Bảo trì dự đoán (PdM) là gì? Những điều bạn cần biết

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance - PdM) ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu gia hiệu suất, an toàn và tiết kiệm trong các ngành công nghiệp qua hoạt động bảo trì bảo dưỡng máy móc thiết bị. Với việc kết hợp giữa dữ liệu và công nghệ dự đoán, PdM không chỉ giúp tối ưu hóa sự hoạt động của thiết bị mà còn ngăn chặn sự cố trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. 

Hãy cùng IZISolution khám phá Bảo trì dự đoán (PdM) là gì và những vấn đề xoay quanh qua bài viết dưới đây.
 

I. Bảo trì dự đoán (PdM) là gì?

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance - PdM) là một phương pháp quản lý bảo trì và sửa chữa các thiết bị công nghiệp, máy móc hoặc hệ thống bằng cách sử dụng dự đoán dữ liệu để xác định khi cần thực hiện bảo trì hoặc sửa chữa trước khi sự cố xảy ra. Mục tiêu của PdM là tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động không lập trình (downtime) và giảm chi phí bảo trì.

PdM sử dụng các công nghệ và phương pháp như cảm biến, mạng lưới máy tính, học máy (machine learning), và trí tuệ nhân tạo để theo dõi và dự đoán tình trạng của các thiết bị. Thông qua việc thu thập dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát, hệ thống PdM có thể phân tích dữ liệu này để dự đoán khi nào thiết bị có thể gặp sự cố hoặc yếu đối tượng. Khi dự đoán rằng một thiết bị cần được bảo trì hoặc sửa chữa, quy trình bảo trì có thể được lên kế hoạch trước và thực hiện trước khi gặp sự cố, giúp tránh được downtime không kế hoạch và tiết kiệm chi phí.

Theo nghiên cứu và khảo sát của Chương trình Quản lý Năng lượng Liên bang Mỹ (FEMP) và Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (US Department of Energy), sử dụng một chương trình bảo trì dự đoán hiệu quả có khả năng đem lại nhiều lợi ích đáng kể. Thay vì tiếp tục áp dụng bảo trì phản ứng, doanh nghiệp có thể:

• Tiết kiệm từ 30% đến 40% chi phí bảo trì. Điều này là một cách hiệu quả để quản lý nguồn lực và tài chính.

• Loại bỏ sự cố với mức lên tới 75%. Điều này giúp giảm nguy cơ gặp sự cố đáng kể, đồng nghĩa với việc bảo đảm tính liên tục của quá trình sản xuất.

• Tăng tỷ lệ lợi nhuận ròng (ROI) lên 10 lần, đồng thời tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của các hoạt động bảo trì.

• Giảm thời gian downtime trong sản xuất một cách đáng kể, từ 35% đến 45%, giúp doanh nghiệp duy trì tính liên tục trong quá trình sản xuất.

• Tăng sản lượng sản xuất lên đến 25%, tạo điều kiện thuận lợi cho mở rộng và phát triển hoạt động sản xuất.
  
  Xem thêm: KPIs trong bảo trì máy móc thiết bị: Cách xây dựng và theo dõi chỉ số KPI

II. Lợi ích của bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho các doanh nghiệp và tổ chức, bao gồm:

• Giảm chi phí bảo trì: Bảo trì dự đoán giúp dự đoán kịp thời các vấn đề bảo trì và sửa chữa trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Điều này giúp giảm chi phí bảo trì so với phản ứng khi sự cố đã xảy ra.

• Tăng tính sẵn sàng của thiết bị: Bằng cách dự đoán tình trạng của thiết bị và thực hiện bảo trì dự đoán, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng thiết bị luôn sẵn sàng hoạt động và không gây gián đoạn cho quá trình sản xuất hoặc hoạt động kinh doanh.

• Loại bỏ sự cố và gián đoạn: PdM giúp loại bỏ sự cố và gián đoạn trong quá trình sản xuất hoặc hoạt động, đảm bảo tính liên tục và ổn định.

