Khám phá các loại bảo trì – Ưu nhược điểm của từng loại

Khám phá tầm quan trọng của việc bảo trì tài sản đối với các tổ chức doanh nghiệp và tìm hiểu sự khác nhau giữa các loại bảo trì phản ứng, bảo trì phòng ngừa và bảo trì dự đoán. Bạn sẽ tìm hiểu cách máy học có thể được áp dụng để giữ cho tài sản của bạn ở trạng thái tốt nhất.

Chúng ta đang sống trong thời đại mà công nghệ có thể giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh hơn bao giờ hết. Những tiến bộ hơn thế nữa để có thể mang lại nhiều lợi thế cạnh tranh và cải thiện đáng kể quy trình của doanh nghiệp. Trong bài viết này, SpeedMaint CMMS sẽ đề cập đến những ưu điểm và nhược điểm của các loại bảo trì đối với các tổ chức và cách bảo vệ tài sản có giá trị giúp tiết kiệm tài nguyên với sự hỗ trợ từ các giải pháp tiếp cận hiện đại như bảo trì phòng ngừa và bảo trì dự đoán, cũng như công nghệ máy học mạnh mẽ.

Khám phá các loại bảo trì - Ưu nhược điểm của từng loại

Tại sao bảo trì lại quan trọng và thời gian ngừng hoạt động có thể gây ra thiệt hại gì cho tổ chức?

Thời gian chết là một trong những vấn đề chính mà mọi tổ chức cần học cách giảm thiểu hoặc loại bỏ hoàn toàn. Thời gian chết trong công nghiệp, nói riêng, là một điểm đau liên tục đối với các nhà sản xuất cần được giải quyết.

Vấn đề lớn nhất đối với thời gian chết và gián đoạn trong các tổ chức chính là chi phí khổng lồ mà chúng mang lại. Các sự cố bất ngờ có thể tốn kém gấp nhiều lần so với việc bảo trì định kỳ, và thời gian khắc phục có thể kéo dài không xác định. Những sự cố trong quy trình sản xuất có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng, dẫn đến giảm năng suất hoặc thậm chí ngừng hẳn hoạt động sản xuất.

Bên cạnh đó, còn tồn tại những chi phí ẩn từ thời gian ngừng hoạt động có thể ảnh hưởng tiêu cực đến danh tiếng của công ty trong tương lai. Các chiến lược và phương pháp bảo trì không hiệu quả thường là nguyên nhân chính gây ra tình trạng ngừng hoạt động trong ngành, đặc biệt khi các tổ chức chỉ tập trung khắc phục sự cố sau khi chúng xảy ra. Đồ họa thông tin bên dưới sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn về những thiệt hại mà chi phí bảo trì không hiệu quả gây ra cho các tổ chức trên toàn cầu. Hãy khám phá những lợi ích của bảo trì dự đoán trong việc giảm thiểu những thách thức này.

Nhiều nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng tác động lớn nhất của thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch đến các doanh nghiệp chính là:

Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến tình trạng ngừng hoạt động ngoài kế hoạch. Khoảng 45% các công ty đã gặp phải sự cố ngừng hoạt động do trục trặc hoặc lỗi phần cứng và phần mềm.

Tổ chức càng lớn, hậu quả của thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch càng nghiêm trọng. Vào ngày 8 tháng 8 năm 2016, Delta Air Lines mất điện tại trung tâm hoạt động ở Atlanta do sự cố thiết bị điện. Sự cố này đã tắt máy tính được sử dụng để đặt chỗ cho hành khách trong gần 5 giờ. Thiệt hại khiến công ty mất gần 150 USD, với gần 1.000 chuyến bay bị hủy vào ngày mất điện và 1.000 chuyến nữa trong hai ngày tiếp theo. Delta Air Lines đã chi thêm tiền để hoàn lại tiền và cung cấp phiếu giảm giá cho khách hàng cho các chuyến đi trong tương lai. (Nguồn VTV.vn)

