Kestirimci Bakım Çözümü
Duruma dayalı ve kestirimci bakımı benimsemek için kilit başarı faktörleri nelerdir?
WONDERWARE TÜRKİYE
DİJİTAL DÖNÜŞÜM YOLCULUĞUNUZDA PUSULANIZ.
Dijital dönüşüm yolculuğunuzun neresindesiniz? Nereden başlayacağınızı biliyor
musunuz? Kapsamlı bir dijital dönüşüm stratejisi, işletmeniz için sürdürülebilir bir geleceğe giden yol haritanızı oluşturur.
Wonderware Türkiye, “Operasyonel Mükemmellik” mottosuyla operasyonlarınızı dijitalleştirerek daha etkili ve daha yüksek performansla yönetmenizi sağlıyor. Dijitalizasyon çözümlerimizle sıfır karbon emisyonu hedeflerinize ulaşabilir, yenilenebilir enerji dönüşümlerinizi
gerçekleştirebilirsiniz. Böylece operasyonlarınızı daha sürdürülebilir ve daha verimli bir hale getirebilir, OPEX harcamalarını optimize ederek maliyet tasarrufları sağlayabilirsiniz.
Yatırımlarınızdan maksimum getiriyi elde etmek için ihtiyacınız olan en doğru optimizasyon stratejilerini dijital dönüşüm çözümlerimiz ile keşfetmeye başlayın.
Türkiye’de ve dünyada öncü markaların tercihi, kendini kanıtlamış kapsamlı dijitalizasyon
çözümlerimizle operasyonel süreçlerden yönetsel süreçlere tüm faaliyetlerinizi optimize edebilir, zaman ve mekân sınırlaması olmadan 7/24 yönetebilirsiniz.
Operasyonel Mükemmellik sağlayan Dijitalizasyon Çözümlerimiz;
· SCADA Çözümleri,
· Endüstriyel IT/OT (System) Platform Çözümleri,
· MES - Üretim Yönetim Sistemi Çözümleri
· Merkezileştirme ve Uzaktan İzleme Sistemleri,
· Endüstriyel Veri Toplama (Historian) ve Raporlama Çözümleri,
· İş Zekâsı ve Analitik - Raporlama Çözümleri,
· OT PLC-SCADA Uygulama Yedek ve Değişim Yönetim Çözümleri,
· Bulut Veri Toplama ve OEE Yönetimi Çözümleri,
· İş Akış Yönetim Sistemi Çözümleri,
· Mobil Bakım Yönetim ve Veri Toplama Çözümleri,
· Reçete ve Batch Yönetim Çözümleri,
· Varlık ve Kestirimci Bakım Yönetimi,
· Alarm Yönetim ve OPC Server (Tunneler) Çözümleri,
· ERP Entegrasyon Çözümleri ve daha fazlası...
Ayrıca sektör bazında, işletmelerin dijital ihtiyaçlarına ve dijital dönüşümlerini tamamlamalarına yönelik sunduğumuz endüstriyel yazılım çözümleri hakkında detaylı bilgi almak, teknik döküman ve demo uygulamalarını incelemek için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
Bizi sosyal medyadan takip etmek için qr kodu okutunuz.
“OPERATIONAL EXCELLENCE” is our mission.
Varyap Plaza, Esenyalı Mah. Yanyol Cad. No: 61 Ofis No:131/132 Pendik/İstanbul T: +90 216 392 01 01 F: +90 216 392 01 09
sales@wonderware-tr.com | wonderware-tr.com
Duruma dayalı ve kestirimci bakımı benimsemek için kilit başarı faktörleri
Sanayi sektörü, on yıllardır yaşanan en büyük bozulmanın ortasında, sektördeki firmalar maliyetleri düşürürken daha güvenilir ve üretken olmaları için büyük baskılarla karşı karşıya gelmektedir.
Pazarda meydana gelen hızlı değişimlerle birlikte, kuruluşlar artık reaktif bir ortamda çalışmaya devam etmeyi göze almaz, kuruluşların duruş sürelerini, arızayı ve üretim kaybını azaltması, ekipman ömrünü uzatması ve harcamaları öngörmesi kritik önem taşımaktadır. Operasyonel dönüşümü dönüştürebilecek verimlilikler maliyetler. Ama bu nasıl başarılabilir?
Verimli bakım stratejilerinin benimsenmesi hayatta kalmanın anahtarıdır.