• Nâng cao hiệu suất thiết bị: Việc thực hiện bảo trì dự đoán dựa trên dữ liệu và thông tin dự đoán giúp tối ưu hóa hiệu suất của thiết bị, kéo dài tuổi thọ của chúng và giảm mức tiêu hao năng lượng.

• Tăng tỷ lệ lợi nhuận ròng (ROI): Bảo trì dự đoán giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài sản và tài chính, dẫn đến tăng tỷ lệ lợi nhuận ròng và hiệu quả tài chính.

• Giảm thời gian ngừng hoạt động (downtime): Việc dự đoán và lên kế hoạch bảo trì trước giúp giảm thiểu thời gian downtime không kế hoạch, đồng nghĩa với việc duy trì tính liên tục trong hoạt động kinh doanh.

• Tăng tỷ lệ an toàn: PdM giúp theo dõi tình trạng của thiết bị và đánh giá các yếu tố an toàn. Điều này giúp đảm bảo an toàn cho nhân viên và môi trường làm việc.

• Tối ưu hóa lịch trình bảo trì: Bảo trì dự đoán cho phép lên kế hoạch bảo trì vào thời điểm tối ưu, tránh lãng phí thời gian và tài nguyên cho các công việc không cần thiết.

• Tăng cường sự linh hoạt: PdM giúp dự đoán và ứng phó với biến đổi trong tình trạng của thiết bị hoặc môi trường làm việc, giúp tối ưu hóa quá trình quản lý tài sản và bảo trì.

• Tăng hiệu quả sản xuất và cạnh tranh: Việc duy trì thiết bị và tài sản ở trạng thái tốt nhất có thể giúp tăng hiệu suất sản xuất, làm tăng cạnh tranh và sự hài lòng của khách hàng.

III. Thành phần của Hệ thống bảo trì dự đoán

1. Hệ thống cảm biến

Cảm biến là mắt thần của hệ thống bảo trì dự đoán. Chúng được sử dụng để thu thập dữ liệu từ thiết bị và máy móc. Cảm biến có thể đo lường nhiều thông số khác nhau như nhiệt độ, áp suất, dòng điện, rung động, hoặc hóa chất. Dữ liệu từ các cảm biến này cho phép hệ thống theo dõi và ghi lại tình trạng hoạt động của thiết bị, và nếu có bất kỳ biến đổi nào ngoài dự kiến, hệ thống cảm biến sẽ gửi dữ liệu về hệ thống quản lý bảo trì.

2. Công nghệ Internet of Things (IoT)

IoT kết nối các thiết bị và máy móc vào mạng internet, cho phép chúng giao tiếp với nhau và gửi dữ liệu đến hệ thống quản lý. Trong hệ thống bảo trì dự đoán, IoT chơi một vai trò quan trọng bằng cách kết nối các cảm biến và thiết bị với hệ thống trung tâm. Dữ liệu từ IoT giúp theo dõi và điều khiển các thiết bị từ xa, giúp ngăn ngừng hoạt động không kế hoạch và tối ưu hóa quá trình bảo trì.

3. Mô hình dự đoán

Mô hình dự đoán là trái tim của hệ thống bảo trì dự đoán. Đây là phần của hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và các thuật toán phân tích dữ liệu để dự đoán tình trạng tương lai của thiết bị. Mô hình này sử dụng dữ liệu từ cảm biến và IoT để tạo các dự đoán về khi nào thiết bị có thể gặp sự cố hoặc cần bảo trì. Mô hình dự đoán có thể dựa trên nhiều phương pháp, bao gồm mô hình học máy, mạng nơ-ron, học sâu (deep learning) và nhiều kỹ thuật khác.

