Προληπτική συντήρηση με IoT: Πώς οι αισθητήρες αποτρέπουν τις βλάβες σε ανυψωτικά μηχανήματα

Σε ένα σύγχρονο βιομηχανικό ή εργοταξιακό περιβάλλον, τα ανυψωτικά μηχανήματα αποτελούν έναν βασικό πυλώνα της παραγωγικής διαδικασίας. Η διακοπή λειτουργίας τους λόγω κάποιας βλάβης είναι δυνατόν να επιφέρει σημαντικές οικονομικές απώλειες, καθυστερήσεις και κινδύνους ασφάλειας. 

Στις προσπάθειες να αποφευχθούν τέτοιου είδους συνέπειες, η τεχνολογία του IoT (Internet of Things) αναδεικνύεται ως καθοριστικός παράγοντας στην προληπτική και προγνωστική συντήρηση (predictive maintenance).

Τι είναι η προγνωστική συντήρηση με IoT;

Η προγνωστική συντήρηση, βασίζεται στη συνεχή συλλογή και ανάλυση δεδομένων από κρίσιμα εξαρτήματα του εξοπλισμού, με στόχο την πρόβλεψη βλαβών πριν αυτές συμβούν. Σε συνδυασμό με τεχνολογίες IoT, που επιτρέπουν την εγκατάσταση έξυπνων αισθητήρων σε μηχανήματα και τη διασύνδεσή τους με cloud πλατφόρμες, δίνεται η δυνατότητα πραγματικού χρόνου παρακολούθησης της κατάστασης λειτουργίας τους.

Αντί να γίνεται η συντήρηση βάσει προγράμματος (π.χ. κάθε 6 μήνες) ή όταν παρουσιαστεί βλάβη, με την προγνωστική προσέγγιση οι τεχνικοί λαμβάνουν ειδοποιήσεις μόλις εντοπιστούν μη φυσιολογικά πρότυπα ή τάσεις που υποδηλώνουν επικείμενη φθορά. Με αυτό τον τρόπο, είναι σε θέση να προγραμματίσουν στοχευμένες παρεμβάσεις τη σωστή στιγμή, μειώνοντας έτσι τις απρογραμμάτιστες διακοπές λειτουργίας, καθώς και τα κόστη αποκατάστασης.

Πώς εφαρμόζεται στα ανυψωτικά μηχανήματα

Τα ανυψωτικά μηχανήματα, όπως γερανοί, περονοφόρα, ανυψωτικές πλατφόρμες και ανυψωτικά γεφυρών, περιλαμβάνουν κρίσιμα μηχανικά και ηλεκτρονικά εξαρτήματα που υπόκεινται σε υψηλά φορτία, κραδασμούς, τριβές και ακραίες συνθήκες. 

Η φθορά αυτών των μερών είναι αναπόφευκτη, αλλά όχι απρόβλεπτη.

Μέσω της ενσωμάτωσης αισθητήρων IoT, είναι δυνατή η παρακολούθηση ζωτικών δεικτών όπως:

• Η θερμοκρασία του κινητήρα και των υδραυλικών συστημάτων: Μια απότομη ή συνεχώς αυξανόμενη θερμοκρασία, μπορεί να δείχνει προβλήματα λίπανσης, υπερφόρτιση ή φθορά σε ρουλεμάν.
• Οι κραδασμοί: Οι δονήσεις που ξεπερνούν τα φυσιολογικά επίπεδα, υποδηλώνουν ανισορροπία, απορρύθμιση ή φθορά σε κινούμενα μέρη όπως άξονες και τροχαλίες.
• Η πίεση υδραυλικών συστημάτων: Η μείωση ή διακύμανση της πίεσης, μπορεί να οφείλεται σε διαρροές ή εμπλοκές σε βαλβίδες και σωληνώσεις.
• Η φθορά φρένων και σχοινιών ανύψωσης: Η ανάλυση δεδομένων χρήσης και δύναμης εφαρμογής, συμβάλλει στην πρόβλεψη του χρόνου αντικατάστασης των εξαρτημάτων.
• Ο χρόνος λειτουργίας ανά εξάρτημα (usage-based tracking): Δίνει μια πλήρη εικόνα για τα μέρη που βρίσκονται κοντά στο όριο ζωής τους.