Thật khó để tính toán chính xác tổn thất thời gian chết vì bản chất phức tạp và hậu quả lâu dài của chúng. Tuy nhiên, có một công thức cơ bản có thể cung cấp cho bạn sự hiểu biết ở cấp độ cao hơn về mối thiệt hại tiềm ẩn:

DOANH THU BỊ MẤT = (GR/TH) x I x H

Ở đâu:

“GR” là tổng doanh thu hàng năm
“TH” là tổng số giờ làm việc trong năm
“I” là viết tắt của tác động phần trăm
“H” là số giờ mất điện

Thay vì tính toán tổn thất thời gian chết, tốt hơn là ngăn ngừa chúng. Trong phần tiếp theo của bài viết này, chúng ta sẽ nói về ưu nhược điểm của các loại bảo trì và những giải pháp hiệu quả để giảm thiệt hại hoặc loại bỏ thời gian chết trong tổ chức.

Ưu và nhược điểm của các loại bảo trì

Tùy thuộc vào mức độ lỗi hệ thống, có nhiều cách để giải quyết tình huống. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các loại bảo trì hệ thống khác nhau.

Ưu điểm và nhược điểm của bảo trì dự đoán

Một trong những mục tiêu của loại bảo trì dự đoán này là liên tục theo dõi trạng thái thiết bị để dự đoán các vấn đề tiềm ẩn có thể dẫn đến hỏng hóc tốn kém và thực hiện các hành động để ngăn ngừa các hỏng hóc đó trước thời hạn. Để làm được điều đó, trong bảo trì dự đoán, hệ thống được theo dõi liên tục và phân tích được thực hiện dựa trên dữ liệu thu thập được từ nhiều cảm biến khác nhau. Kết quả là, hoạt động của thiết bị của bạn sẽ được tối ưu hóa và chi phí sửa chữa sẽ được giảm xuống. Mặc dù nó không thay thế hoàn toàn các phương pháp bảo trì truyền thống, nhưng nó là một sự bổ sung tuyệt vời cho toàn bộ quy trình bảo trì.

Lợi ích của bảo trì dự đoán:

Giảm chi phí bảo trì, đôi khi lên đến 50%. Với PdM, doanh nghiệp không phải tốn kém chi phí cho các hoạt động bảo trì thường xuyên. Bên cạnh đó, họ tiết kiệm được chi phí chẩn đoán vì hệ thống PdM cảnh báo trước về các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn của thiết bị.
Giảm tới 90% các trường hợp hỏng hóc nghiêm trọng. Các doanh nghiệp được thông báo về tình trạng xuống cấp tài sản và có thể can thiệp từ lâu trước khi hỏng hóc thực sự xảy ra.
Thời gian ngừng hoạt động liên quan đến quá trình sửa chữa thực tế cũng sẽ thấp hơn vì bạn có thể xác định một số thành phần nhất định có thể bị hỏng ngay từ đầu. Độ phức tạp và chi phí bảo trì giảm vì bạn chỉ thay thế các bộ phận gây ra lỗi chứ không phải tất cả các bộ phận có thể bị hỏng trong quá trình lỗi.
So với bảo trì phòng ngừa, bạn không cần phải có kho phụ tùng thay thế . Nhà sản xuất chỉ thực hiện các hoạt động bảo trì khi thực sự cần thiết và về mặt lý thuyết, bạn nên mua phụ tùng mới ít hơn.
Đối với máy móc đắt tiền, bảo trì dự đoán có thể giúp bạn tiết kiệm tiền để kéo dài tuổi thọ của các bộ phận cụ thể . PdM giúp bạn giảm thiểu sự cố máy móc và hỗ trợ kịp thời, do đó thiết bị hoạt động lâu hơn và trở nên bền bỉ hơn.
Có khả năng cứu sống nhân viên do sự cố phá hoại. Nếu bạn biết về sự cố tiềm ẩn và phản ứng với chúng khá nhanh, bạn cũng có thể cảnh báo người vận hành và cải thiện điều kiện làm việc.
Giúp lên lịch ngừng hoạt động sửa chữa theo kế hoạch . Khi nhà sản xuất hiểu được tình trạng sức khỏe thực tế của thiết bị, họ sẽ dễ dàng lập kế hoạch sửa chữa hơn nhiều.

