IoT Worlds
الصناعة 4.0مقالات

المكدس التقني لمنصة الصيانة التنبؤية المتقدمة (PDM) للصناعة 4.0

الإنترنت الصناعي للأشياء (IoT) هو مصطلح محدد يستخدم لدمج الأنظمة السيبرانية الفيزيائية (CPS). يتم تطبيقه في مجال الرصد والصيانة للصناعات المتنوعة التي تشمل التصنيع والنقل والمرافق العامة. من خلال إدخال إنترنت الأشياء في الإعداد الصناعي أدى إلى تطوير كفاءة وموثوق بها أنظمة الأتمتة والتحكم الصناعية (IACS) يشار إليها باسم التكنولوجيا التشغيلية (OT).

CPS هو نظام تقليدي (البرمجيات، والأجهزة، واجهة الاتصال، مستشعرات إنترنت الأشياء، الحافة، والحوسبة السحابية) يكون مركزيًا في المقام الأول إذا لم يتم توزيعه. يلعب CPS دورًا أساسيًا في الصناعة 4.0، كأصل مادي متكامل بين الآلات وموارد الحوسبة. وحدة إضافية من البرمجيات الذكية (الذكاء الاصطناعي – الذكاء الاصطناعي) من المحتمل أن تضيف قيمة في أنظمة الرصد والصيانة القائمة على إنترنت الأشياء.

تكلفة صيانة أحد الأصول الصناعية كبيرة في إجمالي تكاليف التشغيل في خط الإنتاج. ومن الموثق جيدا أن تكلفة الصيانة تتراوح بين 15 و 60% من تكلفة السلع المنتجة. كما يمكن أن يؤدي سوء الصيانة إلى التوقف عن العمل في ساعات ذروة الإنتاج. تتطور تقنيات الاستثمار الدولي في مرحلة كبيرة تشمل زيادة الاتصال بالنظم الصناعية.

في الصناعة، والبنية التحتية لشبكة إنترنت الأشياء هي المصدر الرئيسي لجمع البيانات الهامة من أجهزة الاستشعار المختلفة مثل أجهزة استشعار الضغط، المزدوجات الحرارية، وأجهزة الكشف عن درجة الحرارة المقاومة (RTDs)، وما إلى ذلك استنادا إلى عملها بعض أجهزة الاستشعار تعمل بشكل سلبي لا تنطوي على أي اضطراب في صيانة الأصول الصناعية. في حين أن مجموعات أخرى من أجهزة الاستشعار (مثل RTDs) تستخدم طريقة حقن الإشارات في المعدات لقياس استجابتها لأغراض الصيانة.

و عموما, هناك أربعة أنواع من أساليب الصيانة المستخدمة و أدرجت شركة ABB (وهي شركة سويسرية – سويدية متعددة الجنسيات). إنهم كذلك,

  • الصيانة التصحيحية: تدخل هذه الطريقة في صيانة الآلات الصناعية حيز التنفيذ بعد حدوث حالة معيبة من الأصول. وهو نهج فعال من حيث التكلفة لا يمكن أن تصمد أمام الفشل المفاجئ لل مكونات أو يحافظ عليه.
  • الصيانة الوقائية: يستند هذا النهج إلى الوقت والاستخدام المشغلات لزيادة عمر الأصول الصناعية. وهي استراتيجية الصيانة الروتينية القائمة المخطط لها بين الفترات الزمنية المحددة سلفا.
  • الصيانة القائمة على المخاطر: تركز هذه الطريقة على البيئة الصناعية التي تكون فيها موارد الآلات محدودة. وهذا يتبع مبدأ الموازنة بين احتمال الفشل (POF) وعواقب فشل (coOF) من أصل صناعي للحد من المخاطر العالية ووقت التوقف. و استنادا إلى بيانات أجهزة الاستشعار المستخرجة من هذه الآلات, فإن الأصل الذي يظهر السلوك غير الطبيعي سيتم تجديده أو استبداله. تضمن هذه الطريقة مستوى عالٍ من الموثوقية والسلامة والكفاءة للأصول الصناعية.
  • الصيانة القائمة على الشروط: تدابير بناء الثقة بعبارات أخرى تسمى «الرصد المباشر» أو «الصيانة التنبؤية». تعتمد الصيانة على الحالة الحالية للأصول التي تم تحديدها من خلال الفحص البصري والاختبارات وبيانات الأداء في الوقت الحقيقي التي تم جمعها من أجهزة الاستشعار المضمنة. وهي واحدة من الأساليب القوية والمستخدمة على نطاق واسع، في الوقت الحاضر يتم تلقائية هذه التقنية باستخدام تقنيات معالجة الإشارات المتقدمة عالية المستوى المدعوم من خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI). هذه التقنية مع البيانات الكبيرة وخوارزميات التعلم الآلي يمكن أن تكشف عن حدوث أخطاء خطيرة في الوقت الحقيقي وفي المستقبل القريب.