Τα δεδομένα συλλέγονται από ενσωματωμένους αισθητήρες και μεταδίδονται ασύρματα σε πλατφόρμες cloud, όπου αναλύονται με τεχνητή νοημοσύνη και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Το σύστημα προειδοποιεί για ασυνήθιστες μετρήσεις ή στατιστικά πρότυπα που αντιστοιχούν σε ιστορικές βλάβες.

Πλεονεκτήματα για τις επιχειρήσεις

Η εφαρμογή προγνωστικής συντήρησης μέσω IoT προσφέρει πολλαπλά οφέλη στις επιχειρήσεις που βασίζονται σε ανυψωτικό εξοπλισμό. 

Συγκεκριμένα:

1. Μείωση απρόσμενων βλαβών: Η έγκαιρη ανίχνευση προβλημάτων μειώνει τον κίνδυνο αιφνίδιας διακοπής λειτουργίας, που μπορεί να έχει σοβαρό αντίκτυπο στην παραγωγή ή στην ασφάλεια.
2. Εξοικονόμηση κόστους: Αντί για προγραμματισμένες συντηρήσεις ανεξαρτήτως ανάγκης ή ακριβές επισκευές μετά τη βλάβη, η προγνωστική προσέγγιση στοχεύει μόνο όπου και όταν χρειάζεται.
3. Βελτιστοποίηση διαθεσιμότητας μηχανημάτων: Περισσότερη ώρα λειτουργίας μεταφράζεται σε μεγαλύτερη παραγωγικότητα και λιγότερες καθυστερήσεις σε εργοτάξια ή αποθήκες.
4. Επέκταση διάρκειας ζωής εξαρτημάτων: Η αποφυγή λειτουργίας κάτω από μη βέλτιστες συνθήκες (υπέρθερμανση, υπερφόρτιση κ.ά.) επιμηκύνει το χρόνο ζωής των ανταλλακτικών.

Αναλυτική τεκμηρίωση και διαφάνεια: Τα δεδομένα ιστορικού λειτουργίας συμβάλλουν στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων και στην τήρηση προτύπων ασφάλειας ή πιστοποιήσεων

Παραδείγματα συστημάτων IoT συντήρησης

Στην αγορά διατίθενται ολοκληρωμένες λύσεις προγνωστικής συντήρησης, όπως παραδείγματος χάριν:

• Siemens MindSphere: Βιομηχανική πλατφόρμα IoT με δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων συντήρησης σε πραγματικό χρόνο.
• IBM Maximo Predict: Σύστημα που συνδυάζει IoT, AI και big data για έξυπνη παρακολούθηση εξοπλισμού.
• Bosch IoT Suite: Προσφέρει αισθητήρες και cloud analytics για βιομηχανικό εξοπλισμό.
• Condition Monitoring Kits (π.χ. από SKF ή Schaeffler): Εξοπλισμένα με αισθητήρες δόνησης και θερμοκρασίας για παρακολούθηση ρουλεμάν και μηχανισμών μετάδοσης κίνησης.

Προκλήσεις και προοπτικές

Παρά τα οφέλη, η εφαρμογή IoT σε συντήρηση απαιτεί αρχική επένδυση σε εξοπλισμό, εκπαίδευση προσωπικού και προσαρμογή των διαδικασιών. Επίσης, η διαχείριση μεγάλου όγκου δεδομένων απαιτεί ασφαλείς και αποδοτικές λύσεις αποθήκευσης και επεξεργασίας.

Ωστόσο, η κατεύθυνση είναι σαφής: η συντήρηση του μέλλοντος είναι έξυπνη, προληπτική και βασισμένη σε δεδομένα. Για εταιρείες που χρησιμοποιούν ανυψωτικά μηχανήματα σε απαιτητικά περιβάλλοντα, η επένδυση στην τεχνολογία IoT μεταφράζεται σε αυξημένη ασφάλεια, χαμηλότερο κόστος και καλύτερη απόδοση.

Εν κατακλείδι, θα λέγαμε ότι η προγνωστική συντήρηση με χρήση IoT αλλάζει ριζικά τον τρόπο διαχείρισης των ανυψωτικών μηχανημάτων. Μέσα από αισθητήρες και έξυπνη ανάλυση δεδομένων, προσφέρει στις επιχειρήσεις τη δυνατότητα να προβλέπουν αντί να αντιδρούν. Είναι μια τεχνολογική εξέλιξη που δεν αφορά μόνο τη μείωση του κόστους, αλλά και την ενίσχυση της αξιοπιστίας, της αποδοτικότητας και της βιωσιμότητας στον σύγχρονο βιομηχανικό κόσμο.