V průmyslové sféře jsou klíčem k úspěchu efektivita a produktivita. O to důležitějším faktorem se stává tzv. prediktivní údržba coby transformační strategie v robotice. Vzhledem k tomu, že stále více výrobních společností začleňuje robotizaci a automatizaci do svých procesů, je potřeba efektivní údržby podstatnější než kdy předtím. 

Prediktivní údržba je proaktivní přístup, který předvídá selhání strojů dříve, než k němu dojde. Není proto divu, že získává na popularitě v průmyslových halách po celém světě. Využívá umělou inteligenci, strojové učení a velké množství dat k předpovídání, kdy a kde dojde k potenciálním poruchám zařízení.

Zavedení prediktivní údržby v robotizovaných výrobách je významným krokem k tzv. Průmyslu 4.0, tedy další fázi digitalizace výrobního sektoru. Představuje posun od tradičního přístupu reaktivní údržby, který obvykle zahrnuje opravy strojů až po vzniklé poruše. 

Prediktivní údržba naopak slibuje řadu výhod včetně snížení prostojů, zvýšení produktivity a významných úspor nákladů. Pomáhá nejen předcházet neočekávaným poruchám zařízení, ale také optimalizovat celkovou provozní efektivitu. Výhod má ale mnohem víc.

Hlavní výhody prediktivní údržby v robotizovaných provozech

Díky zkracování výpadků ve výrobě můžou firmy plánovat činnosti údržby během méně vytížených hodin, čímž se minimalizuje narušení výrobních plánů.

Prediktivní údržba také pomáhá prodlužovat životnost strojů. Díky včasné identifikaci potenciálních problémů umožňuje včasný zásah a zabraňuje tomu, aby drobné závady přerostly ve velké problémy a následně nevratné poškození zařízení. To nejen prodlužuje životnost stroje, ale také snižuje potřebu nákladné výměny.

Jak se implementuje prediktivní údržba

Implementace prediktivní údržby do robotizované výroby vyžaduje pečlivé plánování a strategii. Mezi klíčové prvky patří instalace senzorů na strojích pro sběr dat, integrace těchto dat do centralizovaného systému kvůli analýze a aplikace pokročilých analytických algoritmů strojového učení k předpovídání poruch zařízení.

Efektivní komunikace je nezbytná pro zajištění bezproblémového chodu prediktivní údržby. Školení zaměstnanců je nezbytným krokem k účinnému zavádění a řízení strategií tohoto druhu údržby.

Kromě toho je důležité začít v menším měřítku a dle nabytých zkušeností prediktivní servis nadále rozšiřovat. Počáteční implementace prediktivní údržby jen na několika strojích umožňuje učení a úpravy před jejím zavedením ve větším měřítku.

Přemýšlíte nad robotizovaném řešením na míru vaší firmě? Kontaktujte nás a společně najdeme tu nejlepší variantu.