Condition-Based Maintenance (Duruma Dayalı Bakım) ve Predictive Maintenance (Kestirimci Bakım), performansı artırmayı ve maliyetleri düşürmeyi içeren hemen hemen her tartışmada yer almaktadır. Condition-Based Maintenance (CBM), kurallara bağlı olarak sistem tarafından belirtilerek, ihtiyaç ortaya çıktığını anda yapılan bakımdır. Geleneksel, operasyonel aralık tanımlı önleyici
bakımdan farklı olarak, CBM gerçek zamanlı verilere dayanır ve yalnızca bir veya daha fazla gösterge ekipmanın arızalanacağını veya performansın kötüleştiğini gösterdikten sonra gerçekleştirilmektedir.
Proaktif ve zamana dayalı olmasa da duruma dayalı bakım, bakımı gerçekleştirmek için en iyi zamanda tam bir tanılama sağlamadığından, hala önleyici bakım paradigmasıdır.
Bununla birlikte, Predictive Maintenance (PdM), CBM'den bir adım ötededir ve ekipmanın ne zaman arızalanacağını ve dolayısıyla bakımın ne zaman yapılması gerektiğini tahmin etmek için hizmet içi ekipmanın durumunu belirlemeye yardımcı olmak üzere tasarlanmıştır. Kullanılan göstergeler titreşim işaretleri, sıcaklık değişiklikleri ve hatta proses parametreleri olabilir.
Göstergeler toplandıktan, analiz edildikten ve arıza tahmin edildikten sonra iş yönetim süreci bir düzeltici faaliyeti tetikleyebilmektedir. Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve Gelişmiş Örüntü Tanıma (APR) gibi teknolojilerin kullanımını içermektedir.
Bu seçenekler tahmine dayalı analitikten yararlanma açısından buzdağının sadece görünen kısmıdır.
Büyük veri analitiğinin, kuruluşların çalışma şeklini iyileştirmek ve kaynakların optimum kullanımını sağlamak için sunduğu muazzam bir potansiyele sahiptir.
Artificial Intelligence (Yapay zeka), Machine Learning (Makine Öğrenimi) ve Advanced Pattern Recognition (Gelişmiş Örüntü Tanıma)
Ancak, hepsi çok soyut görünüyor, değil mi? “Bu teknolojiler neyle ilgili ve nerede uygulanabilir?”
diye sormalısınız.
Artificial Intelligence (Yapay zeka, AI), makinelerde simüle edilmiş zeka, bir insan gibi "düşünme"
ve bir kişinin hareket etme şeklini taklit etme yeteneği için kullanılan bir terimdir. Bir makinede bu tür bir yeteneği geliştirmek için, karmaşık kurallar ve karar ağaçları ile milyonlarca satır kod
yazmanız gerekmektedir. Ancak gerçekte yapay zeka, makine öğrenimine çok şey borçludur. Akıllı, insan benzeri yetenekleri eğitmek ve makinelere dönüştürmek için makine öğrenimini kullanır.
Önemli bir fark, AI'nın yaptığı işte çok daha proaktif, etkileşimli ve “canlı” olmasıdır.
Machine Learning (Makine Öğrenimi, ML) terimi 1959'da Arthur Samuel tarafından "açıkça
programlanmadan öğrenme yeteneği" olarak tanımlandı. İstatistiksel teknikleri kullanarak verilerden öğrenebilen ve veriler üzerinde tahminlerde bulunabilen algoritmaların incelenmesini ve
oluşturulmasını araştıran bir yapay zeka alanıdır. ML, iyi performansa sahip açık algoritmalar tasarlamanın ve programlamanın zor olduğu veya mümkün olmadığı bir dizi bilgi işlem görevinde kullanılır (örneğin: e-posta filtreleme, ağa izinsiz girenlerin tespiti ve bilgisayar görüşü).
Kavramlar açık, ancak bu teknolojiler endüstriyel senaryoda nasıl uygulanıyor?
Cevap, Advanced Pattern Recognition (Gelişmiş Model Tanıma (APR) 'dır.
APR, makine öğreniminin bir mühendislik uygulamasıdır ve bir makinenin, verileri sınıflara ayırmak ve sonuçları tahmin edebilmek için verilerdeki kalıpları tanımak için kullanabileceği yöntemlerden oluşmaktadır. Örneğin, bir varlığın başarısız olup olmayacağını tahmin etmeye çalıştığınızda, bu varlık bir davranış kalıbı izleyecektir. Bu davranışı tanıyarak ve sınıflandırarak, sorunun olası nedenlerinin ne olduğunu ve ekipmanın ne zaman arızalanacağını söylemek mümkündür.
Yeni bakım stratejileriyle başarıyı yaratmanın ve sürdürmenin yolu
Yeni bir bakım stratejisini benimserken her zaman sorulacak birçok soru ve verilecek kararlar vardır.
