การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) เป็นวิธีการที่ใช้เทคโนโลยี IoT และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบและคาดการณ์ปัญหาของเครื่องจักร ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
Predictive Maintenance คือการใช้เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานของเครื่องจักร เพื่อคาดการณ์เวลาที่เหมาะสมในการบำรุงรักษา เป้าหมายคือการลดการหยุดทำงานของอุปกรณ์และยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักร
Predictive Maintenance ทำงานโดยการติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจจับการสั่นสะเทือน ความร้อน และระดับน้ำมันในเครื่องจักร ข้อมูลที่เก็บได้จะถูกส่งไปยังระบบการวิเคราะห์กลาง ซึ่งจะประมวลผลข้อมูลและคาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
ดู VIDEO ตัวอย่าง Predictive Maintenance ที่ใช้ Machine Learning Model
การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถวางแผนและจัดการการบำรุงรักษาเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน สามารถลดการหยุดทำงานของเครื่องจักรและยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เรียนรู้เกี่ยวกับ Predictive Maintenance ด้วย Machine Learning จากข้อมูลแรงสั่นสะเทือน ดูเทคโนโลยีการทำ Condition Monitoring ในโรงงานอุตสาหกรรม
ตรวจสอบสภาพตลับลูกปืนโดยใช้เซ็นเซอร์ Banner QM30VT ที่ครอบคลุมช่วงความถี่ 10 - 4,000 Hz และสามารถแบ่งเป็น 20 แบนด์ครอบคลุมแกน X และแกน Z
เรียนรู้ขั้นตอนการตรวจสอบสภาพเครื่องจักรด้วยการวิเคราะห์การสั่นสะเทือน ตั้งแต่การตรวจสอบ Motor ถึง Bearing ชมวิดีโอสาธิตขั้นตอนอย่างละเอียด