பராமரிப்பு அட்டவணையிடலில் புரட்சி: முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வின் சக்தி

இன்றைய போட்டி மிகுந்த உலகளாவிய சூழலில், நிறுவனங்கள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும், செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் தொடர்ந்து வழிகளைத் தேடுகின்றன. இந்த இலக்குகளை கணிசமாக பாதிக்கும் ஒரு முக்கியமான பகுதி பராமரிப்பு ஆகும். பழுதுபட்ட பின் சரிசெய்வது (run-to-failure) மற்றும் தடுப்பு பராமரிப்பு (கால அடிப்படையிலான) போன்ற பாரம்பரிய பராமரிப்பு அணுகுமுறைகள் தேவையற்ற வேலையில்லா நேரம், வீணான வளங்கள் மற்றும் உகந்ததல்லாத சொத்து செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கின்றன. முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு ஒரு புரட்சிகரமான மாற்றை வழங்குகிறது, இது வணிகங்கள் உபகரணங்களின் தோல்விகளை முன்கூட்டியே கணிக்கவும், பராமரிப்பை முன்கூட்டியே திட்டமிடவும், மற்றும் அவற்றின் சொத்துக்களின் ஆயுட்காலத்தை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது.

முன்கணிப்பு பராமரிப்பு என்றால் என்ன?

முன்கணிப்பு பராமரிப்பு (PdM) தரவு பகுப்பாய்வு, இயந்திர கற்றல், மற்றும் புள்ளிவிவர மாதிரியாக்கத்தைப் பயன்படுத்தி சாத்தியமான உபகரண தோல்விகளை அவை ஏற்படுவதற்கு முன்பே அடையாளம் காட்டுகிறது. வரலாற்றுத் தரவு, நிகழ்நேர சென்சார் அளவீடுகள், மற்றும் பிற தொடர்புடைய தகவல்களைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், PdM வழிமுறைகள் வரவிருக்கும் சிக்கல்களைக் குறிக்கும் வடிவங்களையும் முரண்பாடுகளையும் கண்டறிய முடியும். இது பராமரிப்புக் குழுக்கள் பழுது மற்றும் மாற்றங்களை முன்கூட்டியே திட்டமிடவும், வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைக்கவும், மற்றும் விலையுயர்ந்த அவசர பழுதுகளைத் தவிர்க்கவும் அனுமதிக்கிறது.

உபகரணம் பழுதடைந்த பிறகு மட்டுமே சரிசெய்யும் எதிர்வினை பராமரிப்பு போலவோ, அல்லது உண்மையான உபகரண நிலையைப் பொருட்படுத்தாமல் நிலையான அட்டவணைகளின் அடிப்படையில் செய்யப்படும் தடுப்பு பராமரிப்பு போலவோ இல்லாமல், முன்கணிப்பு பராமரிப்பு ஒரு தரவு-சார்ந்த, நிலை-அடிப்படையிலான அணுகுமுறையை வழங்குகிறது. இந்த இலக்கு வைக்கப்பட்ட அணுகுமுறை, தேவைப்படும்போது மட்டுமே பராமரிப்பு செய்யப்படுவதை உறுதிசெய்கிறது, வள ஒதுக்கீட்டை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் ஒட்டுமொத்த பராமரிப்பு செலவுகளைக் குறைக்கிறது.

பராமரிப்பு அட்டவணையிடலில் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வின் நன்மைகள்

