Hướng Dẫn Toàn Diện Về Quy Trình Bảo Trì Dự Đoán

Trong vài năm gần đây, có thể bạn đã thấy các thuật ngữ như Công nghiệp 4.0, dữ liệu lớn, máy học và IoT xuất hiện dày đặc trong bài báo khác nhau. Nhưng bạn có biết mẫu số chung của chúng là gì không? Đối với các chuyên gia bảo trì, một thứ kết nối tất cả chính là Bảo trì dự đoán.

Mục lục nội dung

Bảo trì dự đoán – Một thách thức, một xu hướng 

Theo báo cáo từ Market Research Future, thị trường Bảo trì dự đoán toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng lên 6,3 tỷ USD vào năm 2022. Có vẻ như sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi nhu cầu mạnh mẽ về việc giảm chi phí vận hành và thời gian ngừng hoạt động của máy móc, thiết bị trong doanh nghiệp. 

 Bảo trì dự đoán - Một thách thức, một xu hướng
Bảo trì dự đoán – Một thách thức, một xu hướng 

Mặc dù vậy, bảo trì dự đoán vẫn có những rào cản nhất định liên quan tới chi phí triển khai ban đầu, thời gian đào tạo đội ngũ thích ứng,…khiến doanh nghiệp cần phải cân nhắc và thảo luận rất kỹ trước khi quyết định. 

Chính vì thế, bài viết hôm nay sẽ triển khai chi tiết về Bảo trì theo dự đoán, từ khái niệm, lợi ích cũng như ứng dụng để doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan nhất về sản phẩm này. 

Bảo trì Dự đoán (PdM) là gì?

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance) là một chiến lược bảo trì chủ động dựa trên việc tổng hợp mọi tình trạng để đưa ra nhận định khi nào một phần thiết bị có thể bị lỗi, cảnh báo và xây dựng kế hoạch bảo trì ngay trước khi sự cố xảy ra. Tình trạng của thiết bị được đánh giá dựa trên dữ liệu thu thập thông qua việc sử dụng các cảm biến và kỹ thuật giám sát tình trạng khác nhau.

Mục tiêu của Bảo trì Dự đoán 

Giống như mọi chiến lược bảo trì chủ động khác, phương pháp bảo trì nàynhằm mục đích giảm thiểu số lượng sự cố không mong muốn, tối đa hóa thời gian hoạt động để cải thiện độ tin cậy của thiết bị, máy móc, tài sản. Ngoài ra, Bảo trì, bảo dưỡng dự đoán còn được doanh nghiệp kỳ vọng giúp giảm chi phí vận hành bằng cách tối ưu hóa thời gian bảo trì. Hay nói cách khác, Bảo trì theo dự đoán có thể giúp công tác bảo trì chỉ được thực hiện khi cần thiết và đúng vị trí, thiết bị, phụ tùng, tránh tình trạng bảo trì quá mức gây lãng phí. Từ đó phương pháp này sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện lợi nhuận từ việc cắt giảm chi phí bảo trì dài hạn cũng như tối đa hoá thời gian sản xuất. 

Liệu doanh nghiệp có tự hỏi: Phương pháp này có gì khác với chiến lược Bảo trì phòng ngừa quen thuộc từ trước. Hãy đưa ra câu trả lời sau khi đọc thêm bài viết: Sự khác biệt giữa bảo trì phòng ngừa và Bảo trì dự đoán.

Bảo trì dự đoán hoạt động như thế nào?

Bảo trì dự đoán (PdM) dựa vào các thiết bị giám sát tình trạng để đánh giá hiệu suất của máy móc, thiết bị trong thời gian thực. Các thiết bị giám sát có thể chẩn đoán tình trạng dựa trên công thức tiên đoán và sự giúp đỡ từ Internet of Things (IoT), tạo ra một công cụ chính xác cho việc thu thập và phân tích dữ liệu. Dữ liệu này cho phép xác định bất kỳ lĩnh vực nào cần hoặc sẽ cần chú ý.

