Bảo trì dự đoán (PdM) là gì? Ưu & nhược điểm

Đã bao giờ bạn gặp sự cố máy móc hỏng hóc không mong muốn chưa? Hoặc đối mặt với chi phí sửa chữa, thay thế tốn kém gây gián đoạn sản xuất? Vì lẽ đó, mà các cơ sở sản xuất cần tìm ra các phương pháp bảo trì hiệu quả, đảm bảo thời gian hoạt động sản xuất trơn tru và thiết bị máy móc ổn định. Bảo trì dự đoán (PdM) sẽ là giải pháp hiệu quả, mang tính chủ động được nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam đang áp dụng.

Tiếp tục đọc những thông tin hữu ích về bảo trì dự đoán ngay bên dưới nhé!

Bảo trì dự đoán là gì? 

Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance – PdM) là phương pháp sử dụng dữ liệu theo thời gian thực để xác định điểm bất thường trong vận hành và các lỗi tiềm ẩn của thiết bị, cho phép sửa chữa kịp thời trước khi sự cố xảy ra. Mục tiêu của PdM là giảm tần suất bảo trì, tránh sự cố ngừng hoạt động không nằm trong kế hoạch và tiết kiệm chi phí bảo trì phòng ngừa không cần thiết.

Trong một khảo sát của US Department of Energy, một chương trình bảo trì dự đoán khi được áp dụng sẽ giúp doanh nghiệp:

• Tỷ suất hoàn vốn: gấp 10 lần
• Giảm chi phí bảo trì: 25% đến 30%
• Loại bỏ sự cố hỏng hóc: 70% đến 75%
• Giảm thời gian ngừng máy (downtime): 35% đến 45%
• Tăng năng suất sản xuất: 20% đến 25%

Trong chương trình Quản lý năng lượng Liên bang (FEMP) cũng cho biết, một chương trình bảo trì tiên đoán có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm được 30-40% chi phí so với bảo trì phản ứng (Reactive Maintenance).

Một hệ thống bảo trì dự đoán gồm những thành phần gì? 

Như tên gọi, bảo trì dự đoán với mục đích giúp doanh nghiệp đánh giá tình trạng thiết bị và dự báo được thời điểm có thể xảy ra lỗi, sau đó là lên được kế hoạch bảo trì chủ động nhằm nâng cao năng suất. Để làm được điều đó, phải cần đến “dữ liệu” theo thời gian thực, không có dữ liệu thì không thể dự đoán được, đó là sự thật.

Do đó, một hệ thống bảo trì dự đoán thường sẽ gồm 3 thành phần chính sau:

• Cảm biến: Mỗi thiết bị đều sẽ được gắn cảm biến để thu thập dữ liệu để gửi về hệ thống theo thời gian thực. Cảm biến có nhiều dạng như cảm biến độ rung, nhiệt độ, áp suất… tùy thuộc vào đặc tính thiết bị, chúng sẽ được gắn theo đúng loại cảm biến phù hợp để phục vụ cho mục đích theo dõi và thu thập dữ liệu.
• IoT (Internet vạn vật): Công nghệ IoT giúp kết nối các thiết bị vật lý trong dây chuyền sản xuất vào internet, cho phép chúng thu thập, trao đổi và xử lý dữ liệu khổng lồ nhanh chóng nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác.
• Mô hình dự đoán: Các mô hình dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử sản xuất, để có những phân tích và đánh giá chính xác về tình trạng hoạt động của thiết bị bên cạnh những dữ liệu được thu thập từ cảm biến. Dựa vào đó, doanh nghiệp cần xây dựng ra bản kế hoạch bảo trì cho những tài sản cần bảo dưỡng, sửa chữa hoặc thay thế trong tương lai. Bất kỳ sai lệch nào được báo lên hệ thống cũng là dấu hiệu cho thấy thiết bị đó có thể xảy ra sự cố.

Xem thêm: Bảo trì sửa chữa là gì? Phân loại & Quy trình thực hiện

Ưu điểm của bảo trì dự đoán

So với bảo trì phòng ngừa, bảo trì dự đoán đảm bảo thiết bị cần bảo trì chỉ được ngừng hoạt động trước khi xảy ra sự cố. Điều này mang lại những lợi ích như:

• Giảm thời gian thiết bị đang được bảo trì.
• Giảm chi phí thay thế phụ tùng và vật tư.
• Giảm thời gian sản xuất bị mất do phải bảo trì.

Bên cạnh những lợi ích chính trên, cũng còn những lợi ích khác:

• Kéo dài tuổi thọ thiết bị nhờ thường xuyên theo dõi tình trạng và giải quyết ngay các vấn đề nhỏ trước khi nó trở nên nghiêm trọng.
• Tối ưu hóa hoạt động bảo trì, thay vì bảo trì thường xuyên hoặc theo lịch trình, PdM đảm bảo hoạt động bảo trì khi cần thiết, từ đó việc sử dụng nguồn lực sẽ hiệu quả hơn.
• Quản lý phụ tùng thay thế tốt hơn do biết trước những bộ phận có thể hỏng và thay, tránh được tình trạng tồn kho quá mức và đảm bảo có đủ phụ tùng khi cần.

