В сегодняшней конкурентной производственной среде одним из наиболее важных факторов для бизнеса является бесперебойное и эффективное производство. Незапланированные простои из-за отказов оборудования увеличивают затраты и негативно сказываются на сроках поставки. Именно здесь профилактическое обслуживание на основе искусственного интеллекта (ИИ) на профилегибочных машинах открывает  новую эру в производстве, предлагая гораздо более интеллектуальное и прогностическое решение, чем традиционные подходы к техническому обслуживанию.

Традиционные методы технического обслуживания обычно основаны на реактивном (вмешательство после отказа) или периодическом (профилактическое обслуживание через регулярные промежутки времени). Тем не менее, профилактическое обслуживание на основе искусственного интеллекта анализирует данные, собранные с машин и оборудования, что позволяет прогнозировать потенциальные сбои и своевременно выявлять потребности в техническом обслуживании. Таким образом, незапланированные простои сводятся к минимуму, затраты на техническое обслуживание снижаются, а срок службы оборудования продлевается.

Преимущества профилактического обслуживания на основе искусственного интеллекта на профилегибочных машинах:

• Сокращение незапланированных простоев: алгоритмы искусственного интеллекта постоянно анализируют машинные данные, заранее обнаруживая потенциальные сбои и предоставляя специалистам по техническому обслуживанию достаточно времени для вмешательства. Таким образом, значительно сокращаются незапланированные простои и обеспечивается непрерывность производства.
• Низкие затраты на техническое обслуживание: Профилактическое обслуживание гарантирует, что будут выполнены только те детали и операции, которые действительно необходимы. Это исключает ненужные затраты на техническое обслуживание и оптимизирует управление запасами запасных частей.
• Увеличенный срок службы машин и оборудования: раннее обнаружение и устранение потенциальных неисправностей гарантирует, что машины и оборудование будут работать без сбоев в течение более длительного времени.
• Повышенная операционная эффективность: сокращение перерывов в производстве и работа машин с оптимальной производительностью повышают общую операционную эффективность и производительность.
• Повышенная безопасность: Предотвращение катастрофических отказов повышает безопасность труда и защищает здоровье сотрудников.
• Эффективное использование ресурсов: Это позволяет более эффективно планировать и использовать команды технического обслуживания и ресурсы (запасные части, обслуживающий персонал и т. д.).

Приложения профилактического обслуживания на основе искусственного интеллекта в профилегибочных машинах:

Искусственный интеллект может использоваться для прогнозирования различных типов отказов и определения потребностей в техническом обслуживании профилегибочных машин:

• Анализ вибрации: Анализируя данные о вибрации от бортовых датчиков, можно обнаружить потенциальные механические неисправности, такие как износ подшипников, дисбаланс или проблемы с центровкой.
• Мониторинг тока и температуры двигателя: Аномальные изменения значений тока и температуры двигателя могут быть проанализированы для заблаговременного определения отказов двигателя или перегрузок.
• Анализ данных гидравлической системы: Изучая такие данные, как гидравлическое давление, расход и температура, можно прогнозировать утечки, проблемы с насосом или отказы клапанов.
• Анализ состояния формовочных валков: Анализируя данные о силе и крутящем моменте, полученные во время формования, можно определить состояние износа или потенциальное повреждение роликов.
• Прогнозирование потребности в смазке: время и количество смазки можно оптимизировать, анализируя частоту использования машины и данные датчиков (например, температуру).

Ключевые компоненты систем предиктивного обслуживания на основе искусственного интеллекта:

Система профилактического обслуживания на основе искусственного интеллекта для профилегибочной машины обычно включает в себя следующие компоненты:

• Датчики: Датчики , которые измеряют различные параметры (вибрацию, температуру, ток, давление и т. д.) на машине.
• Системы сбора и обработки данных: системы, которые собирают, обрабатывают и делают данные с датчиков доступными для анализа.
• Алгоритмы искусственного интеллекта (модели машинного обучения): алгоритмы, которые анализируют собранные данные для прогнозирования вероятностей отказов и определения потребностей в техническом обслуживании.
• Пользовательский интерфейс и панель мониторинга: интерфейс, с помощью которого группы технического обслуживания могут отслеживать состояние оборудования, просматривать прогнозы неисправностей и управлять планами технического обслуживания.

Результат:

Внедрение профилактического обслуживания на основе искусственного интеллекта на профилегибочных машинах может привести к значительным преобразованиям в производственных процессах. Благодаря таким преимуществам, как сокращение незапланированных простоев, снижение затрат на техническое обслуживание, продление срока службы оборудования и повышение операционной эффективности, предприятия могут сделать важный шаг впереди конкурентов. С развитием технологий искусственного интеллекта в будущем важность профилактического обслуживания в отрасли профилирования будет возрастать еще больше.