पूर्वानुमानित रखरखाव पूरी तरह से लागू किया जाना चाहिए और इसे बहुत जल्दी नहीं किया जाना चाहिए

हाल के वर्षों में, "भविष्य कहनेवाला रखरखाव" की अवधारणा का अक्सर उल्लेख किया गया है। औद्योगिक इंटरनेट के युग में, औद्योगिक विनिर्माण उपकरण अधिक कुशल और बुद्धिमान हो गए हैं, लेकिन इससे उपकरण के रखरखाव में बड़ी चुनौतियाँ आ गई हैं। खराब रख-रखाव के परिणाम न केवल कारखाने की उत्पादन क्षमता को प्रभावित कर रहे हैं, बल्कि भारी नुकसान भी पहुंचा रहे हैं। विफलता के बाद रखरखाव या पारंपरिक रखरखाव मोड में नियमित रखरखाव उत्पादन दक्षता और उत्पाद की गुणवत्ता को प्रभावित करेगा, और निर्माता की लागत में काफी वृद्धि करेगा। इंटरनेट ऑफ थिंग्स के परिपक्व अनुप्रयोग के साथ, बिग डेटा, क्लाउड कंप्यूटिंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और सेंसिंग तकनीक, भविष्य कहनेवाला रखरखाव तकनीक, एक "हत्यारा" एप्लिकेशन अस्तित्व में आया। प्रासंगिक संस्थानों की भविष्यवाणी के अनुसार, 2024 तक, वैश्विक पूर्वानुमानित रखरखाव बाजार की वार्षिक चक्रवृद्धि दर 39% से अधिक हो जाएगी, जो 23.5 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच जाएगी। यह देखा जा सकता है कि अगले कुछ वर्षों में, पूर्वानुमानित रखरखाव बाजार के विकास की संभावना बहुत महत्वपूर्ण है।पूर्वानुमानित रखरखाव के लाभ वर्तमान में, औद्योगिक उपकरणों के रखरखाव को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: पुनर्स्थापनात्मक रखरखाव, निवारक रखरखाव और पूर्वानुमानित रखरखाव। अंतर यह है कि पुनर्स्थापना रखरखाव मरम्मत के बाद होता है, निवारक रखरखाव अनुभव के आधार पर दोषों का आकलन करने के बारे में है, और पूर्वानुमानित रखरखाव मशीन चलने के दौरान कुछ महत्वपूर्ण भागों के लिए नियमित या निरंतर स्थिति की निगरानी और दोष निदान कर सकता है। पूर्वानुमानित रखरखाव बहु-स्रोत डेटा को जोड़ता है, जैसे प्रमुख उपकरण सेंसर, एंटरप्राइज़ संसाधन योजना (ईआरपी), कम्प्यूटरीकृत रखरखाव प्रबंधन प्रणाली (सीएमएमएस) और उत्पादन डेटा। बुद्धिमान संयंत्र प्रबंधन प्रणाली दोषों की भविष्यवाणी करने और उन्हें सक्रिय रूप से हल करने के लिए इस डेटा को उन्नत भविष्यवाणी मॉडल और विश्लेषण उपकरणों के साथ जोड़ती है। पूर्वानुमानित रखरखाव के निम्नलिखित फायदे हैं: ● उत्पादन लाइन पर कम प्रभाव: बुद्धिमान विनिर्माण के विपरीत, उत्पादन लाइन को स्वयं बदलने और उन्नत करने की आवश्यकता होती है। पूर्वानुमानित रखरखाव के लिए हार्डवेयर उपकरण मुख्य रूप से उपकरण और सर्वर के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करने के लिए है। उत्पादन लाइन या उत्पादन प्रक्रिया को बदलने की कोई आवश्यकता नहीं है, जिसका समग्र उत्पादन कार्यक्रम पर बहुत कम प्रभाव पड़ता है। ● उच्च प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: समाधान को तुरंत एक ही डिवाइस पर कॉपी किया जा सकता है, और जितने अधिक आयातित डिवाइस होंगे, उतना अधिक उपलब्ध डेटा उत्पन्न होगा, जो मॉडल की सटीकता में सुधार करने के