CBM, PdM veya her ikisinin bir kombinasyonu mu? Korumak istediğiniz varlıklar için hangi strateji daha uygun maliyetlidir? Aradığınız arıza modlarını bulma konusunda hangi teknolojiler daha etkili ve bunlar ne kadar erken bulabilecek?
Başlangıç için en iyi yol, ayrıntılı bir kritik varlık değerlendirmesi yapmaktır. Hangi varlıkların en kritik olduğu belirlendikten sonra, bakım bölümü her bir varlık türü için hangi stratejilerin
uygulanacağını belirlemeli ve arıza modlarını anlamaya çalışmalıdır. Ekip, bu temel bilgi düzeyinden sonra, bakım ekibinin bir arıza meydana gelmeden önce planlayıp onarım veya değiştirme kararları vermesine olanak sağlamak için arıza modlarını yeterince erken bulabilecek teknolojiyi
belirleyebilecektir.
Sorulması gereken bir diğer soru da çözüm sağlayıcı tarafından ne tür destek ve hizmetler
sunuluyor? Günümüzde birçok satıcı şirketinizle ortak olmaya ve sizi başarıya hazırlamaya isteklidir.
Çözümün tüm kapsamını sunabilecek ve değer elde etmenize yardımcı olabilecek şirketlere dikkat etmelisiniz. Wonderware Türkiye, sektöründe öncü teknolojileri ile sizlerin daima yanında.
Anahtar Başarı Faktörleri
Reaktif bir yaklaşımdan proaktif veya kestirimci bir bakım yaklaşımına geçiş, birçok zorluk yaratan büyük bir girişimdir. Çoğu zaman, paydaşlar sürecin karmaşıklığını tamamen görmezden geldiği birçok projenin başarısızlığa uğramasına neden olan sınırlayıcı bir faktör olarak görülmektedir.
Herhangi bir girişim başlamadan önce iki şey zorunludur: meydan okumayı üstlenmeye istekli
bireylerden oluşan bir ekip ve beklentilerin ve hedeflerin tanımı. Bu hedefler, şirketin temel iş ilkeleri ve stratejilerinin yanı sıra sektöre özgü kurumsal ve mevzuata uygunluk standartlarını da
yansıtmalıdır. Ayrıca, paydaşların işleri farklı şekilde yapma ihtiyacı konusunda eğitilmesi
gerekmektedir. Bakım ekibinin de desteklenmesi ve uygun şekilde eğitilmesi gerekmektedir. Bir araç kullanıldığında, verilerin ve raporların daha iyi kararlar vermek için nasıl kullanılacağı, verilerin nerede saklanacağı ve bakım araçlarından gelen verilerin bilgisayarlı bakım yönetim sistemi (CMMS) ile nasıl bütünleşeceği konusunda net beklentiler bulunmalıdır.
Bir CBM veya PdM programının ayrıca, tespit edilen herhangi bir arıza üzerinde kök neden analizinin yanı sıra yapılandırılmış raporlama ve dokümantasyon kullanması gerekecektir. Bakımın bir
maliyetten ziyade bir değer olarak algılanması gerekiyorsa, bulguların raporlanması ve belgelenmesi kritik öneme sahiptir. Düzenli olarak gerçekleştirilen tüm bu eylemler, yeni bakım programının sürdürülmesine yardımcı olacaktır.
Reaktif bakımdan daha proaktif veya tahmine dayalı bir stratejiye geçiş yapmak bir süreçtir. Çoğu durumda, organizasyonun kültürü üstesinden gelinmesi gereken en büyük engeldir ve şirketin en çok değer verdiği şeyi değiştirmesi gerekmektedir. Reaktif bir ortamda, “yangınla mücadele” bakımı değerlidir, ancak proaktif bir ortamda strateji, yangınların kıvılcımdan çıkmasını önlemeye
odaklanmalıdır. Firma, başarısızlıkların oluşmasını önlemeye odaklandığında, reaktiften proaktife geçmeye başlamaktadır. Her zaman bazı reaktif eylemler olacaktır, ancak reaktif çalışmayı en aza indirebilmek daha iyi planlama ve çizelgeleme, artan ekipman çalışma süresi ve genel ekipman verimliliğinde (OEE) bir artış sağlayacaktır.
Varyap Plaza, Esenyalı Mah. Yanyol Cad. No: 61 Ofis No:131/132 Pendik/İstanbul T: +90 216 392 01 01 F: +90 216 392 01 09
sales@wonderware-tr.com | wonderware-tr.com
