Vzájomná kombinácia lepších a lacnejších snímačov, rozsiahlejšie možnosti prepojenia, sofistikovanejšia analýza, lacnejšie ukladanie dát a technológia multi-cloud otvorili nové príležitosti na nahradenie údržby podľa vopred nastavených pravidiel. Namiesto komplikovaných rozhodnutí týkajúcich sa údržby a založených na historických údajoch z podobných zariadení minimalizuje prístup prediktívnej údržby založený na údajoch v reálnom čase neplánované prestoje a zvyšuje efektivitu zamestnancov a prevádzok. Výsledkom je, že podniky môžu zabrániť neplánovaným prestojom tým, že získajú podrobnejší prehľad o svojich prevádzkach a schopnosť automaticky snímať varovné signály, ktoré naznačujú zlyhanie zariadenia alebo znížený výkon.
Vďaka vzájomne prepojeným zariadeniam dokážu podniky zbierať obrovské objemy údajov zo snímačov a iných pripojených zariadení, takže môžu nielen znížiť neplánované prestoje a súvisiace náklady, ale tiež môžu dosiahnuť vyššiu efektivitu prevádzky, využívať nové príležitosti v optimalizácii dodávateľského reťazca a zrýchľovať stratégie digitálnej transformácie.
Prečo je monitorovanie stavu stroja zrazu také populárne?
Technológia sledovania stavu strojov je už desaťročia zameraná na optimalizáciu výkonu stroja a minimalizáciu neplánovaných prestojov. Od príchodu internetu vecí však došlo k zvýšeniu aktivít pri monitorovaní stavu strojov. Hodnota tohto trhu sa aktuálne odhaduje na viac ako 2 mld. USD a očakáva sa, že porastie viac ako o dvojnásobok svojho predchádzajúceho tempa – s priemerným ročným kumulatívnym prírastkom 7 % do roku 2022 (marketsandmarkets.com, november 2016).
Nástup IoT zmenil a zrýchlil trh v oblasti monitorovania stavu strojov/prediktívnej údržby zo štyroch hlavných dôvodov:
- Úlohy sa vymieňajú. Monitorovanie stavu a prediktívna údržba sa tradične spoliehali skôr na ľudský prvok ako na technológiu. V mnohých prípadoch je zber údajov doplnený fyzickými kontrolami vysokokvalifikovanými odborníkmi, ktorí priamo na mieste zisťujú, ako veci vyzerajú, či niečo neobvyklé počujú alebo cítia. Výsledkom bol drahý, časovo náročný model, ktorý je v digitálnom veku už takmer nepoužiteľný. Okrem toho prenos vedomostí z oblasti snímania na iných pracovníkov nie je jednoduchou úlohou. Pochopenie toho, ako výzor a zvuky súvisia s výkonom zariadenia, a odovzdanie týchto znalostí ostatným trvá mnoho rokov. IoT automatizuje a pridáva inteligenciu k monitorovaniu stavu strojov a umožňuje ľuďom sústrediť sa na úlohy s vyššou hodnotou spojené s optimalizáciou prevádzok.
- Nová ekonomika nákladov. Minimalizáciou potreby ľudskej angažovanosti, rozšírením konektivity a zjednodušením používania automatizácie a analýzy IoT nanovo definuje nákladový model monitorovania stavu strojov, pričom nasadzovanie nových riešení je finančne praktickejšie a z pohľadu podniku prínosnejšie. Zároveň je skutočný tlak na zníženie nákladov na kapitálové výdavky pri zavádzaní internetu vecí a nové možnosti nasadenia špičkovej infraštruktúry možno skôr zahrnúť medzi prevádzkové náklady.
- Rast. IoT je ešte stále v plienkach, ale s množstvom nevyužitého potenciálu na monitorovanie stavu stroja. Zatiaľ čo spoločnosť Gartner takmer pred piatimi rokmi predpovedala, že internet vecí bude do roku 2020 obsahovať 21 miliárd vzájomne prepojených zariadení, veľká väčšina z nich nie je dodnes pripojená k internetu a používa sa iba 1 % údajov internetu vecí (väčšinou na poplachy alebo riadenie v reálnom čase). Príležitosti na monitorovanie stavu strojov založených na IoT pravdepodobne budú rýchlo rásť – tak pre tvorcov „vecí“, ktoré generujú údaje, ako aj pre používateľov vecí, ktoré údaje spotrebúvajú.
- Presun inteligencie na koncové zariadenia. V pripojenom svete sú zariadenia čoraz inteligentnejšie a umožňujú organizáciám získavať nové súbory údajov a rozhodovať o tom, ako postupovať pri optimálnej správe a využití technických prostriedkov. Na tomto „inteligentnom okraji“ môžu údaje z pripojených zariadení a snímačov poskytnúť analytickým systémom dôležitý kontext (napr. polohu alebo stav). Pokroky vo výpočtovom výkone a znižujúce sa náklady navyše podnikom umožňujú presúvať väčší výkon priamo do zariadenia, získavať informácie v reálnom čase, vytvárať digitálne dvojčatá alebo analyzovať údaje, ktorým často chýba kvalitné spojenie s centralizovanou analytikou údajov.
Keďže miliardy zariadení IoT sa naďalej vzájomne prepájajú, vzájomne komunikujú a objavujú sa nezávislé softvérové inovácie na vykonávanie monitorovania stavu, objavujú sa aj nové prípady použitia súvisiace s IoT, napr.:
- rozšírené používanie prediktívnej údržby,
- zvýšenie úžitkovej hodnoty aj menších strojov,
- tvorba nových cenových modelov,
- nové príležitosti pre netradičných účastníkov trhu,
- zrýchlenie prechodu na digitálne technológie,
- vyššia bezpečnosť.
Prechod k monitorovaniu stavu strojov založeného na IoT môže byť komplexný a zahŕňa celý rad úvah a záväzkov – od prepracovania obchodných procesov po preškolenie zamestnancov a investovanie do nových nástrojov a technológií.
Zdroj: Predictive maintenance: machine condition monitoring meets the IoT. White Paper. Hewlett Packard Enterprise. [online]. Publikované jún 2017. Citované 20. 1. 2020. Dostupné na: https://assets.ext.hpe.com/is/content/hpedam/documents/a00017000-7999/a00017840/a00017840enw.pdf.