लिए अधिक सहायक है। ● महत्वपूर्ण ठोस परिणाम: पूर्वानुमानित रखरखाव लागत को कम करने और संचालन और रखरखाव सेवाओं की दक्षता बढ़ाने में मदद कर सकता है। सर्वेक्षण के अनुसार, पूर्वानुमानित रखरखाव एमआरओएस (रखरखाव, मरम्मत और संचालन) लागत को 5-10% और समग्र रखरखाव लागत को 5-10% तक कम कर सकता है; दक्षता में सुधार के संदर्भ में, पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरण के सामान्य संचालन समय में 10-20% तक सुधार कर सकता है, उपकरण रखरखाव समय को 20-50% तक कम कर सकता है, और उत्पाद की गुणवत्ता के लिए बेहतर गारंटी प्रदान कर सकता है। ● विस्तृत अनुप्रयोग परिदृश्य: पूर्वानुमानित रखरखाव का मुख्य सिद्धांत उपकरण नेटवर्किंग, डेटा अधिग्रहण, बड़े डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग पर आधारित है। इसमें भविष्य में बड़ी विकास क्षमता है, और धीरे-धीरे उपकरण रखरखाव से लेकर शेड्यूलिंग, परिसंपत्ति प्रबंधन आदि तक उपयोग परिदृश्यों के विस्तार को बढ़ावा देता है। पूर्वानुमानित रखरखाव बाजार के खिलाड़ी पूर्वानुमानित रखरखाव की प्रक्रिया में, डेटा कुंजी है। डेटा कैसे प्राप्त करें और एकत्र करें यह सेंसर के लिए आवश्यक है। अंत में, एकत्रित डेटा को छांटना और उसका विश्लेषण करना और उसे वास्तविक मूल्यवान सामग्री में बदलना आवश्यक है, इसलिए इसकी कल्पना, मूल्यांकन और प्रसंस्करण किया जाना चाहिए। इसके आधार पर, पूर्वानुमानित रखरखाव बुनियादी और प्रमुख हार्डवेयर आपूर्तिकर्ताओं सहित डेटा अधिग्रहण, विश्लेषण और मूल्यांकन के क्षेत्र में उप-विभाजित पेशेवर खिलाड़ियों के लिए भी अवसर लाता है। एक ओर, स्थिति निगरानी प्रकार के उद्यम (कंपनियां जो कंपन या तापमान जैसे यांत्रिक मापदंडों को मापने के लिए सेंसर और स्थिति निगरानी समाधान प्रदान करती हैं); दूसरी ओर, यह औद्योगिक नियंत्रण प्रणाली प्रकार (प्रक्रिया प्रसंस्करण और मशीन से संबंधित डेटा प्रोसेसिंग के लिए पीएलसी/डीसीएस प्रणाली) का उद्यम है। हाल के वर्षों में, कई प्रसिद्ध उद्यमों ने पहले से ही कंपनी के रणनीतिक ट्रैक में पूर्वानुमानित रखरखाव को शामिल कर लिया है। मौजूदा समय में डेटा कलेक्शन और एनालिसिस के लिए बाजार में कई बेहतरीन प्लेटफॉर्म मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, जीई, सीमेंस, एबीबी, फीनिक्स इलेक्ट्रिक, श्नाइडर इलेक्ट्रिक, हनीवेल, आदि। जीई का प्रेडिक्स: प्रेडिक्स औद्योगिक डेटा और विश्लेषण के लिए जीई द्वारा विकसित एक क्लाउड सेवा मंच है। यह विभिन्न औद्योगिक परिसंपत्तियों, उपकरणों और आपूर्तिकर्ताओं को क्लाउड से जोड़ने, विभिन्न औद्योगिक उपकरणों के लिए पूर्ण उपकरण स्वास्थ्य और गलती की भविष्यवाणी प्रदान करने के लिए जिम्मेदार है, ताकि उत्पादन दक्षता अनुकूलन, ऊर्जा खपत प्रबंधन, शेड्यूलिंग अनुकूलन आदि का एहसास हो सके। प्रेडिक्स एक संयोजन को अपनाता है गुणवत्ता, दक्षता और ऊर्जा खपत जैसी समस्याओं को हल करने के लिए डेटा-संचालित और तंत्र, और औद्योगिक उद्यमों को डिजिटल परिवर्तन का एहसास करने में मदद करता