பராமரிப்பு அட்டவணையிடலுக்காக முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துவது உலகளாவிய நிறுவனங்களுக்கு பரந்த அளவிலான நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• குறைக்கப்பட்ட வேலையில்லா நேரம்: சாத்தியமான தோல்விகளை முன்கணிப்பதன் மூலம், PdM பராமரிப்புக் குழுக்களை திட்டமிடப்பட்ட வேலையில்லா நேரத்தில் பழுதுபார்க்க அனுமதிக்கிறது, இது செயல்பாடுகளில் ஏற்படும் இடையூறுகளைக் குறைத்து உற்பத்தி வெளியீட்டை அதிகரிக்கிறது. ஜெர்மனியில் ஒரு உற்பத்தி ஆலை அதன் முக்கிய இயந்திரங்களில் முன்கணிப்பு பராமரிப்பைப் பயன்படுத்துவதைக் கவனியுங்கள். சாத்தியமான பழுதுகளை முன்கூட்டியே கணிப்பதன் மூலம், அவர்கள் திட்டமிடப்படாத வேலையில்லா நேரத்தை 30% குறைத்து, உற்பத்தித் திறனை கணிசமாக அதிகரித்துள்ளனர்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பராமரிப்பு செலவுகள்: முன்கணிப்பு பராமரிப்பு தேவையற்ற பராமரிப்புப் பணிகளை நீக்குகிறது, இதனால் தொழிலாளர் செலவுகள், உதிரிபாகங்கள் நுகர்வு, மற்றும் ஒட்டுமொத்த பராமரிப்பு செலவுகள் குறைகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள ஒரு சுரங்க நிறுவனம் அதன் கனரக உபகரணங்களுக்காக ஒரு PdM அமைப்பை செயல்படுத்திய பிறகு பராமரிப்பு செலவுகளில் 25% குறைப்பைப் பதிவு செய்துள்ளது.
• நீட்டிக்கப்பட்ட சொத்து ஆயுட்காலம்: சிறிய சிக்கல்கள் பெரிய தோல்விகளாக மாறுவதற்கு முன்பு அவற்றைக் கையாள்வதன் மூலம், PdM உபகரணங்கள் மற்றும் சொத்துக்களின் ஆயுட்காலத்தை நீட்டிக்க உதவுகிறது, அவற்றின் முதலீட்டின் மீதான வருவாயை அதிகரிக்கிறது. டென்மார்க்கில் உள்ள ஒரு காற்றாலைப் பண்ணை, டர்பைன் ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணிக்க முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பிளேடு அரிப்பு மற்றும் கியர் தேய்மானம் போன்ற சிக்கல்களை முன்கூட்டியே தீர்க்க அனுமதிக்கிறது, இது டர்பைன்களின் ஆயுட்காலத்தை நீட்டித்து ஆற்றல் உற்பத்தியை அதிகரிக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட உபகரண நம்பகத்தன்மை: முன்கணிப்பு பராமரிப்பு, உபகரணங்களின் தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கும் அடிப்படை சிக்கல்களைக் கண்டறிந்து சரிசெய்கிறது, இது ஒட்டுமொத்த உபகரண நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் எதிர்பாராத பழுதுகளின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது. சவூதி அரேபியாவில் உள்ள ஒரு பெரிய சுத்திகரிப்பு நிலையம், அதிர்வு பகுப்பாய்வு மற்றும் எண்ணெய் பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்தி சாத்தியமான பம்ப் தோல்விகளைக் கணிக்கிறது, இது முக்கியமான செயல்முறைகளின் தொடர்ச்சியான செயல்பாட்டை உறுதிசெய்து, விலையுயர்ந்த பணிநிறுத்தங்களின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: உபகரணங்களின் தோல்விகளைத் தடுப்பதன் மூலம், PdM பணியிடப் பாதுகாப்பை மேம்படுத்தவும், விபத்துக்கள் மற்றும் காயங்களின் அபாயத்தைக் குறைக்கவும் உதவுகிறது. சிங்கப்பூரில் உள்ள ஒரு விமான நிறுவனம், விமானப் பொறி ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணிக்க முன்கணிப்பு பராமரிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான செயல்பாட்டை உறுதிசெய்கிறது மற்றும் விமானத்தில் ஏற்படும் தோல்விகளின் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது.
• மேம்படுத்தப்பட்ட இருப்பு மேலாண்மை: निकट எதிர்காலத்தில் எந்த உதிரிபாகங்கள் தேவைப்படக்கூடும் என்பதை அறிவது சிறந்த இருப்பு மேலாண்மைக்கு வழிவகுக்கிறது, கையிருப்பு தீர்ந்துபோகும் அபாயத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் இருப்பு வைத்திருப்புச் செலவுகளைக் குறைக்கிறது. ஒரு உலகளாவிய தளவாட நிறுவனம் அதன் வாகனக் கூட்டத்திற்கான உதிரிபாகங்களின் தேவையைக் கணிக்க முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைப் பயன்படுத்துகிறது, இருப்பு நிலைகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் சரியான நேரத்தில் பழுதுபார்ப்பதை உறுதிசெய்கிறது.
• அதிகரிக்கப்பட்ட செயல்பாட்டுத் திறன்: பராமரிப்பு அட்டவணைகளை மேம்படுத்துவதன் மூலமும் வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைப்பதன் மூலமும், PdM ஒட்டுமொத்த செயல்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் நிறுவனங்கள் தங்கள் முக்கிய வணிக நோக்கங்களில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது.

பராமரிப்பு அட்டவணையிடலில் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு எவ்வாறு செயல்படுகிறது

பராமரிப்பு அட்டவணையிடலுக்காக முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துவது பொதுவாக பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. தரவு சேகரிப்பு: வரலாற்றுப் பராமரிப்புப் பதிவுகள், சென்சார் அளவீடுகள் (வெப்பநிலை, அழுத்தம், அதிர்வு), செயல்பாட்டுத் தரவு (இயங்கும் நேரம், சுமை), மற்றும் சுற்றுச்சூழல் காரணிகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தரவுகளைச் சேகரித்தல்.
2. தரவு முன்செயலாக்கம்: பகுப்பாய்விற்காக தரவைச் சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயார் செய்தல். இது விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், வெளிப்பாடுகளை நீக்குதல், மற்றும் நிலைத்தன்மை மற்றும் துல்லியத்தை உறுதிப்படுத்த தரவை இயல்பாக்குதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.
3. மாதிரி உருவாக்கம்: பின்னடைவு பகுப்பாய்வு, வகைப்படுத்தல் வழிமுறைகள், மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குதல். வழிமுறையின் தேர்வு குறிப்பிட்ட உபகரணம் மற்றும் கணிக்கப்படும் தோல்வியின் வகையைப் பொறுத்தது.
4. மாதிரி பயிற்சி: தரவுப் புள்ளிகளுக்கும் உபகரணத் தோல்விகளுக்கும் இடையிலான வடிவங்களையும் உறவுகளையும் அடையாளம் காண வரலாற்றுத் தரவைப் பயன்படுத்தி முன்கணிப்பு மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளித்தல்.
5. மாதிரி சரிபார்ப்பு: மாதிரிகளின் துல்லியம் மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த ஒரு தனித் தரவுக் குழுவைப் பயன்படுத்தி அவற்றைச் சரிபார்த்தல்.
6. செயல்படுத்துதல்: சாத்தியமான உபகரணத் தோல்விகளைக் கணிக்க பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகளை நிஜ உலகச் சூழலில் செயல்படுத்துதல்.
7. கண்காணிப்பு மற்றும் சீரமைப்பு: மாதிரிகளின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, புதிய தரவு கிடைக்கும்போது அவற்றைச் செம்மைப்படுத்துதல்.

முன்கணிப்பு பராமரிப்பில் பயன்படுத்தப்படும் தரவு வகைகள்

முன்கணிப்பு பராமரிப்பில் பொதுவாக பல வகையான தரவுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவற்றுள்:

• சென்சார் தரவு: வெப்பநிலை, அழுத்தம், அதிர்வு, எண்ணெய் தரம் மற்றும் பிற முக்கிய அளவுருக்களைக் கண்காணிக்கும் சென்சார்களிடமிருந்து நிகழ்நேரத் தரவு. எடுத்துக்காட்டாக, சுழலும் உபகரணங்களில் உள்ள அதிர்வு சென்சார்கள் சமநிலையின்மை அல்லது பேரிங் தேய்மானத்தைக் கண்டறிய முடியும்.
• வரலாற்று பராமரிப்பு பதிவுகள்: பழுது, மாற்றங்கள் மற்றும் ஆய்வுகள் உள்ளிட்ட கடந்த கால பராமரிப்பு நடவடிக்கைகள் பற்றிய தரவு.
• செயல்பாட்டுத் தரவு: உபகரணப் பயன்பாடு பற்றிய தரவு, அதாவது இயங்கும் நேரம், சுமை மற்றும் இயக்க நிலைமைகள்.
• சுற்றுச்சூழல் தரவு: வெப்பநிலை, ஈரப்பதம் மற்றும் வானிலை நிலைமைகள் போன்ற சுற்றுச்சூழல் காரணிகள் பற்றிய தரவு.
• ஆய்வுத் தரவு: புகைப்படங்கள், வீடியோக்கள் மற்றும் குறிப்புகள் உள்ளிட்ட காட்சி ஆய்வுகளின் போது சேகரிக்கப்பட்ட தரவு.
• SCADA தரவு: மேற்பார்வைக் கட்டுப்பாடு மற்றும் தரவு கையகப்படுத்தல் தரவு, இது பெரும்பாலும் தொழில்துறை அமைப்புகளில் உபகரணங்களைக் கண்காணிக்கவும் கட்டுப்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