وفقًا لتحليلات IBM ، تشير التقديرات إلى أن حجم سوق الصيانة التنبؤية ينمو من 3.0 مليار دولار أمريكي في عام 2019 إلى 10.7 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2024.

لإدارة وصيانة العملية الصناعية المعقدة والأصول، هناك حاجة إلى منصة PDM آلية وفعالة تعتمد على السحابة. تم توفير هذه الخدمة المخصصة لصيانة وإدارة منصة للصناعة 4.0 من قبل فاستستريم تكنولوجيز. يستخدم هذا الحل من تقنية Faststream استنادًا إلى مراقبة الحالة IoT كعنصر أساسي في مكدس التقنية الخاصة به.

الصيانة التنبؤية (PDM) التي تعتمد على استراتيجية (CBPDM) القائمة على الشروط هي أكثر كفاءة وإنتاجية من PDM التقليدية. ظهرت PDM مع عتبات القرار الديناميكية وخوارزميات معالجة الإشارات الرقمية المحسنة (DSP) كأداة واعدة لتقليل وقت توقف الأصول وتكلفة الإدارة المرتبطة بها. نظام مراقبة الحالة (CMS) هو قاعدة PDM التي بالتعاون مع العديد من خطوط أنابيب التعلم الآلي (ML) في موازاة ذلك يمكن التنبؤ المبكر بالمخاطر المحتملة والأخطاء المستقبلية.

IoT الصناعية عند دمجها مع نظام إدارة الصيانة المحوسب (CMMS) يفتح إمكانيات جديدة في عمليات صيانة الأصول. CMMS هي أداة برمجية حاسوبية تم تطويرها لتحسين مهمة الصيانة رقمياً. يعمل إنترنت الأشياء كمصدر كبير لاتصال البيانات في الوقت الحقيقي. يتم الحصول على هذه البيانات الكبيرة في الوقت الحقيقي باستخدام التحكم الإشرافي والحصول على البيانات (SCADA). ثم يتم توصيل البيانات المجمعة بنظام CMMS لمراقبة وتتبع صحة الأصل في الوقت الحقيقي. يلعب إنترنت الأشياء هنا كوسيط يقوم بتوصيل البيانات من الأصول الصناعية والنظام ومشاركتها وتحليلها ومراقبتها واتخاذ القرار باستمرار.

يستخدم برنامج CMMS الذي يتم توفيره بواسطة Fastream Technologies العديد من مشغلات الصيانة مثل مشغل التعطل، ومشغّل الوقت، ومشغّل الاستخدام، ومشغّل الحدث، ومشغّل الحالة، ومشغّل العداد لإعلام تنبيه الصيانة اللازم لأصل ما إلى الفني.

للعثور على ومنع الفشل المحتمل في تصنيع المعدات أو الأصول في وقت مبكر منصة تكنولوجيا فاستستريم تحتاج إلى بعض مكدس التقنية كما يلي:

  • مستشعرات إنترنت الأشياء الذكية — تلعب أجهزة الاستشعار في إنترنت الأشياء دورًا حيويًا في الرابط بين الأنظمة المادية. تدعم Faststream Technologies جمع أشكال مختلفة من البيانات (الصورة الحرارية، وتحليل الاهتزاز، والإشارات الصوتية، ومراقبة المعدات، وما إلى ذلك). ثم يتم توصيل كل هذه البيانات في الوقت الحقيقي إلى شبكة/بوابة إنترنت باستخدام بروتوكولات الاتصالات منخفضة المستوى مثل واجهة الطرفية التسلسلية (SPI)، الدائرة المتكاملة (I2C)، RS-232، الخ يتم بناء هذه البروتوكولات باستخدام الدائرة المادية مثل استقبال العالمي غير المتزامن أو الارسال ( UART) وحافلة الواجهة للأغراض العامة (GPIB).
  • بوابة إنترنت الأشياء — تم تطوير بوابات إنترنت الأشياء لتوفير الخدمة العمودية بين مستشعرات إنترنت الأشياء والواجهة الخلفية للخادم السحابي. في بيئة صناعية أكثر تعقيدًا، هناك حاجة إلى بوابة إنترنت الأشياء الذكية (بوابة ميدانية) للحوسبة المتطورة.
  • الخدمات السحابية — نظرًا لأن الخدمات السحابية (Microsoft Azure، Amazon، Thinkspace، إلخ) تتطور في مرحلة كبيرة من استضافة منصة CMMS المستندة إلى السحابة لديها العديد من المزايا. خدمات سحابة مختلفة مثل مستودع البيانات الكبيرة المركزية، الحوسبة سيرفرليس، تقرير التحليلات، الخ.
  • واجهة التطبيق — تعمل واجهة برمجة تطبيقات الويب أو الأجهزة المحمولة كواجهة أو وحدة تحكم لعرض التقرير القابل للتخصيص فيما يتعلق بحالة سلامة الأصول ومراقبتها.

مكدس فني للصيانة التنبؤية من طرف إلى طرف

يتم استخدام منصةFaststream Tech PDM مع النموذج العالمي لتطوير حل صيانة تنبؤي متقدم للصناعات المتنوعة مثل شركات إنتاج النفط والغاز الرائدة، وصناعة الطاقة الكهربائية، والسكك الحديدية، وشركات البتروكيماويات، وشركات الهندسة الميكانيكية، والخدمات اللوجستية، وما إلى ذلك. اليوم في العالم الصناعي التنافسي منصة بدم من قبل فاستستريم تكنولوجيز لها دور إلزامي بسبب العديد من العوامل المفيدة مثل،

  • تقليل وقت الصيانة — تساعد PDM على التخلص من 20% إلى 50% من روتين الصيانة القائمة على الوقت وتقليل تكلفة الصيانة بنسبة 5% إلى 10%. توفر تقنية Faststream خدمات PDM عن بُعد عبر الإنترنت وغير متصل، مما يقلل من الوقت الإجمالي الذي يقضيه في مهام الصيانة.
  • زيادة الكفاءة والإنتاجية — مع المراقبة المستمرة في الوقت الحقيقي، توفر إمكانية زيادة كفاءة المنتج لتحسين تكلفة الصيانة. جنبا إلى جنب مع تقنية الذكاء الاصطناعي فإنه يمكن تحليل السبب الجذري للتنبؤ الفشل مقدما. مع زيادة الإنتاجية فإنه يجلب رضا العملاء.
  • تدفقات الإيرادات — يمكن لمصنعي المعدات الأصلية (OEM) توليد إيرادات من خلال توفير خدماتنا (التحليلات التنبؤية أو لوحة المعلومات أو خدمة إرسال الفنيين قبل حدوث الخطأ) للعملاء.
  • ميزة تنافسية — حل Faststream تكنولوجيز PDM لديه القدرة على دمج قواعد القرار الجديدة والتكيف مع أنواع متنوعة من الآلات الصناعية يجلب تحديا كبيرا وقويا للمنافسين في السوق.
  • زيادة السلامة — مع الأدوات المناسبة، والاستراتيجية الصحيحة، والبيانات الضخمة، يتم الاهتمام بالتحدي الخفي المتمثل في سلامة العمال. مع خوارزميات التعلم الآلي قوية ومنظمة العفو الدولية، الكشف المبكر عن فشل المعدات هو ممكن للغاية. ميزة السلامة هذه من خلال تقنيات فاستستريم تمكنها من توفير بيئة آمنة للعمال.

اتصل بنا للحصول على تفاصيل إضافية!

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE