プロセスを監視し、介入が必要な時期を予測することで、対処のための活動をある程度回避することもできます。電気のメンテナンスについては、温度の監視に役立つハンドヘルド赤外線カメラなどの機器を検討し、絶縁不良や電気スイッチギアの問題、容量ヒューズの近くなどの問題を示す可能性のあるホットスポットを特定します。センサー、バルブ、さらにはPLC I / Oを含むコンポーネントは、時間の経過とともに劣化し、プロセスの精度や安定性などの問題を引き起こす可能性があります。プロセスキャリブレータを使用してパフォーマンスを監視します。
同様に、機械的故障の事前警告を取得するために、ポータブル振動解析装置を使用して、全体的な振動とベアリングの状態を問題のレベルに応じた再現性のあるスケールで読み取ることができます。
過度の摩耗は、ギアボックスの故障の主な原因となる可能性があります。オイルとグリースの分析を実行して、汚染や破片の含有量などの潤滑状態を理解し、故障やダウンタイムを回避するための適切なアクションを実行できます。
これらはすべて、プロセスを改善するための優れたステップですが、IoTを採用することで、実際に物事をステップアップすることができます。
センサーテクノロジーは、予知保全の始まり
インダストリー4.0とIIoTの複雑さについて理解する前に、歩く前に試して実行する必要はありません。小規模から始めて、運用への悪影響を最も軽減するために適切なテクノロジーをどこに導入するかを検討します。センサーテクノロジーは、製品の価格と実装の観点からはるかにアクセスしやすくなり、優れた「水中でのつま先」アプローチを提供します。障害を回避するためにデータセットを強化する必要がある場所を特定します。それが振動、電気エネルギー、温度、圧力のいずれの領域であっても、センサーを使用して既存のデータセットを強化し、リアルタイムで詳細情報を収集します。必要なデータの収集のみに集中します。ビッグデータはよく使用される用語ですが、最初は少ないデータに集中することで、実用的な洞察を収集することがより達成可能になります。これは、予知保全ミッションで重要です。
正常または異常な動作に該当するもののパラメータを設定することは、異常にすばやくフラグを立てて、潜在的な問題をより深く調査するためのトリガーとして使用できることを意味します。多くの組織はすでに思っているよりも多くのデータを持っています。これは、センサーを使用して収集し、Excelやより高度な分析ツールなどの単純な記録方法にフィードできる頻繁なリアルタイムデータで強化できます。