Cách bảo trì dự đoán hoạt động
Cách bảo trì dự đoán hoạt động

Hãy xem xét các yếu tố chính được đề cập trong đoạn trên để có được bức tranh rõ nét về cách hoạt động của Bảo trì theo dự đoán:

Thiết bị giám sát tình trạng tài sản

Theo Bảo trì dự đoán, mỗi thiết bị, máy móc đều được kiểm soát bằng cách sử dụng thiết bị giám sát tình trạng. Cụ thể, các máy được trang bị cảm biến thu thập dữ liệu về thiết bị để cho phép đánh giá hiệu quả của tài sản và theo dõi hao mòn trong thời gian thực. Các cảm biến này đo các loại thông số khác nhau tùy thuộc vào loại máy. Thông thường nhất, chúng đo độ rung, tiếng ồn, nhiệt độ, áp suất và mức dầu, nhưng doanh nghiệp hoàn toàn có thể tiến xa hơn thế, chẳng hạn như đo được những thứ như dòng điện và độ ăn mòn.

Đây là bước cần thiết vì mặc dù có sự kiểm tra thường xuyên theo cách truyền thống từ nhân viên bảo trì, nhưng vẫn sẽ có thiếu sót nghiêm trọng – chính là sự hao mòn xảy ra “bên trong” máy móc hoặc những vị trí không thể phát hiện bằng máy móc cơ bản hay “mắt thường”. Bằng cách sử dụng các cảm biến theo dõi tình trạng, đội ngũ kỹ thuật có thể trình bày chính xác những gì đang xảy ra bên trong tài sản mà không có bất kỳ nguy cơ gián đoạn năng suất nào. 

Internet of Things (IoT)

Thu thập dữ liệu chỉ là một phần của quá trình. Bảo trì theo dự đoán còn tích hợp công nghệ IoT để có khả năng chia sẻ dữ liệu. Phương pháp bảo trì này chủ yếu dựa vào các cảm biến này để kết nối các phần tử với hệ thống trung tâm lưu trữ chạy bằng WLAN hoặc mạng LAN hay Cloud (Điện toán đám mây). Từ tính năng chia sẻ dữ liệu mà các máy móc, thiết bị có thể giao tiếp, làm việc cùng nhau để phân tích dữ liệu, đề xuất hành động khắc phục và trực tiếp thực hiện hành động dựa vào các hệ thống được thiết lập từ trước. 

Mô hình dự đoán

Đây là đặc điểm khiến Bảo trì dự đoán vượt xa Bảo trì dựa trên điều kiện. Dữ liệu đã thu thập trên đây được phân tích bằng cách sử dụng các thuật toán dự đoán để phát hiện khi nào tài sản cần phải sửa chữa, bảo dưỡng hay thay thế. 

Các thuật toán này tuân theo một tập hợp các quy tắc được xác định trước để so sánh hành vi hiện tại của tài sản với hành vi dự kiến ​​của nó. Bất kỳ sai lệch nào giữa hiện tại và lịch sử hoạt động đều được coi là dấu hiệu của sự cố hoặc hỏng hóc trong tương lai. Từ đó, kỹ thuật viên có thể can thiệp theo yêu cầu để ngăn chặn những dấu hiệu đó. 

Bảo trì dự đoán và CMMS

Trong những năm qua, Phần mềm CMMS (Ứng dụng quản lý bảo trì) đã đóng một vai trò tích cực trong việc chuyển đổi từ các quy trình thủ công và bảo trì phản ứng sang các kỹ thuật bảo trì chủ động hơn – bao gồm cả Bảo trì dự đoán.

 Phần mềm CMMS (Ứng dụng quản lý bảo trì)
Phần mềm CMMS (Ứng dụng quản lý bảo trì)

Bản thân CMMS mang lại rất nhiều ưu điểm vượt trội để công tác Bảo trì dự đoán được diễn ra hoàn hảo, cụ thể: 

CMMS cung cấp nguồn dữ liệu ban đầu cho Bảo trì dự đoán

Thông tin được thu thập theo thời gian liên quan đến hiệu suất thiết bị giúp doanh nghiệp hình thành cột mốc khởi đầu và dữ liệu ban đầu trước khi triển khai Bảo trì dự đoán. So với những nguồn lưu trữ dữ liệu truyền thống khác như hồ sơ giấy tờ, Excel, tệp bản mềm,…thì CMMS cung cấp nguồn thông tin lịch sử toàn diện, dễ dàng truy cập và theo dõi hơn cả. 

CMMS hỗ trợ tạo cảnh báo và lệnh công việc tự động

Với việc tích hợp cảm biến giám sát tình trạng, phần mềm CMMS có thể tự động tạo cảnh báo hoặc tạo lệnh công việc bất cứ khi nào hệ thống phát hiện thấy thiết bị đang hoạt động sai lệch với các điều kiện và thông số được xác định trước. Những cảnh báo này nhắc nhở nhóm bảo trì thực hiện hành động, từ đó góp phần đáng kể trong việc giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động không mong muốn, tăng hiệu quả tổng thể và giảm chi phí sửa chữa.

Những lời nhắc tự động này có thể dành cho các tác vụ sửa chữa, bảo dưỡng hoặc bảo trì định kỳ. Một số ví dụ phổ biến về cảnh báo và lệnh công việc bao gồm:

  • Tạo công việc bảo trì phòng ngừa sau khi máy đã chạy trong một khoảng thời gian hoặc chu kỳ cụ thể 
  • Tạo nhiệm vụ “Đổ đầy chất làm mát” khi mức chất làm mát trong bình chứa quá thấp 
  • Tạo nhiệm vụ kiểm tra để kiểm tra vòng bi trong động cơ của máy lạnh
  • Tạo nhiệm vụ kiểm tra để kiểm tra tình trạng dây đai trong quạt     

Về bản chất, mặc dù phương pháp PdM tạo ra hệ thống dữ liệu thiết bị có độ chính xác cao, thông tin đó vẫn sẽ bị hạn chế về tính thông dụng nếu chúng không được kết hợp với CMMS hoặc phần mềm chuyên dụng khác. 

Mặt khác, CMMS không thể tự đo lường hoặc dự đoán tình trạng máy móc. Đó là lý do tại sao doanh nghiệp cần phải kết hợp cả CMMS và bảo trì dự đoán để có được một công cụ không thể thiếu cho chiến lược quản lý bảo trì hiện đại.

Tìm hiểu thêm: Có nên áp dụng phần mềm quản lý thiết bị cho doanh nghiệp?

CMMS đóng vai trò như một công cụ tổ chức trung tâm

CMMS tập hợp các thông tin máy móc thiết bị lại với nhau và trình bày chúng trong một nền tảng tập trung cung cấp “báo cáo tình hình” thiết bị hoàn chỉnh.

Ví dụ: Bảo trì dự đoán sẽ cung cấp dữ liệu thô từ máy móc nhưng CMMS đi xa hơn để thu thập thông tin từ các module khác như lịch sử tài sản, hàng tồn kho, quản lý phụ tùng, quản lý lực lượng lao động, lịch trình sửa chữa và hơn thế nữa – do đó giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

CMMS hỗ trợ giải thích dữ liệu

Việc các công cụ trong PdM cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về tình trạng tài sản thông qua phân tích rung, chất bôi trơn, nhiệt, dầu,…tạo ra những dữ liệu khổng lồ và cực kỳ cồng kềnh để sắp xếp và quản lý theo phương pháp truyền thống, điều này sẽ cần đến CMMS để hệ thống lại. 

Cách để thiết lập một chương trình Bảo trì dự đoán

Ngay cả với những doanh nghiệp chưa có đủ nguồn lực về tài chính và nhân sự để sẵn sàng chuyển đổi sang phương pháp bảo trì mới, việc đặt nền tảng cho PdM là điều cần thiết để tạo ra một hệ thống bền vững trong nhiều năm sắp tới. Điều quan trọng là bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng quy mô khi doanh nghiệp đã thích nghi với cách làm mới này.