Thách thức:

Thiết lập hệ thống phức tạp hơn với trình độ chuyên môn CNTT cao hơn so với bảo trì phòng ngừa. Bạn sẽ dành nhiều thời gian và nguồn lực hơn để tuyển dụng và giữ chân lực lượng lao động có trình độ cao hơn.
Chi phí bổ sung cho cảm biến, thu thập dữ liệu, lưu trữ và cơ sở hạ tầng liên quan khác. Bạn có thể thấy tốn kém khi chuyển đổi giám sát thành dự đoán.

Phù hợp nhất cho:

Các công ty có khả năng thu thập thông tin về trạng thái thiết bị thông qua nhiều cảm biến khác nhau và cần dự đoán lỗi một cách hiệu quả về mặt chi phí

Không phù hợp với các tình huống:

Khi bạn không có bất kỳ cảm biến nào cung cấp thông tin chẩn đoán về thiết bị của mình – trong trường hợp đó, tốt hơn là nên bắt đầu bằng việc nâng cấp thiết bị

Khi sử dụng phương pháp bảo trì dự đoán, công ty có thể bảo trì thiết bị đúng lúc, do đó bạn không mất tiền cho việc bảo trì phức tạp khi đã xảy ra lỗi (trong trường hợp bảo trì phản ứng) hoặc bảo trì không cần thiết khi thực tế không có lỗi nào xảy ra nhưng bạn vẫn bảo trì thiết bị (trong trường hợp bảo trì phòng ngừa).

Xét về tần suất bảo trì, ba phương pháp nêu trên có thể được so sánh như sau:

Sau đây là hình ảnh minh họa về những gì xảy ra theo ba phương pháp này khi thực hiện bảo trì:

Mặc dù đòi hỏi nhiều chuyên môn về CNTT hơn và một số chi phí bổ sung, bảo trì dự đoán là phương pháp hiệu quả nhất giúp ngăn ngừa các sự cố thảm khốc và tiết kiệm được nhiều tiền. Tuy nhiên, đồng thời, đây là phương pháp tinh vi nhất và cần giải thích chi tiết hơn so với bảo trì phản ứng và phòng ngừa khá rõ ràng.

Tham khảo ngay: Kỹ Thuật Học Máy: Giải Pháp Đột Phá Trong Bảo Trì Dự Đoán

Bây giờ chúng ta hãy chuyển sang ưu điểm và nhược điểm của bảo trì phản ứng.

Ưu và nhược điểm của bảo trì phản ứng

Loại bảo trì này diễn ra sau khi hệ thống hoặc thiết bị bị hỏng. Mọi sự tập trung đều hướng đến việc khôi phục mọi thứ gần với tình trạng “bình thường” nhất có thể. Rõ ràng là việc sửa chữa khẩn cấp tốn kém hơn nhiều so với việc bảo trì theo kế hoạch. Một lý do khác khiến chi phí bảo trì phản ứng cao là thực tế là tình trạng mất điện nghiêm trọng có nhiều khả năng xảy ra vào giờ cao điểm, làm gián đoạn các quy trình khi chúng quan trọng nhất. Việc cần phải sửa chữa mọi thứ nhanh nhất có thể có thể dẫn đến chi phí bổ sung cho việc thuê thêm các dịch vụ và mua thiết bị không theo kế hoạch.

