В современной конкурентной глобальной среде предприятия должны быть гибкими, устойчивыми и обладать динамическими возможностями.
Появление передовых цифровых технологий позволяет фирмам полностью внедрять концепцию управления качеством.
Для управления качеством может быть разработана живая экосистема, оснащенная передовыми цифровыми технологиями (например, интеллектуальными датчиками, машинным обучением, анализом больших данных и искусственным интеллектом (ИИ)).
14 августа 2018 года 200-метровый участок моста Понте Моранди (построенный в 1968 году) в Генуе, Италия, обрушился, в результате чего 41 человек погиб, 5 пропали без вести и 15 получили ранения.
Основными причинами разрушения моста были старение и отсутствие управления мостами. Подобные инциденты подчеркивают важность технического обслуживания мостов.
Мониторинг состояния конструкций (SHM), новая методика, разработанная для обслуживания конструкций, представляет собой современную технологическую систему, которая анализирует слабые стороны существующих систем, такие как определение локальной и глобальной структуры повреждений и значимости таких повреждений.
Скорость и точность принятия решений по ремонту и обслуживанию мостов обеспечивается за счет мониторинга состояния мостов в режиме реального времени.
Была предложена система прогнозирующего обслуживания в реальном времени с использованием методов нейронной сети, в то время как Ши и Цзэн предложили стратегию обслуживания на основе условий, которая учитывает экономические факторы для прогнозного обслуживания в режиме реального времени.
Интеллектуальное обслуживание, также известное как техническое обслуживание на основе условий, сегодня возможно благодаря передовым цифровым технологиям.
С развитием интеллектуальных устройств в центре внимания оказались высокоинтеллектуальные системы обслуживания. По мере того как информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) сходятся и развиваются в промышленных областях, в области управления операциями происходят серьезные изменения.
Методы профилактического обслуживания и управления качеством, которые в прошлом контролировались людьми, трансформируются в профилактическое обслуживание благодаря развитию различных ИТ-технологий, таких как большие данные и ИИ.
В частности, ведущие технологические компании недавно разработали и внедрили системы прогнозного обслуживания для контроля качества. В прошлом услуги по восстановлению выполнялись после остановки машины на рабочем месте.
С помощью современных информационных и коммуникационных инструментов, таких как интеллектуальные устройства, теперь квалифицированные работники могут выполнять регулярное техническое обслуживание, такое как замена деталей или оборудования, в оптимальное время.
Кроме того, хотя основной упор делался на оптимизацию производственных процессов, Industry 4.0 проводит оптимизацию для каждого отдельного продукта.
Поскольку оптимизация требует отсутствия дефектов, для достижения этой цели необходим контроль качества.
Таким образом, методы контроля качества должны быть изменены.
Например, большие данные, собранные от нескольких датчиков IoT (Internet of Things), встроенных в компоненты, могут поддерживать интеллектуальное производство, поставку и доставку для прогнозного обслуживания в режиме реального времени.
Прогнозирующее управление техобслуживанием требует обмена информацией об уровнях производства и запасов между сетевыми фирмами-партнерами, а также об изменяющихся потребностях потребителей.
Ожидается, что эта система сотрудничества поможет удовлетворить ожидания клиентов за счет точного прогнозирования спроса, повышения уровня обслуживания и надежности.
Расширение интеллектуальных устройств с возможностями самодиагностики и прогнозирования сбоев поможет сократить сбои и эксплуатационные расходы, оптимизировать запасы, улучшить доступ к техническому обслуживанию, сократить потребность в сохранении запасных запасов в целях безопасности и увеличить сроки замены.
Индустрия 4.0 должна активно реагировать на это рядом решений, которые включают безопасность, качество, и стоимость для удовлетворения потребностей конечных пользователей в стратегиях упреждающего прогнозного обслуживания.
Поэтому, чтобы свести к минимуму возможные потери и обеспечить гибкость за счет избежания внезапных простоев, профилактическое обслуживание является важным стратегическим методом работы для предприятий, которые строят интеллектуальные установки для будущего.
Кроме того, усилия по диагностике неисправностей установок, оборудования и / или систем на ранней стадии выигрывают от технологических достижений как в обрабатывающей промышленности, так и в сфере услуг.