IV. Các bước thiết lập được một chương trình bảo trì dự đoán hiệu quả

1. Phân tích lịch sử dữ liệu và xác định tài sản quan trọng

Điều quan trọng là thu thập và phân tích dữ liệu lịch sử về hoạt động và bảo trì của thiết bị. Điều này giúp xác định các mẫu hoạt động bình thường và dự đoán các vấn đề có thể xảy ra. Đồng thời, xác định tài sản quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh để ưu tiên triển khai hệ thống bảo trì dự đoán.

2. Cài đặt cảm biến IoT

Cảm biến IoT chói sáng trong lĩnh vực bảo trì dự đoán. Phương pháp này dựa vào các cảm biến gắn trên thiết bị máy móc để liên kết chúng với hệ thống trung tâm, thường chạy trên WLAN, mạng LAN hoặc trong môi trường đám mây (cloud computing). Thông qua khả năng chia sẻ dữ liệu của IoT, các thiết bị có khả năng tương tác và cộng tác để phân tích dữ liệu, từ đó đề xuất cho doanh nghiệp các kế hoạch hành động để khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất.

Tuy nhiên, việc áp dụng cảm biến đòi hỏi sự nghiên cứu kỹ lưỡng và hiểu rõ hoạt động của từng loại thiết bị. Điều này đặc biệt quan trọng, vì một số máy móc có thể chỉ cần một cảm biến, trong khi các thiết bị phức tạp có thể cần nhiều loại cảm biến để đảm bảo dự đoán chính xác. Điều này đòi hỏi sự đánh giá cẩn thận và lựa chọn cẩn trọng về loại cảm biến thích hợp cho từng ứng dụng cụ thể.

3. Thiết lập các thông số trên thiết bị

Điều chỉnh và thiết lập các thông số trên thiết bị sao cho chúng phù hợp với mục tiêu của bảo trì dự đoán. Điều này bao gồm việc đặt ngưỡng cảnh báo cho các thông số cụ thể, như nhiệt độ tối đa hoặc áp suất tối thiểu, để đảm bảo rằng hệ thống có thể phát hiện các biến đổi không mong muốn.

4. Thiết lập các mục hành động khi cảnh báo được kích hoạt

Xác định các hành động cụ thể mà bạn sẽ thực hiện khi hệ thống cảm biến phát hiện các cảnh báo hoặc vượt ngưỡng đặt ra. Điều này có thể bao gồm việc thông báo cho nhóm bảo trì, tạo lịch trình bảo trì, hoặc ngắt kết nối thiết bị để ngăn ngừng hoạt động không kế hoạch.

5. Đảm bảo có hệ thống thích hợp tại chỗ

Hãy đảm bảo rằng bạn đã triển khai hệ thống quản lý dữ liệu và phân tích dữ liệu phù hợp để tiếp nhận và xử lý dữ liệu từ các cảm biến IoT. Điều này bao gồm việc sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, và giao tiếp với các thiết bị cảm biến.

V. Phương pháp bảo trì dự đoán phổ biến

1. Phân tích âm thanh sóng âm

Phương pháp này dựa trên việc theo dõi âm thanh phát ra từ các máy móc và thiết bị. Khi máy móc hoạt động, nó tạo ra âm thanh và sóng âm cụ thể. Các công cụ như máy ghi âm hoặc máy phân tích sóng âm được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu âm thanh này. Các bất thường trong âm thanh, như tiếng kêu rít, tiếng rèn rú, hoặc âm thanh không đều, có thể chỉ ra sự cố hoặc hỏng hóc trong máy móc. Phân tích âm thanh sóng âm cung cấp thông tin quý báu để dự đoán khi nào cần thực hiện bảo trì hoặc thay thế các linh kiện.