Những lợi ích:

Tiết kiệm chi phí ban đầu của hệ thống
Không cần nỗ lực lập kế hoạch vì hành động sẽ chỉ được thực hiện khi hệ thống gặp sự cố

Thách thức:

Thật khó để dự đoán chi phí ngân sách vì bạn sẽ chỉ nhận ra tác động đầy đủ của thời gian chết cụ thể khi nó xảy ra
Hệ thống sẽ xuống cấp nhanh hơn so với việc bảo trì thường xuyên và theo kế hoạch
Việc xác định chính xác vấn đề và thay thế các bộ phận bị hỏng, hoặc thậm chí chờ đợi giao các bộ phận cần thiết, sẽ mất rất nhiều thời gian
Sự xuất hiện của vấn đề tiếp theo sẽ luôn là một bất ngờ khó chịu
Các bản nâng cấp hệ thống theo kế hoạch có thể bị đẩy lùi hoặc hủy bỏ, điều này có thể gây tổn hại đến tầm nhìn và chiến lược kinh doanh của bạn. Điều này xảy ra vì việc sửa chữa khẩn cấp luôn được ưu tiên hơn công việc đã lên kế hoạch
Không có gì đảm bảo rằng những vấn đề tương tự sẽ không xảy ra nữa
Một hệ thống không được bảo trì đúng cách sẽ sử dụng nhiều năng lượng hơn

Phù hợp nhất cho:

Thiết bị không quan trọng
Thiết bị có chi phí sửa chữa thấp
Thiết bị dễ sửa chữa

Không phù hợp với các tình huống:

Khi sự cố thiết bị có thể dẫn đến các vấn đề về an toàn hoặc bảo mật
Khi quá trình sửa chữa tốn thời gian
Khi thiết bị phải có sẵn 24/7

Ưu và nhược điểm của bảo trì phòng ngừa

Đây là một cách tiếp cận phổ biến mà các công ty sử dụng để lập kế hoạch cho các nhiệm vụ bảo trì cụ thể thường xuyên nhằm duy trì thiết bị trong tình trạng hoạt động. Sự khác biệt chính so với bảo trì phản ứng là bạn đã lên lịch sửa chữa. Khoảng thời gian kiểm tra có thể thay đổi đáng kể, từ một lần trong vài ngày đến điều chỉnh hàng năm.

Những lợi ích

Tiết kiệm tổn thất tài chính liên quan đến thời gian chết
Nâng cao độ tin cậy của hệ thống và thiết bị
Ít trường hợp bảo trì khẩn cấp hơn

Thách thức:

Chi phí bảo trì thường xuyên cao hơn và nguy cơ phải trả quá nhiều cho các dịch vụ không cần thiết
Vẫn có nguy cơ một số thành phần hoặc thiết bị bị hỏng ngẫu nhiên
Nhu cầu đào tạo liên tục cho các kỹ thuật viên của bạn

Phù hợp nhất cho:

Thiết bị có khả năng hỏng hóc tăng theo thời gian hoặc sử dụng
Các chế độ hỏng hóc có thể được ngăn ngừa (và không tăng lên) bằng cách bảo trì thường xuyên

Không phù hợp với các tình huống:

Khi thiết bị của bạn có thể gặp sự cố ngẫu nhiên không liên quan đến bảo trì hoặc tần suất bảo trì

Làm thế nào bạn có thể triển khai hệ thống bảo trì dự đoán trong tổ chức của mình?

Vậy là bạn đã biết được ưu và nhược điểm của bảo trì dự đoán, giờ là lúc học cách triển khai nó. Điều đầu tiên bạn cần làm là thiết lập quy trình thu thập dữ liệu phù hợp, cho phép bạn có được tất cả thông tin cần thiết, bao gồm dữ liệu từ thiết bị và cảm biến, cũng như dữ liệu hệ thống tổng thể trong một khoảng thời gian nhất định.

Tiếp theo, bạn cần xây dựng một hệ thống sẽ đưa ra kết luận và dự đoán dựa trên dữ liệu đã thu thập. Số lượng các tham số thường được thu thập sẽ không thể được con người xử lý. Có hai cách phổ biến nhất để sử dụng hệ thống này, đó là tạo hệ thống AI dựa trên quy tắc hoặc sử dụng các mô hình học máy. Cả hai cách tiếp cận đều có ưu điểm và nhược điểm riêng.