 Cách để thiết lập một chương trình Bảo trì dự đoán
Cách để thiết lập một chương trình Bảo trì dự đoán

Dưới đây là phác thảo ngắn gọn về các bước thông thường mà một doanh nghiệp cần thực hiện khi “đặt nền móng” cho một chương trình Bảo trì dự đoán:

Bước 1: Xác định các tài sản quan trọng

Hãy bắt đầu bằng cách xác định các thiết bị và hệ thống quan trọng sẽ được đưa vào chương trình Bảo trì này. Các loại thiết bị, máy móc có chi phí sửa chữa/ thay thế cao, có mức độ quan trọng đối với hoạt động sản xuất thường là ứng cử viên sáng giá cho chương trình PdM.

Bước 2: Thiết lập cơ sở dữ liệu

Để chương trình PdM có thể hoạt động thành công, việc bổ sung đầy đủ thông tin về tình trạng máy được coi là một yếu tố quan trọng. Dữ liệu lịch sử cho từng thiết bị sáng giá ở bước 1 có thể lấy từ các nguồn như CMMS, tệp bản cứng, phần mềm doanh nghiệp từ các bộ phận khác, hồ sơ bảo trì và biểu đồ,…

Bước 3: Phân tích và thiết lập các chế độ hư hỏng

Tại thời điểm này, doanh nghiệp sẽ cần thực hiện phân tích về các thiết bị, máy móc quan trọng đã được xác định trước đó, nhằm mục đích thiết lập các chế độ lỗi của chúng.

Bước 4: Đưa ra dự đoán lỗi

Với các loại máy móc thiết bị quan trọng và các chế độ lỗi đã được xác định, bước tiếp theo là thiết kế mô hình tiếp cận phù hợp để tạo cơ sở cho các dự đoán lỗi. Kết quả cuối cùng của giai đoạn này là cung cấp một hệ thống hoàn toàn tự động có khả năng: giám sát điều kiện hoạt động thông qua các cảm biến được cài đặt, hiểu và dự đoán các mẫu do dị thường dữ liệu tạo ra, đồng thời tạo cảnh báo khi có sự sai lệch so với các ngưỡng đã thiết lập

Bước 5: Triển khai thiết bị thí điểm

Đây là nơi mô hình dự đoán được đưa vào thử nghiệm và xác nhận bằng cách triển khai công nghệ cho một nhóm thiết bị thí điểm đã chọn.

Nếu quy trình được thực hiện đúng cách, sẽ có những cải tiến đáng kể đối với hoạt động của công ty, mặc dù các tác động đáng chú ý có thể mất vài tháng để bắt đầu, tùy thuộc vào quy mô và mức độ phức tạp của doanh nghiệp.

Trên đây, SpeedMaint đã chia sẻ tới doanh nghiệp những hướng dẫn cơ bản và toàn diện nhất về xu hướng Bảo trì mới thời đại chuyển số 4.0: Bảo trì dự đoán. Một bài viết là không đủ để bắt đầu một kế hoạch mới hoàn toàn, thế nhưng chúng sẽ là tiền đề quan trọng để khai phá những ý tưởng và kế hoạch mới trong đầu những nhà lãnh đạo và quản lý tài ba. 

SpeedMaint sẵn sàng lắng nghe ý kiến của bạn

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Yêu cầu tư vấn, dùng thử

Let’s Talk

Cho dù bạn đang cần tìm một sản phẩm đầy đủ chức năng hay mở rộng tính năng theo yêu cầu, đội ngũ tư vấn của chúng tôi sẽ giúp bạn tìm ra giải pháp tốt nhất.

Hotline Miền Bắc: 091-482-8236

Hotline Miền Nam: 096-148-5665

Email: sales@speedmaint.com