2. Phân tích độ rung

Phân tích độ rung là một phương pháp bảo trì dự đoán phổ biến cho máy móc và thiết bị có các bộ phận chuyển động, như động cơ, bơm, và biến tần. Cảm biến rung được sử dụng để đo độ rung và tạo ra các biểu đồ rung để theo dõi biến đổi theo thời gian. Khi máy móc bắt đầu bị hỏng hoặc gặp vấn đề, độ rung thường tăng lên hoặc thay đổi. Các dấu hiệu này giúp phát hiện sớm vấn đề và xác định cần bảo trì, điều này giúp tránh sự cố nghiêm trọng và giảm thiểu thời gian dừng máy.

3. Phân tích chất lượng dầu

Phương pháp này liên quan đến việc kiểm tra chất lượng và tính trạng của dầu máy trong các hệ thống cơ khí và máy móc. Dầu là một phần quan trọng của việc bôi trơn và làm mát cho máy móc. Khi dầu bị ô nhiễm hoặc bị mất tính chất bôi trơn, nó có thể gây hỏng hóc cho máy móc. Phân tích chất lượng dầu bao gồm kiểm tra các chỉ số như màu sắc, độ nhớt, và hàm lượng các tạp chất có thể gây hỏng hóc. Khi các chỉ số này bất thường, động cơ hoặc máy móc có thể đối diện với nguy cơ sự cố, và bảo trì dự đoán có thể được thực hiện để thay thế hoặc làm mới dầu máy.

4. Phân tích nhiệt độ hồng ngoại

Phân tích nhiệt độ hồng ngoại là một phương pháp quan trọng trong bảo trì dự đoán, đặc biệt phù hợp cho các thiết bị và hệ thống có khả năng tạo ra nhiệt độ. Thiết bị cảm biến hồng ngoại được sử dụng để đo nhiệt độ bề mặt của máy móc và thiết bị. Bằng cách theo dõi sự biến đổi của nhiệt độ theo thời gian, các kỹ thuật viên bảo trì có thể phát hiện sự cố hoặc hỏng hóc trong máy móc. Chẳng hạn, nếu nhiệt độ tăng đột ngột hoặc không đều, điều này có thể chỉ ra một vấn đề cần được giải quyết. Phân tích nhiệt độ hồng ngoại giúp ngăn chặn các sự cố và giảm thiểu thời gian dừng máy.

5. Phân tích mạch động cơ

Phân tích mạch động cơ liên quan đến việc theo dõi và đánh giá hiệu suất của các động cơ trong các hệ thống công nghiệp. Các biến số như dòng điện, điện áp và tần số được theo dõi để đảm bảo rằng động cơ hoạt động trong điều kiện bình thường. Bất thường trong các biến số này có thể chỉ ra sự cố trong động cơ, như đứt dây, hỏng cảm biến hoặc hỏng gương cơ điện. Phân tích mạch động cơ giúp dự đoán sự cố và kế hoạch bảo trì trước khi sự cố xảy ra, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí.

VI. Các ứng dụng của Bảo trì dự đoán (PdM)

1. Ngành sản xuất

Bảo trì thiết bị công nghiệp: Trong sản xuất, PdM có thể được sử dụng để giám sát và dự đoán tình trạng của máy móc và thiết bị sản xuất. Điều này giúp ngăn ngừng hoạt động không kế hoạch, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí bảo trì.

Bảo trì hệ thống máy tiện và dây chuyền sản xuất: PdM có thể theo dõi hệ thống máy tiện và dây chuyền sản xuất để xác định sự cố, sự hỏng hóc hoặc thiết bị đang hoạt động không hiệu quả. Điều này giúp tối ưu hóa sản lượng và giảm downtime.

2. Ngành giao thông vận tải

Bảo trì động cơ và phương tiện giao thông: PdM có thể sử dụng để theo dõi động cơ và phương tiện giao thông, dự đoán khi nào cần bảo trì hoặc thay thế các linh kiện. Điều này giúp tăng tính sẵn sàng của phương tiện và giảm nguy cơ sự cố trên đường.