Hệ thống trí tuệ nhân tạo dựa trên quy tắc

Các hệ thống này tạo ra các kết quả được xác định trước theo các quy tắc do các chuyên gia con người lập trình. Các hệ thống dựa trên quy tắc sử dụng “một bộ quy tắc” và “một bộ sự kiện” để đưa ra các tuyên bố. Cách sử dụng tốt nhất của phương pháp này là khi bạn cần đầu ra nhanh chóng, có nguy cơ lỗi rất cao (tuy nhiên, các hệ thống ML cũng có thể hoạt động trong các tình huống đó) và không có kế hoạch triển khai máy học trong tương lai.

Về mặt hạn chế của hệ thống AI dựa trên quy tắc:

Chúng tốn kém và mất thời gian trong quá trình thực hiện
Họ cần có kiến thức đầy đủ về hành vi của thiết bị
Chúng không hoạt động tốt với những lỗi chưa biết trước đó

Hệ thống học máy

Sự khác biệt chính là các hệ thống dựa trên xác định bộ quy tắc riêng của chúng dựa trên dữ liệu đầu vào. Nói về dữ liệu, các hệ thống học máy yêu cầu dữ liệu được thu thập theo đúng cách và trong khối lượng cụ thể, điều mà chúng tôi đã mô tả trong một trong những bài viết trước đây của mình. Vì vậy, các hệ thống học máy có thể lấy dữ liệu chính xác và hoạt động dựa trên phương pháp tiếp cận xác suất. Tại sao nó lại là một giải pháp thay thế mạnh mẽ cho hệ thống dựa trên quy tắc?

Hệ thống dựa trên quy tắc bị giới hạn ở một số logic kinh doanh nhất định. Khi sự kiện xảy ra bên ngoài logic kinh doanh này, hệ thống dựa trên quy tắc sẽ bỏ qua sự kiện này. Hệ thống học máy luôn nhận biết trạng thái “bình thường” của hệ thống. Khi có điều gì đó bất thường xảy ra, hệ thống học máy sẽ phát hiện ra
Hệ thống học máy có thể phát hiện các mô hình trong hành vi bất thường, trong khi hệ thống dựa trên quy tắc sẽ chỉ tìm kiếm các kịch bản đã thiết lập trước đó
So với các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản, hệ thống học máy có thể được sử dụng trong các trường hợp phức tạp hơn. Ngoài ra, khi không có cách đơn giản và rõ ràng nào để giải quyết một thách thức cụ thể, hệ thống học máy có thể là giải pháp duy nhất cho vấn đề
Khi tình hình và loại dữ liệu thay đổi nhanh chóng, việc liên tục viết lại logic kinh doanh cho hệ thống dựa trên quy tắc có thể không hiệu quả. Phương pháp học máy sẽ có thể theo kịp các thay đổi
Có thể có xung đột giữa các quy tắc khi số lượng của chúng tăng theo cấp số nhân. Tại một số thời điểm, bạn có thể không có đủ sức mạnh tính toán để kiểm soát tất cả các kết hợp có thể có của các quy tắc trong hệ thống của mình hoặc gặp thách thức trong việc quản lý tất cả các quy tắc một cách hợp lý

>>Xem thêm: Bảo Trì Khắc Phục Là Gì? – Giải pháp tối ưu nhất

Ngày nay, phương pháp học máy để bảo trì dự đoán cho phép chúng ta xây dựng các giải pháp đáng tin cậy và linh hoạt hơn so với các hệ thống AI dựa trên quy tắc.

Kết luận

Trên đây là toàn bộ những ưu nhược điểm của các loại bảo trì và áp dụng khoa học dữ liệu mà SpeedMaint CMMS đang nghiên cứu để ứng dụng trực tiếp trong quản lý bảo trì dự đoán giúp các doanh nghiệp giảm tối đa chi phí bảo trì, thời gian và công sức đặc biệt còn giúp kéo dài tuổi thọ của các tài sản có giá trị lớn. Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng một hệ thống quản lý tài sản hiện đại cho công ty của mình, hãy đọc và tìm hiểu các bài viết tiếp theo về ứng dụng học máy nhé! Và nếu có nhu cầu hãy để lại thông tin để chúng tôi có thể tư vấn cho doanh nghiệp bạn.