है। सीमेंस का माइंडस्फीयर: माइंडस्फीयर सीमेंस द्वारा लॉन्च किया गया एक क्लाउड आधारित ओपन इंटरनेट ऑफ थिंग्स ऑपरेटिंग सिस्टम है। यह उत्पादों, कारखानों, प्रणालियों और मशीनरी और उपकरणों को सुरक्षित रूप से और जल्दी से डिजिटल दुनिया से जोड़ सकता है, और उद्यम संचालन की प्रक्रिया में उपकरण और प्रणालियों द्वारा उत्पन्न डेटा के संभावित मूल्य का पूरी तरह से दोहन कर सकता है, इसे उन्नत विश्लेषण फ़ंक्शन के साथ माइंडस्फीयर के औद्योगिक अनुप्रयोग में स्थानांतरित कर सकता है। विश्लेषण के लिए, ताकि बेहतर उत्पादन और संचालन परिणाम प्राप्त हो सकें। एबीबी क्षमता: एबीबी क्षमता यह एबीबी के क्रॉस इंडस्ट्री को एकीकृत करती है और उपकरण, एज कंप्यूटिंग से लेकर क्लाउड सेवाओं तक डिजिटल क्षमताओं को एकीकृत करती है। एबीबी एबिलिटी अनुकूलित डिजिटल समाधानों ने ऊर्जा, पेट्रोकेमिकल, धातुकर्म, मशीनरी, ऑटोमोबाइल, जहाज, डेटा सेंटर, बुनियादी ढांचे आदि के क्षेत्र में कई उद्यमों को औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स के साथ इंटरकनेक्शन का एहसास करने, डिजिटल क्षमता का पूरी तरह से दोहन करने, दक्षता में सुधार करने में मदद की है। , लागत कम करें, और सुरक्षा और मुख्य प्रतिस्पर्धात्मकता में सुधार करें। श्नाइडर इलेक्ट्रिक इकोस्ट्रक्चर: इकोस्ट्रक्चर प्लेटफॉर्म का मुख्य कार्य उद्यम ऊर्जा दक्षता के प्रभावी प्रबंधन का एहसास करना है, ताकि इंटरकनेक्टेड उत्पादों, किनारे नियंत्रण और अनुप्रयोग, विश्लेषण और सेवा सहित उद्यमों की संचालन लागत को कम किया जा सके। इकोस्ट्रक्सर ग्राहकों को इंटरनेट ऑफ थिंग्स के मूल्य को अधिकतम करने में मदद करने के लिए डेटा-संचालित माप और विश्लेषण तकनीक के साथ स्वचालन और ऊर्जा दक्षता प्रबंधन में श्नाइडर इलेक्ट्रिक के अनुभव और विशेषज्ञता को जोड़ती है।हार्डवेयर प्रदाताओं और डेटा विश्लेषण प्रदाताओं के अलावा, कुछ कनेक्शन प्रदाता संचार मॉड्यूल, गेटवे, एम2एम और अन्य उपकरणों, जैसे हुआवेई, और क्लाउड स्टोरेज और इंटरनेट ऑफ थिंग्स एप्लिकेशन प्लेटफॉर्म, जैसे पीटीसी, एसएपी का समर्थन करने वाली कंपनियों के माध्यम से वायर्ड/वायरलेस कनेक्शन का एहसास करते हैं। और अन्य दिग्गज बाजार खंडों के माध्यम से ट्रैक में प्रवेश कर चुके हैं।पूर्वानुमानित रखरखाव विकास अपेक्षा से कम है क्लाउड कंप्यूटिंग, एज टेक्नोलॉजी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी उभरती प्रौद्योगिकियां पूर्वानुमानित रखरखाव के बाजार पैटर्न को बदलने के लिए अवसर द्वार खोल रही हैं। पूर्वानुमानित रखरखाव का अंतिम उद्देश्य कंपनी के मुनाफे पर सकारात्मक प्रभाव डालना है। यद्यपि पूर्वानुमानित रखरखाव के विकास की संभावना आशाजनक है, चीन में कई पारंपरिक उद्योगों में पूर्वानुमानित रखरखाव की प्रवेश दर अभी भी बहुत कम है, और कई उद्यमों को अभी भी संदेह है कि क्या पूर्वानुमानित रखरखाव वास्तव में ठोस लाभ ला सकता है। एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि भविष्य कहनेवाला रखरखाव बाजार का बाद में विकास उम्मीद से कम होने के मुख्य कारण इस प्रकार हैं:● निवेश पर रिटर्न की गणना करना कठिन है औद्योगिक उद्यमों के लिए, यदि आरओआई स्पष्ट नहीं है, तो इसका मतलब है कि प्रभाव धीमा है, प्रभाव का मूल्यांकन करना मुश्किल है, और पूर्वानुमानित रखरखाव के वास्तव में काम करने का समय अपेक्षा से अधिक लंबा है। स्वाभाविक रूप से, औद्योगिक उद्यमों की प्रचार इच्छा में वृद्धि नहीं होगी।● पारंपरिक व्यावसायिक सोच के तरीके को बदलना कठिन है पूर्वानुमानित रखरखाव आपूर्तिकर्ताओं के लिए, उत्पादों को बेचने की अवधारणा को उत्पादों को बेचने से उत्पादों द्वारा उपयोग की जाने वाली सेवाओं को बेचने में बदलना चाहिए। यदि केवल पूर्वानुमानित रखरखाव द्वारा कम किए गए डाउनटाइम जोखिम और पैसे बचाने के आर्थिक खाते पर विचार किया जाए, तो यह पर्याप्त नहीं है। एक अच्छा व्यवसाय मॉडल आवश्यक रूप से अंतिम उपयोगकर्ताओं को अधिक पैसा बचाने में मदद नहीं करता है, बल्कि उपकरण सेवा प्रदाताओं या उपकरण निर्माताओं को अधिक पैसा कमाने में मदद करता है।● बुनियाद ठोस नहीं है और डेटा की मात्रा अपर्याप्त है औद्योगिक उपकरणों के पूर्वानुमानित रखरखाव को एक आम समस्या का सामना करना पड़ता है जिसे टाला जाता है - उपकरण के सेंसर की संख्या ही पर्याप्त नहीं है, कई डेटा ने प्रभावी दीर्घकालिक संचय नहीं बनाया है, और अक्सर "सही डेटा" की तुलना में कहीं बेहतर होता है। बड़ा डेटा" मात्रा और बिना गुणवत्ता के। वर्तमान विकास स्थिति से, पूर्वानुमानित रखरखाव तकनीक अभी तक पूरी तरह से परिपक्व नहीं हुई है, और बड़े पैमाने पर लैंडिंग से अभी भी एक निश्चित दूरी है। आपूर्तिकर्ताओं के लिए, इस स्तर पर इस बात पर विचार करने की आवश्यकता है कि उपयोगकर्ताओं के लिए व्यावहारिक मूल्य लाने के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव तकनीक का उपयोग कैसे किया जाए, यानी लागत में कमी, दक्षता में वृद्धि, सुरक्षा और पारंपरिक सोच मोड को बदलना। उद्यम के लिए, उसमें पर्याप्त आत्म-जागरूकता होनी चाहिए। यदि उद्यम स्वयं डिजिटलीकरण और बुद्धिमत्ता के चरण या स्तर तक नहीं पहुंचा है, और भविष्य कहनेवाला रखरखाव योजना के कार्यान्वयन का समर्थन करने के लिए पर्याप्त नहीं है, तो उद्यम को अपने कारखाने का समग्र मूल्यांकन करने और वर्तमान रखरखाव के साथ इसकी इनपुट लागत की तुलना करने की आवश्यकता है। पूर्वानुमानित रखरखाव शुरू करने का निर्णय लेने से पहले लागत। एक निश्चित डिजिटल स्तर वाले उद्यमों के लिए, उच्च तकनीक सॉफ्टवेयर सिस्टम को आँख बंद करके पेश करने के बजाय, उद्यमों को पर्याप्त अनुभव और पेशेवर ज्ञान की आवश्यकता होती है। उन्हें समझना चाहिए कि उद्यम संचालन और रखरखाव के लिए "सही" और "उपयोगी" क्या है, डिजिटलीकरण को क्या प्राथमिकता देनी चाहिए और इसे प्रभावी ढंग से कैसे किया जाना चाहिए। भविष्य कहनेवाला रखरखाव के लिए उद्यमों और आपूर्तिकर्ताओं के पास पर्याप्त उद्योग ज्ञान होना आवश्यक है ताकि अधिक उद्योगों में इसे पूरी तरह से लागू किया जा सके और लाभ और मूल्य को अधिकतम किया जा सके।