Các loại hình bảo trì và mô hình thuật toán học máy trong Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán là một phương pháp quản lý tài sản dựa trên việc sử dụng dữ liệu và các thuật toán học máy để dự đoán khi nào một thiết bị có thể xảy ra sự cố. Phương pháp này giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động bất ngờ, tăng tuổi thọ của thiết bị và giảm chi phí bảo trì.

I – Bối cảnh

Hiện nay rất nhiều doanh nghiệp có thể bảo trì máy móc và thiết bị thường xuyên, nói cách khác, máy được bảo trì khi không cần thiết. Trong trường hợp này, doanh nghiệp đang “ném tiền qua cửa sổ”, lãng phí tài nguyên vào việc bảo trì không cần thiết. Ví dụ, doanh nghiệp có thể thay dầu cho xe của mình mỗi ngày. Điều này không tối ưu và sẽ lãng phí rất nhiều tiền vào việc bảo trì không cần thiết.

Thứ hai, việc doanh nghiệp không thực hiện bảo trì máy móc một cách thường xuyên có thể dẫn đến hư hỏng trong quá trình hoạt động. Hệ quả của việc không bảo dưỡng định kỳ có thể tạo ra chi phí sửa chữa lớn. Doanh nghiệp không chỉ phải gánh chịu chi phí sửa chữa mà còn phải chịu tổn thất từ việc mất sản lượng. Nếu một máy móc trong dây chuyền lắp ráp gặp sự cố, toàn bộ dây chuyền sẽ ngừng hoạt động, từ đó dẫn đến việc mất lợi nhuận. Hơn nữa, doanh nghiệp cũng có thể phải đối mặt với các chi phí pháp lý và y tế nếu có sự cố gây thương tích do hư hỏng xảy ra.

Những khó khăn trong công tác quản lý và bảo trì của doanh nghiệp

Thứ ba, máy móc được bảo trì khi cần bảo dưỡng, còn gọi là bảo trì dự đoán. Đây rõ ràng là giải pháp thay thế tốt hơn trong ba giải pháp. Theo Deloitte báo cáo rằng việc sử dụng giải pháp công nghệ cho bảo trì dự đoán sẽ giúp tăng năng suất lên 25%, giảm 70% sự cố và giảm 25% chi phí bảo trì. Vậy tại sao phải chờ sự cố xảy ra? Chúng ta có thể đi trước một bước với bảo trì dự đoán.

II – Một số phương pháp bảo trì phổ biến

1. Bảo trì phản ứng hoặc bảo trì khắc phục

Bảo trì khắc phục còn được gọi là “chạy đến khi hỏng”, là loại chiến lược bảo trì đơn giản và cơ bản nhất. Nó bao gồm việc chờ cho đến khi một thành phần hoặc hệ thống hỏng trước khi hành động. Mặc dù bảo trì phản ứng có thể phù hợp với các hệ thống có rủi ro thấp, nhưng nó có một số nhược điểm. Chủ yếu là nó có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động và sửa chữa bất ngờ, làm tăng nguy cơ xảy ra sự cố an toàn hoặc nguy cơ môi trường.

2. Bảo trì phòng ngừa

Bảo trì phòng ngừa bao gồm việc lên lịch các nhiệm vụ bảo trì thường xuyên theo các khoảng thời gian được xác định trước, điều này xảy ra bất kể tình trạng của thiết bị. Ví dụ, một công ty có thể lên lịch cho một kỹ thuật viên kiểm tra và bôi trơn máy móc sáu tháng một lần, không quan trọng máy móc đã được sử dụng bao nhiêu. Mặc dù cách tiếp cận này giúp xác định và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, nhưng doanh nghiệp cũng có nguy cơ phải thực hiện các nhiệm vụ và chi phí bảo trì không cần thiết.

3. Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu nhiều hơn hay nói cách khác là bảo trì dự đoán sử dụng phân tích dữ liệu tinh vi và thuật toán học máy để dự đoán các lỗi thiết bị tiềm ẩn. Bằng cách liên tục theo dõi các chỉ số hiệu suất quan trọng (áp suất, tiếng ồn, lưu lượng, v.v.), lịch sử bảo trì, các thuật toán có thể phát hiện ra các bất thường hoặc các mẫu cho thấy sự cố đang xảy ra.

III – Chi tiết về ứng dụng thuật toán học máy cho “Bảo trì dự đoán”

1. Mức độ quan trọng của “Bảo trì dự đoán”

Trong thế giới kinh doanh phát triển nhanh chóng ngày nay, các công ty đang phải đối mặt với mức độ cạnh tranh và thay đổi chưa từng có, điều này đã gây áp lực lên các doanh nghiệp trong mọi ngành để theo kịp những kỳ vọng cao này, dẫn đến những thách thức trong việc duy trì chuỗi cung ứng giá cả phải chăng và các mối quan hệ sản xuất.

Thêm vào những thách thức này, tình hình thương mại và và thị trường liên tục thay đổi. Cùng nhau, những yếu tố này khiến việc các doanh nghiệp trở nên nhanh nhẹn và thích nghi để tồn tại và phát triển trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Do đó, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang chuyển sang các giải pháp sáng tạo, bao gồm cả bảo trì dự đoán, để đạt được lợi thế cạnh tranh cao hơn.

Bảo trì dự đoán là một trong những giải pháp hứa hẹn nhất cho các doanh nghiệp hiện đại, đặc biệt là những doanh nghiệp có tài sản giá trị cao và hoạt động lớn, phức tạp. Nhưng nó không chỉ dành cho các tập đoàn lớn với hoạt động khổng lồ. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng có thể tận dụng công nghệ này vì nó đã trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn bao giờ hết.

2. Bảo trì dự đoán có thể sử dụng trong những ngành nào?

Sản xuất

Sản xuất là một ngành công nghiệp rộng lớn, với bảo trì dự đoán tìm thấy ứng dụng trong nhiều thiết bị và quy trình khác nhau. Lấy ví dụ về sản xuất thực phẩm và đồ uống. Một nhà sản xuất đồ uống đóng chai có thể sử dụng cảm biến để theo dõi hiệu suất của máy chiết rót. Bằng cách sử dụng cảm biến để phát hiện những thay đổi về độ rung, nhiệt độ hoặc áp suất, họ có thể lên lịch bảo trì phòng ngừa, cũng như giảm nguy cơ ô nhiễm và đảm bảo mức chiết rót nhất quán.

Hoặc trong ngành dược phẩm, có thể theo dõi thiết bị được sử dụng trong quá trình sản xuất, chẳng hạn như máy ép viên, máy trộn và máy đóng gói. Điều này có thể ngăn ngừa sự chậm trễ trong việc cung cấp thuốc cứu người.

Dầu khí

Trong hoạt động khoan ngoài khơi, các công ty có thể sử dụng các giải pháp bảo trì dự đoán để giám sát thiết bị khoan của mình: mũi khoan, động cơ và máy bơm. Trong ngành này, sự cố thiết bị và thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch có thể khiến mất hàng triệu đô la chi phí sản xuất và bảo trì.

Một ví dụ khác là trong đường ống. Rò rỉ đường ống có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho môi trường và việc phát hiện và sửa chữa chúng nhanh chóng là rất quan trọng. Với các giải pháp phù hợp, cảm biến có thể phát hiện những thay đổi về áp suất và lưu lượng, cảnh báo nhóm bảo trì thực hiện các hành động khắc phục trước khi rò rỉ.

