zenon ile Kestirimci Bakım

Makina ve ekipmanlarınız arıza yapmadan önce haberdar olun ve önlem alın

Doğru anda harekete geçin.

Bakım söz konusu olduğunda, makinelere ve tesislere genellikle sabit aralıklar ile bakım yapılır . Deneyimli bakım personeli bununla birlikte bilir ki : Sabit bir bakım aralığı,  üretimin gereksinimlerini  karşılamaz ve gerçek taleplere veya ihtiyaçlara tepki veremez. Her zaman aynı aralıklarla gerçekleşen sabit bakım, bileşenlerin olması gerekenden daha erken veya daha geç değiştiği anlamına gelebilir. Her ikisi de maliyetleri artırır. Tahmine dayalı önleyici bakım, bakım çabalarını gerçek gereksinimlere yönlendirebilir. Böylece maliyetler azalabilir ve üretim daha akıllı hale gelebilir.

Tahmini Bakım nedir?

Endüstri 4.0 ve Akıllı Fabrika yönetimi gelişmiş verimlilik için yeni fikirler talep ediyor. Önleyici bakım - ileriye dönük akıllı bakım - günümüzde verimli bir şekilde uygulanabilen geleceğe yönelik bir kavramdır. Tahmine dayalı bakım, bir makinenin geleceğine dair bir tahmin sunar. Tahminler, bir makine hizmete alındığında veya deneyim ve öğrenme modellerinden elde edilen verilere dayalı bir bileşenler ortaya çıktığında  yapılır. İleriye dönük akıllı bakımı süreci, sürekli olarak çalışan sistemlerden  veri toplar ve analiz eder. Sistem sürekli olarak öğrenir, gelişir ve bir model üzerinden canlı verilerin yorumlanmasını sağlar. Bu nedenle, sıkı bakım döngüleri, her bir makine ve her bileşen için ayrı servis süreleriyle değiştirilebilir. Modellerin analizi ve oluşturulması, şirkette doğrudan şirket içinde veya buluttaki bir hizmet aracılığıyla gerçekleştirilebilir

Tahmini önleyici bakım her zaman gelecek için % 100 kesin iddialar veremese de, bakım görevlerini yerine getirmek için en uygun zaman için,  gelişmiş  göstergeler ve veriler sağlayabilir.

zenon ve önleyici Bakım

zenon önleyici bakım hizmetleri için ideal bir platformdur - Microsoft  Azure Machine Learning ile bağlantılı olarak çalışabilir ve :

1. zenon sensör verilerini gerçek zamanlı olarak toplar.

2. zenon Azure Machine Learning veya benzer bir uygulama ile iletişim kurar ve ayrıca verilerin kalıcı olarak saklanmasını sağlar.

3. Harici uygulamada bu veriler makine öğrenimi için kullanılır. Sistem, deneyimini sürekli olarak genişletir ve öğrenmeye devam eder.

4. sistem modellemesi , harici uygulamada gerçekleşir: Hangi makine veya bileşen, hangi verilere dayalı olarak hangi müdahaleyi gerektirir konuları ortaya çıkar

5. zenon modeli alarak SCADA sisteminde gösterir. İlgili etkileşim kullanıcı arayüzünde planlanır ve iletilir.

zenon Önleyici Bakım : Rekabet gücü için daha esnek

Doğru zamanda bakım, sabit bir döngüye sahip olma ile kıyaslandığında bir dizi avantaj sunar. Her şeyden önce: makine gereksinimlerinize göre korunabilir. Artan üretimler sonrasında , bakım sürelerini kısaltır ve böylece makine hasarını önler. Daha az yük uygulaması bakım süresini erteler ve böylece gereksiz masrafları ve arıza sürelerini azaltır. Yedek parçalar bu sayede doğru zamanda ve doğru miktarda sipariş edilebilir ve mühendislik zamanı en uygun şekilde planlanabilir.