பொதுவான முன்கணிப்பு பராமரிப்பு நுட்பங்கள்

முன்கணிப்பு பராமரிப்பில் பல நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவற்றுள்:

• அதிர்வு பகுப்பாய்வு: சுழலும் உபகரணங்களில் சமநிலையின்மைகள், சீரமைப்பின்மைகள் மற்றும் பேரிங் தேய்மானங்களைக் கண்டறிய அதிர்வு வடிவங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• எண்ணெய் பகுப்பாய்வு: எண்ணெய் மாதிரிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்து அசுத்தங்கள், தேய்மானத் துகள்கள், மற்றும் பாகுத்தன்மையில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் கண்டறிதல், இது இயந்திரங்கள் மற்றும் கியர்பாக்ஸ்களில் உள்ள சாத்தியமான சிக்கல்களைக் குறிக்கிறது.
• வெப்ப வரைபடம் (Thermography): அகச்சிவப்புக் கேமராக்களைப் பயன்படுத்தி வெப்பமான இடங்களைக் கண்டறிதல், இது சாத்தியமான மின்சாரத் தவறுகள் அல்லது இயந்திரச் சிக்கல்களைக் குறிக்கிறது.
• மீயொலி சோதனை (Ultrasonic Testing): உபகரணங்களில் விரிசல்கள், கசிவுகள் மற்றும் பிற குறைபாடுகளைக் கண்டறிய மீயொலியைப் பயன்படுத்துதல்.
• ஒலி உமிழ்வு (Acoustic Emission): பொருட்களில் உள்ள நுண்ணிய விரிசல்கள் மற்றும் குறைபாடுகளைக் கண்டறிய ஒலி சமிக்ஞைகளைக் கண்காணித்தல்.
• மோட்டார் மின்னோட்ட பகுப்பாய்வு (Motor Current Analysis): மோட்டார்கள் எடுக்கும் மின்சார மின்னோட்டத்தைப் பகுப்பாய்வு செய்து, வைண்டிங் தவறுகள், ரோட்டார் சிக்கல்கள் மற்றும் பிற மின்சாரச் சிக்கல்களைக் கண்டறிதல்.

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வை செயல்படுத்துதல்: சவால்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகள்

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், அதன் செயல்படுத்தல் பல சவால்களை முன்வைக்கக்கூடும்:

• தரவின் தரம்: முன்கணிப்பு மாதிரிகள் பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட தரவைப் போலவே சிறந்தவை. தரவின் துல்லியம், முழுமை மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வது PdM-இன் வெற்றிக்கு முக்கியமானது. சீரற்ற சென்சார் அளவீடுகள் அல்லது முழுமையற்ற பராமரிப்புப் பதிவுகள் தவறான கணிப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
• தரவு ஒருங்கிணைப்பு: சென்சார்கள், பராமரிப்பு மேலாண்மை அமைப்புகள் மற்றும் செயல்பாட்டுத் தரவுத்தளங்கள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவை ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானதாக இருக்கலாம் மற்றும் குறிப்பிடத்தக்க தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பு முதலீடுகள் தேவைப்படலாம். பழைய அமைப்புகள் நவீன பகுப்பாய்வு தளங்களுடன் எளிதில் ஒருங்கிணைக்கப்படாமல் இருக்கலாம்.
• நிபுணத்துவம் மற்றும் திறன்கள்: முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தீர்வுகளைச் செயல்படுத்தவும் பராமரிக்கவும் தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல் மற்றும் நம்பகத்தன்மை பொறியியலில் சிறப்பு நிபுணத்துவம் தேவை. நிறுவனங்கள் பயிற்சியில் முதலீடு செய்யவோ அல்லது திறமையான நிபுணர்களைப் பணியமர்த்தவோ வேண்டியிருக்கலாம்.
• செலவு: முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைச் செயல்படுத்துவது விலை உயர்ந்ததாக இருக்கலாம், இதற்கு சென்சார்கள், மென்பொருள், வன்பொருள் மற்றும் பணியாளர்களில் முதலீடுகள் தேவை. முதலீட்டை நியாயப்படுத்த முழுமையான செலவு-பயன் பகுப்பாய்வு அவசியம்.
• மாற்ற மேலாண்மை: முன்கணிப்பு பராமரிப்பைச் செயல்படுத்துவதற்கு மனநிலை மற்றும் கலாச்சாரத்தில் ஒரு மாற்றம் தேவை, ஏனெனில் பராமரிப்புக் குழுக்கள் தரவு சார்ந்த முடிவெடுப்பதை ஏற்றுக்கொள்ள வேண்டும். மாற்றத்திற்கான எதிர்ப்பு PdM-ஐ ஏற்றுக்கொள்வதைத் தடுக்கக்கூடும்.
• அளவிடுதல் (Scalability): அதிக எண்ணிக்கையிலான சொத்துக்கள் மற்றும் உபகரணங்களை உள்ளடக்கும் வகையில் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தீர்வுகளை அளவிடுவது சவாலானதாக இருக்கலாம், இதற்கு ஒரு வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்பு தேவை.
• பாதுகாப்பு: முக்கியமான தரவை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகல் மற்றும் இணைய அச்சுறுத்தல்களிலிருந்து பாதுகாப்பது முக்கியம், குறிப்பாக IoT சாதனங்கள் மற்றும் கிளவுட் அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வு தளங்களைக் கையாளும் போது.