Vận tải

Trong vận tải, thiết bị quan trọng có thể bao gồm động cơ và hộp số trong xe cộ, máy bay và tàu hỏa. Ví dụ, các hãng hàng không có thể sử dụng cảm biến cho động cơ máy bay của họ để phát hiện bất kỳ bất thường nào về độ rung, nhiệt độ hoặc các yếu tố khác. Bằng cách phân tích dữ liệu này, họ có thể lên lịch bảo trì trước khi bất kỳ sự cố nào xảy ra, giảm nguy cơ chậm trễ hoặc hủy chuyến tốn kém. Tương tự như vậy, các công ty vận chuyển có thể sử dụng bảo trì dự đoán cho động cơ tàu của họ và tránh sự cố bất ngờ khi đang ở trên biển.

Chăm sóc sức khỏe

Một ví dụ về bảo trì dự đoán trong chăm sóc sức khỏe là giám sát các thiết bị y tế như máy MRI, máy X-quang và máy quét CT. Những máy này rất quan trọng để chẩn đoán và điều trị bệnh nhân, và bất kỳ thời gian ngừng hoạt động nào cũng sẽ ảnh hưởng đến kết quả của bệnh nhân.

Có thể áp dụng cách tiếp cận tương tự cho cơ sở hạ tầng bệnh viện như hệ thống HVAC (là viết tắt của cụm từ Heating, Ventilating, Air Conditioning – hệ thống sưởi ấm, thông gió và điều hoà không khí) và máy phát điện dự phòng. Điều quan trọng là bệnh viện luôn hoạt động và sẵn sàng ứng phó với các trường hợp khẩn cấp. Vì vậy, thực hiện các biện pháp chủ động cho thiết bị cơ sở hạ tầng của bệnh viện chắc chắn là một ý tưởng hay.

Năng lượng

Lấy tuabin gió làm ví dụ. Với việc theo dõi thời gian thực các thành phần quan trọng như hộp số và cánh quạt, có thể xác định khi nào ổ trục bắt đầu mòn và lên lịch bảo dưỡng trước khi chúng hỏng. Hoặc có thể theo dõi sản lượng của tấm pin mặt trời và xem khi nào chúng bắt đầu xuống cấp. Chỉ cần vệ sinh và sửa chữa đơn giản là có thể cải thiện hiệu suất của chúng và tăng lượng điện được tạo ra từ các nguồn tái tạo.

Nông nghiệp

Bảo trì dự đoán có thể giúp nông dân duy trì thiết bị của mình ở tình trạng tối ưu vào đúng thời điểm cần thu hoạch cây trồng.

Nó cũng có thể giúp ích cho nông nghiệp chính xác, bao gồm việc sử dụng công nghệ để tối ưu hóa hoạt động canh tác, chẳng hạn như cảm biến theo dõi độ ẩm đất, mức độ dinh dưỡng và điều kiện thời tiết. Vì nông dân đảm bảo rằng họ đang hoạt động bình thường, họ nhận được dữ liệu chính xác để đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm trồng, tưới và thu hoạch cây trồng.

Giao thông đường bộ

Với nhu cầu cấp thiết phải cải thiện cơ sở hạ tầng giao thông được đánh giá kém, các nhà quản lý tài sản tận dụng các chiến lược bảo trì dự đoán để giảm chi phí vòng đời trong khi tối đa hóa hoặc duy trì hiệu suất của đường bộ và các tài sản trên đường bộ như biển báo, hộ lan, mặt đường,…

>>Xem thêm: Áp dụng học máy trong bảo trì kết cấu hạ tầng đường bộ

Hạ tầng kỹ thuật

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các thiết bị và cảm biến, các đơn vị quản lý hạ tầng kỹ thuật đô thị như chiếu sáng, điện, nước,… có thể dự đoán và ngăn chặn các sự cố về tài sản trước khi chúng xảy ra. Điều này giúp giảm thời gian ngừng hoạt động, giảm thất thoát và tiết kiệm chi phí bảo trì.