Nhược điểm của bảo trì tiên đoán

Mặc dù phương pháp bảo trì này có nhiều ưu điểm, nhưng cũng có một số nhược điểm cần biết:

• Chi phí ban đầu cao: Chi phí thiết lập cho bảo trì tiên đoán đòi hỏi cao vì phải đầu tư vào phần mềm thu thập và phân tích dữ liệu, cảm biến, hạ tầng IoT (Internet vạn vật), Trí tuệ nhân tạo (AI). Đối với một số doanh nghiệp, chi phí ban đầu này có thể khá cao.
• Độ phức tạp: Như đã đề cập ở trên, việc triển khai bảo trì dự đoán yêu cầu phải tích hợp nhiều công nghệ và hệ thống khác nhau, phân tích lượng data khổng lồ và đào tạo lại cho nhân viên. Dẫn đến việc không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ năng lực để xử lý.
• Quá phụ thuộc vào công nghệ: Khi hệ thống dự đoán một thiết bị đó không hoạt động tốt có nghĩa nó là đúng. Tuy nhiên, sẽ có những dấu hiệu khác khi thiết bị gặp sự cố mà hệ thống không dự đoán được.

5 phương pháp bảo trì tiên đoán phổ biến

Có 5 phương pháp bảo trì dự đoán phổ biến hiện nay được nhiều doanh nghiệp áp dụng để phân tích, bao gồm:

1. Phân tích độ rung

Với những máy móc hoạt động liên tục, công suất lớn thì việc gắn cảm biến để theo dõi độ rung rất cần thiết. Phương pháp này hoạt động dựa trên độ rung tiêu chuẩn của mỗi máy móc trong doanh nghiệp, nếu phát hiện sai lệch trên hệ thống nghĩa là máy có vấn đề, cần kiểm tra ngay lập tức.

2. Phân tích âm thanh sóng âm

Mỗi thiết bị máy móc đều tạo ra sóng âm thanh trong quá trình vận hành. Bằng cách gắn cảm biến âm thanh, bạn sẽ phân tích được đặc tính của sóng âm, bao gồm tần số, biên độ và phát hiện những vấn đề bất thường như mối hàn hỏng, vết nứt từ máy móc khi chúng còn nhỏ khó quan sát bằng mắt thường. Phương pháp này hữu ích trong việc phát hiện rò rỉ chất lỏng hoặc khí của thiết bị máy móc trong nhà máy.

3. Phân tích nhiệt độ hồng ngoại

Phương pháp này còn có tên gọi là tạo ảnh nhiệt, kỹ thuật sử dụng công nghệ hồng ngoại của thiết bị trong lúc vận hành, để theo dõi lượng nhiệt biến đổi theo thời gian, nếu phát hiện có lượng nhiệt tăng cao đột biến, hãy đưa ra cảnh báo và tiến hành bảo trì kịp thời tránh thiệt hại không mong muốn xảy ra.

4. Phân tích chất lượng dầu

Đây là phương pháp để theo dõi tình trạng, độ hao mòn của thiết bị hiệu quả dựa vào đặc tính riêng của các mẫu dầu, khối lượng, kích thước và điều kiện vận hành máy móc thiết bị. Ngoài ra, các yếu tố như độ nhớt của dầu, sự hiện diện của nước, kim loại mài mòn, số axit hoặc bazơ trong dầu cũng là yếu tố để doanh nghiệp phân tích và đánh giá.

5. Phân tích mạch động cơ

Phương pháp này thường áp dụng trong ngành sản xuất ô tô và đóng tàu. Nguyên lý hoạt động dựa trên dữ liệu thu thập từ stato và roto của động cơ để phát hiện lỗi. Đồng thời, nó cũng có phép bạn kiểm tra động cơ hoạt động ổn định không trước khi tiến hành lắp đặt.

Bảo trì dự đoán là phương pháp bảo trì hiệu quả được nhiều doanh nghiệp áp dụng bởi tính chủ động của nó, giúp tối ưu hóa năng suất, kéo dài tuổi thọ thiết bị và giảm chi phí bảo trì, sửa chữa. Tuy nhiên, chúng cũng đòi hỏi những yêu cầu nhất định để đảm bảo tính bền vững lâu dài, do đó cần có những đánh giá khách quan về quy mô doanh nghiệp và mức độ ưu tiên qua từng giai đoạn hoạt động.

Tại PMS, chúng tôi đang cung cấp chương trình đào tạo quản trị bảo trì, bảo dưỡng thiết bị xưởng sản xuất chuyên biệt. Với đội ngũ giảng viên hơn 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực quản trị sản xuất, đã tư vấn và đào tạo thành công cho nhiều doanh nghiệp trong và ngoài nước, đây sẽ là chương trình thiết thực về công tác quản trị bảo trì mà Anh/Chị có thể quan tâm.