Quản lý hệ thống đường ray và đường bộ: Trong hệ thống giao thông đường ray và đường bộ, PdM có thể được sử dụng để giám sát và duy trì hệ thống đường ray, cầu, và cơ sở hạ tầng. Điều này giúp đảm bảo an toàn và hiệu quả trong giao thông vận tải.

3. Ngành hàng không

Bảo trì máy bay: Trong ngành hàng không, an toàn là mối quan tâm hàng đầu. PdM có thể được sử dụng để giám sát và bảo trì máy bay, đặc biệt là động cơ máy bay. Việc theo dõi và dự đoán tình trạng của các bộ phận cốt lõi giúp đảm bảo an toàn trong các chuyến bay.

Bảo trì hạ cánh và hệ thống dẫn đường: PdM có thể giúp duy trì các hệ thống hạ cánh và dẫn đường tại sân bay, đảm bảo tính an toàn và hiệu quả trong việc đón và tiếp đón các chuyến bay.

VII. Ưu và nhược điểm của bảo trì dự đoán

Ưu điểm của bảo trì dự đoán (PDM):

• Tối ưu hóa sự hoạt động của thiết bị: PDM giúp đảm bảo rằng bảo trì chỉ được thực hiện khi cần thiết, giúp tối ưu hóa sự hoạt động của thiết bị và máy móc. Điều này giúp tăng hiệu suất và giảm thời gian ngừng hoạt động.

• Giảm chi phí bảo trì: PDM giúp tránh việc thực hiện bảo trì dựa trên thời gian hoặc lịch trình cố định, từ đó giảm chi phí bảo trì không cần thiết.

• Dự đoán lỗi trước: PDM sử dụng dữ liệu và mô hình dự đoán để phát hiện các dấu hiệu sớm của lỗi hoặc sự cố trong thiết bị. Điều này giúp ngăn chặn sự cố trước khi chúng trở nên nghiêm trọng và tạo ra sự cố lớn.

• Tăng tuổi thọ của thiết bị: Bằng cách giúp đảm bảo rằng thiết bị được bảo trì đúng lúc, PDM có thể kéo dài tuổi thọ của chúng.

• Tăng sự an toàn: Bảo trì dự đoán giúp đảm bảo an toàn cho công nhân và môi trường làm việc bằng cách ngăn chặn sự cố không mong muốn.

Nhược điểm của bảo trì dự đoán (PDM):

• Chi phí ban đầu cao: Triển khai hệ thống PDM yêu cầu đầu tư lớn vào cảm biến, phần mềm, và đào tạo nhân viên. Điều này có thể tạo ra ngưỡng khó khăn cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa.

• Phụ thuộc vào dữ liệu chính xác: PDM đòi hỏi dữ liệu đầu vào chính xác và thường xuyên. Nếu dữ liệu không đúng hoặc không đủ, kết quả dự đoán có thể không tin cậy.

• Khả năng tích hợp với hệ thống hiện có: Đôi khi, tích hợp hệ thống PDM vào một hệ thống quản lý bảo trì hiện có có thể khó khăn và đòi hỏi sự đầu tư thêm.

• Khả năng dự đoán bị giới hạn: PDM dựa vào mô hình dự đoán, và mô hình này có thể không thể hiện hoàn toàn mọi yếu tố và biến đổi trong quá trình hoạt động thực tế của thiết bị.

• Khả năng thất bại của công nghệ: Một hệ thống PDM có thể gặp sự cố kỹ thuật hoặc bị tấn công mạng, ảnh hưởng đến khả năng dự đoán và quản lý bảo trì.
  
  Xem thêm: Tổng quan về phần mềm quản lý bảo trì máy móc thiết bị CMMS
  Phần mềm quản lý Bảo trì thiết bị iCMMS

Trên đây là cái nhìn tổng thể về Bảo trì dự đoán (PdM). Nếu bạn đang tìm kiếm một phần mềm quản lý bảo trì thiết bị CMMS. Hãy liên hệ ngay với IZISolution để được tư vấn và dùng thử phần mềm miễn phí nhé!