid/ålder, förluster etc. Dessa parametrar inkluderar men är inte begränsade till vibrationer, temperatur, differenstryck, bullernivåer, friktionsförluster och energiförbrukning. Historiska data kopplade till dessa parametrar, haverier och effektivitet – analyserade med rätt AI-modeller – kan ge en robust lösning för att förutsäga behov av underhåll och haverier. Genom att analysera drifttrender med lämpliga statistiska metoder för tid och driftskostnader kan man få analyser av utrustningens livslängd, optimala lösningar för maskinbyten med mera. Detta kan ytterligare förbättra verksamheten inom tillgångsförvaltning.

Utvecklingen av utrustning, produktionsteknik, automation med mera genererar enorma mängder data som avsevärt kan förbättra underhållsarbetet och erbjuda de bästa lösningarna för kostnadsoptimering och minskade driftstopp. Moderna CMMS-system med analytisk kapacitet kan bli till stor nytta för branschen och bidra till att nå uppsatta KPI:er.

På Desapex fokuserar vi på att integrera avancerad teknik för att uppnå hållbarhet genom att erbjuda heltäckande digitala lösningar för byggda tillgångar. Vi samarbetar med de finländska teknikexperterna "Granlund" för att erbjuda fastighetsanalys och lösningar för smart underhåll på den indiska halvön genom SaaS-underhållssystemet "Granlund Manager". De dynamiska indata som tas emot från olika BMS-, EMS- och IoT-system analyseras, och tillgångarnas prestanda beräknas utifrån fördefinierade villkor som fastställts av experter.

Analys hjälper oss att utvärdera hur väl en tillgång presterar och behovet av underhållsåtgärder.

Kontakta oss för att få en bättre förståelse för vårt breda utbud av digitala lösningar för den byggda miljön!