Son yıllarda, makine kullanılabilirliği ve genel verimlilik taleplerinin artması nedeniyle durum izleme ve öngörücü bakım uygulamaları önemli ölçüde yaygınlaşmaktadır. Büyük veri, akıllı algoritmalar, bulut ve kablosuz gibi teknolojik gelişmeler pazara girerek otomatik analiz olanaklarını artırmakta ve izleme ve analiz sürecini yeniden şekillendirme fırsatları yaratmaktadır.
Endüstriyel bulut
Durum tabanlı bakım (CBM) veya öngörücü bakım, bulut tabanlı sistemlerin merkezinde yer alır. Bu sistemler, belirli makineler ve süreçler için tanımlanmış modeller/algoritmalara dayalı veri analizi ve yorumlaması sunar. Sistem tarafından tespit edilen sapmalar, bakım önerilerine yol açar. Bu tür sistemler, şirketlerin reaktif bakımdan proaktif bakıma geçmelerine olanak tanır. Bakım, gerçek arızalar meydana gelmeden önce gerçekleştirilebilir.
Kestirimci bakım
Kestirimci bakım veya CBM’nin bulut tabanlı sistemlere bağlı olmadığını anlamak önemlidir. Bu çözümleri sunan birçok şirket, kestirimci bakımı yeni bir kavram olarak pazarlamaktadır. Durum böyle değildir; mevcut durum (titreşim) izleme sistemleri, endüstriyel pazarda on yıllardır mevcuttur. Kestirimci bakım stratejileri, (çevrimiçi) durum izleme sistemlerinin kullanılmaya başlanmasından bu yana uygulanabilir durumdadır. Bu sistemlerin sağladığı veriler, titreşim davranışını izlemek ve titreşim eğilimlerini belirlemek için kullanılabilir ve kestirimci bakım amacıyla da değerlendirilebilir. Ayrıca, otomatik analizi destekleyen sistemlerin mutlaka bulut tabanlı olması gerekmez.
Neden otomatik analiz kullanılmalı?
Şirketler, uzmanlık düzeyindeki ciddi düşüşle mücadele etmektedir. Bu durum, büyük ölçüde uzmanların emekliye ayrılması ve genç uzmanların ya da ilgili eğitime sahip kişilerin azlığından kaynaklanmaktadır. Bu uzmanlık eksikliği, uzmanlığın temelde bir sisteme aktarıldığı otomatik analiz imkanı sunan bir sistemin uygulanmasıyla çözülebilir. Bu sistem, titreşim verilerini analiz etmek ve yorumlamak için modeller/algoritmalar kullanır ve bunun sonucunda belirli bakım önerileri sunar.
Dönen makinelerde titreşim analizi ve yorumlamalarının otomatikleştirilmesi sayesinde, bu işi yürütmek için daha az yerel mühendise ihtiyaç duyulur. Yeterli sayıda yetkin titreşim uzmanı bulmakta zorlanan şirketler için, otomatik bir sisteme geçiş kaçınılmaz olabilir.
Talep üzerine uzmanlık
Görüşümüze göre, bu gelişmelerin sunduğu en önemli fırsat, durum izlemenin verimliliğini ve etkinliğini artırmaktır. Yerel uzmanlığa ihtiyaç duymadan, otomatik veri işlemeyi kullanarak bir ilk aşama analizi sunmak, oyunun kurallarını değiştirebilir. Kablosuz sensörler ve bağlantılı izleme sistemleri, izleme sistemlerinin altyapı üzerindeki etkisini ve ilk yatırım maliyetlerini azaltabilir. Paylaşılan veriler, otomatik analiz algoritmalarını iyileştirebilir ve uzaktan destek fırsatları sunabilir. Bu teknolojiler, durum izleme sistemlerinin ve yapılarının genel etkinliğini ve değerini artırır ve hizmet modellerini “talep üzerine uzmanlık” modeline dönüştürür.
Hususlar
Bu yeni teknolojilerin sunduğu fırsatlara rağmen, doğru değerlendirmeler yapılmalıdır.
“Analiz ve karar verme süreçleri otomatik sistemlere ve uzaktaki uzmanlara devredildikçe, yerel mühendislerin makinelerle olan ilgisi azalacaktır.”
1. Verilerin doğrulanması
Giriş verileri, herhangi bir otomatik veya uzaktan analiz için kilit öneme sahiptir; zira bu analizler yalnızca bu girişlerden sağlanan bilgilere dayanır. Bu nedenle, veri girişi aşağıdakiler dahil olmak üzere doğrulanmalıdır:
- Uygulama için doğru sensörün seçilmesi
- Sensör kalibrasyonu
- Sinyal-gürültü oranı
Ayrıca, verilerin doğruluğu da doğrulanmalıdır. İşe yarar bir kestirimci bakım yapısına ulaşmak için sunulan verilerin ilgili ve doğru olması gerekir. Doğruluğu düşük veriler izleme amacıyla kullanılamaz. Veri doğruluğu açısından, ortamdaki değişiklikler, olağan dışı proses koşulları veya insan hatası gibi (olağan dışı) çevresel etkilerin üstesinden gelmek çok zordur. Örneğin, başka bir makinenin neden olduğu titreşim (çapraz titreşim), otomatik sistemin yanlış bir alarm vermesine neden olabilir.
2. Lojistik ve bakım
İlgili verileri toplamak için ölçüm ve veri akışının garanti edilmesi gerekir. Uygun bakım ve lojistik sistemlerinin kurulmuş olması ve aşağıdakileri içermesi gerekir:
- Sensörlerin çapraz bağlanmasının önlenmesi
- Sensörlerin yanlış yerleştirilmesini/konumlandırılmasını önleme
- İlgili veri toplama aralığı
- Yedek sensörlerin mevcudiyeti
- Sensör pil yönetimi ve değiştirme stratejisi
- Kararlı, güvenli ve güvenilir ağ bağlantıları
3. Yerel uzmanlık
Analiz ve karar verme süreçleri otomatik sistemlere ve uzaktaki uzmanlara devredildikçe, yerel mühendislerin makinelerle olan ilgisi azalacaktır. Sonuç olarak, analiz ve destek konusunda dış uzmanlara olan bağımlılık artmaktadır.
4. Güvenlik ve gizlilik
Sensörlerin ve izleme donanımının internete bağlanmasıyla siber güvenlik bir risk haline gelir ve ISO 27001 gibi verilerin depolanması ve işlenmesine ilişkin yeni kılavuzlar geçerli hale gelir. Güvenlik açıkları ve düzenlemeler, bağlantılı bir sistemin uygulanmasının karmaşıklığını artırır.
