Вибрационният анализ е най-популярният метод за дистанционен мониторинг и прогнозна поддръжка на оборудването (графика: CC0 Public Domain)
Когато само преди няколко години се заговори активно за прогнозна поддръжка, едва ли някой е подозирал, че този род технологии ще се превърнат в огромен пазар. Обемът му се оценява на 10,6 милиарда щатски долара за настоящата година, а в рамките на идните 5 години ще достигне 47,8 милиарда щатски долара (към 2029 г.) Това прави среден ръст от 35,1% през посочения период – темпо, с каквото не много други технологични сегменти могат да се похвалят.
Движещите фактори за пазара на прогнозна поддръжка започват с масовото възприемане на нововъзникващи технологии като IoT сензори и анализ на данни, казват Markets and Markets, автори на пазарното предвещание. Въпросните сензори и аналитични системи позволяват наблюдение в реално време на изправността на оборудването.
Интегрирането на алгоритми за машинно обучение (ML) и изкуствен интелект (AI) позволява прогнозни анализи на потенциални повреди, намаляване на времето за престой и оптимизиране на производителността на активите. Организациите все повече се фокусират върху спестяване на разходи и оперативна ефективност, което води до необходимостта от проактивни стратегии за поддръжка, за да се намалят случаите на непланиран престой и да се увеличи продуктивността. В допълнение, регулаторните изисквания също допринасят за растежа на пазара за прогнозна поддръжка.
Услугите набират скорост
Сегментът на услугите ще играе решаваща роля на пазара за прогнозна поддръжка. Той служи като основен компонент от съществено значение за ефективната работа на софтуерните решения. Много компании се обръщат към интелигентни устройства, AI системи и решения за индустриален интернет на нещата (IIoT), за да наблюдават здравето и производителността на критично си оборудване. По този начин те се стремят да сведат до минимум скъпите спирания на производствените си процеси.
Дистанционното наблюдение на машини и оборудване се превърна във важен приоритет за организациите, за които навременното откриване на повреди в машините е въпрос на поддържане на основната дейност. Възприемането на услуги за прогнозна поддръжка, включително IoT, стана наложително поради нуждата от смекчаване на рисковете и отказите на машините в различни индустрии. В рамките на сегмента на услугите управляваните и професионални услуги се считат за жизненоважни за подобряване на цялостната ефективност.
Анализът на вибрациите – най-популярната сензорна технология
Анализът на вибрациите се използва масово в системите за прогнозна поддръжка. Вибрационният анализ позволява на техниците да „слушат“ здравето на апаратурата с помощта на анализатори или сензори в реално време, интегрирани в самото оборудване. Машините, работещи оптимално, се отличават специфични модели на вибрации, които могат да бъдат сравнени и с известни стандарти. Когато обаче някои компоненти се износват или пък развиват дефекти, те започват да генерират по-различни вибрации.
Ранното откриване на промяната във вибрацията сигнализира за назряващи проблеми. Чрез непрекъснато „слушане“ на вибрациите на оборудването техниците могат да идентифицират отклонения от нормалните модели и да диагностицират проблемите на ранен етап. Диапазонът от проблеми, които могат да бъдат открити чрез анализ на вибрациите, е обширен и включва несъосност, огънати валове, небалансирани компоненти, разхлабени механични части и др.
Автомобили и транспорт – най-активни
Тъй като автомобилната технология се развива бързо, традиционните методи за откриване на неизправности вече са неадекватни за осигуряване на гладкост на автомобила. Съвременните автомобили обаче са оборудвани с различни сензори, инструменти и камери. Те генерират огромно количество различни данни. Възползвайки се от въпросните данни и използвайки AI и ML, прогнозната поддръжка в автомобилния и транспортния сектор се очертава като мощно решение за подобряване на производителността на превозното средство и минимизиране на времето за нежелан престой.
Ръстът на интелигентните технологии стимулира инвестициите за прогнозна поддръжка в транспорта. Скокът на търсенето, съчетан със забавеното производство на нови автомобили, води до възраждането на пазара на употребявани автомобили. Прогнозната поддръжка играе решаваща роля за намаляване на живота на употребяваните автомобили и предотвратяване на неочакван престой.
Арабските регион с най-силен растеж
Правителствената политика в Обединените арабски емирства (ОАЕ) подкрепя индустрията с визията да бъде една от най-технологично напредналите нации. Основните причини, за които се твърди, че влияят на растежа на пазара за прогнозна поддръжка в региона, са нарастващите инвестиции в инфраструктури на центрове за данни и нарастващият брой стартиращи фирми с интензивен растеж. Само няколко държави, като ОАЕ, Израел и Катар, в целия регион, напредват на този пазар с икономически темпове. ОАЕ, Израел и Катар демонстрираха силен ангажимент към разработването и внедряването на AI и IoT технологии.
Не по-малко изненадваща е прогнозата на анализаторите за втория най-бързо растящ пазар на прогнозна поддръжка. Разпространението на телекомуникационната и ИТ индустрията в африканските страни е в основата на растежа на AI технологиите и IoT системите в региона.
Предимства на прогнозната поддръжка
- Чрез проактивна поддръжка на оборудването, базирана на данни и анализи, предотвратява скъпите случаи на непланиран престой и намалява разходите за ремонт; следователно помага на организациите да намалят разходите за поддръжка;
- Прогнозната поддръжка увеличава наличността на оборудването и времето му за работа, като предвижда възможни аварии, преди те да се случат; така помага за колкото се може повече непрекъсната работа и максимизиране на производителността;
- Чрез локализиране и разрешаване на основни проблеми, които могат да компрометират надеждността и ефективността на оборудването, прогнозната поддръжка удължава живота на активите; така намалява необходимостта от ненавременна подмяна, което се отразява добре на бюджета;
- Прогнозната поддръжка намалява вероятността от злополуки, наранявания и прекъсвания на дейността, породени от неправилно работещо оборудване;
- Чрез по-ефективно планиране на дейностите по рутинната поддръжка този метод помага на бизнеса да минимизира прекъсванията на съществуващите дейности и да съгласува задълженията по поддръжката с производствените графици;
- Използвайки анализи на данни и алгоритми за машинно самообучение, прогнозната поддръжка води до анализи и изводи, които помагат при инвестиции в оборудване, разпределение на ресурси и избор на стратегия за поддръжка.