3. Lợi ích của bảo trì dự đoán

Giảm thời gian chết

Bảo trì dự đoán làm giảm nguy cơ ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và giảm thiểu tác động của nó đến hoạt động. Điều này là do đang lên lịch bảo trì hoặc sửa chữa trước khi sự cố xảy ra. Về cơ bản, thiết bị không bao giờ ngừng hoạt động (trừ khi đã đến lúc nâng cấp lên một máy móc tốt hơn).

Tăng tuổi thọ thiết bị

Hãy nhớ là ứng dụng thuật toán học máy cho bảo trì dự đoán ”đang giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn”. Điều này có nghĩa là thiết bị ít có khả năng bị hỏng hơn, về lâu dài sẽ kéo dài tuổi thọ chung của thiết bị. Thêm vào đó, thiết bị sẽ luôn hoạt động ở mức tối ưu, giảm hao mòn trên từng thành phần.

Tiết kiệm chi phí

Đợt tiết kiệm chi phí đầu tiên liên quan đến việc loại bỏ các sửa chữa khẩn cấp và thời gian ngừng hoạt động không theo kế hoạch. Đợt thứ hai đến từ việc giảm chi phí lao động và loại bỏ việc thay thế các bộ phận không cần thiết. Tiết kiệm chi phí gián tiếp là đợt thứ ba — bằng cách đảm bảo rằng thiết bị hoạt động ở hiệu suất tối đa, giúp giảm lãng phí năng lượng và giảm hóa đơn tiền điện.

Nâng cao năng suất lao động

Bảo trì dự đoán có hiệu ứng lan tỏa trong toàn bộ doanh nghiệp. Người lao động có thể dành nhiều thời gian hơn để tập trung vào nhiệm vụ của mình và ít thời gian hơn để giải quyết các vấn đề về thiết bị. Và khi máy móc hoạt động ở hiệu suất cao nhất, nó thường tạo ra sản lượng chất lượng cao hơn, thúc đẩy năng suất hơn nữa.

Chất lượng sản phẩm được cải thiện

Với máy móc hoạt động tốt, doanh nghiệp có thể sản xuất ra những sản phẩm đồng đều, đáng tin cậy và chất lượng cao hơn. Điều này không chỉ giúp tăng sự hài lòng của khách hàng mà còn giúp xây dựng danh tiếng tích cực trên thị trường. Trong các ngành công nghiệp mà chất lượng là yếu tố quan trọng nhất như thực phẩm và đồ uống, dược phẩm và ô tô, bảo trì dự đoán có thể tạo ra sự khác biệt rất lớn

>>Xem thêm: Kỹ Thuật Học Máy: Giải Pháp Đột Phá Trong Bảo Trì Dự Đoán

IV – Kết luận

Tóm lại, việc ứng dụng thuật toán học máy cho bảo trì dự đoán là một phương pháp tiếp cận mang tính đột phá trong bảo trì tài sản, có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động, giảm thời gian chết và tiết kiệm tiền.

Tuy nhiên, việc triển khai chiến lược bảo trì dự đoán đòi hỏi phải thay đổi tư duy và cách tiếp cận. Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng cùng một chiến lược bảo trì trong nhiều thập kỷ. Điều này thường đúng ngay cả khi các lĩnh vực khác trong hoạt động của họ đã được hiện đại hóa bằng các công nghệ và phương pháp mới. Việc áp dụng phương pháp bảo trì dự đoán đòi hỏi nỗ lực của cả nhóm và sự sẵn sàng phá bỏ những thói quen cũ của chủ doanh nghiệp.

SpeedMaint đã và đang nghiên cứu áp dụng thuật toán học máy và mô hình dự đoán vào lĩnh vực bảo trì, trong tương lai sẽ đưa vào ứng dụng thực tiễn cho lĩnh vực nhằm giúp các doanh nghiệp quản lý và vận hành tài sản của mình tốt. Nếu bạn có nhu cầu hãy để lại thông tin để chúng tôi có thể tư vấn chi tiết hơn.