இந்த சவால்களை சமாளிக்க, நிறுவனங்கள் செய்ய வேண்டியவை:

• சிறிய அளவில் தொடங்குங்கள்: PdM-இன் மதிப்பை நிரூபிக்கவும், உள் நிபுணத்துவத்தை வளர்க்கவும் ஒரு முக்கியமான சொத்து அல்லது உபகரண வகையை மையமாகக் கொண்டு ஒரு முன்னோடித் திட்டத்துடன் தொடங்குங்கள்.
• தரவின் தரத்தில் கவனம் செலுத்துங்கள்: தரவின் துல்லியம், முழுமை மற்றும் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்த தரவு ஆளுமை மற்றும் தரவுத் தர முயற்சிகளில் முதலீடு செய்யுங்கள்.
• சரியான தொழில்நுட்பத்தைத் தேர்ந்தெடுங்கள்: தற்போதுள்ள தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்புடன் இணக்கமான மற்றும் குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தளங்கள் மற்றும் கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• ஒரு பல்துறை அணியை உருவாக்குங்கள்: PdM-இன் செயலாக்கத்தை இயக்க தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல், நம்பகத்தன்மை பொறியியல் மற்றும் தகவல் தொழில்நுட்பத்தில் நிபுணத்துவம் பெற்ற ஒரு அணியை உருவாக்குங்கள்.
• மாற்ற மேலாண்மையை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்: PdM-இன் நன்மைகளை பராமரிப்புக் குழுக்களுக்குத் தெரிவித்து, புதிய தொழில்நுட்பத்தை ஏற்றுக்கொள்ளத் தேவையான பயிற்சி மற்றும் ஆதரவை அவர்களுக்கு வழங்குங்கள்.
• தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்துங்கள்: முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, புதிய தரவு கிடைக்கும்போது அவற்றைச் செம்மைப்படுத்துங்கள்.

பல்வேறு தொழில்களில் முன்கணிப்பு பராமரிப்பின் எடுத்துக்காட்டுகள்

முன்கணிப்பு பராமரிப்பு பல்வேறு தொழில்களில் ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டு, குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• உற்பத்தி: உற்பத்தி வரிசைகளில் உபகரணத் தோல்விகளை முன்கணித்து வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல் மற்றும் உற்பத்தி வெளியீட்டை மேம்படுத்துதல். எடுத்துக்காட்டாக, பேரிங் தோல்விகளை முன்கணிக்க CNC இயந்திரங்களை அதிர்வு முரண்பாடுகளுக்காகக் கண்காணித்தல்.
• ஆற்றல்: காற்றாலை டர்பைன்கள், சோலார் பேனல்கள் மற்றும் மின் உற்பத்தி நிலையங்களின் ஆரோக்கியத்தைக் கண்காணித்து ஆற்றல் உற்பத்தியை அதிகரித்தல் மற்றும் பராமரிப்புச் செலவுகளைக் குறைத்தல். மின்மாற்றி எண்ணெயின் முன்கணிப்புப் பகுப்பாய்வு பேரழிவு தரும் தோல்விகளைத் தடுக்க முடியும்.
• போக்குவரத்து: விமானங்கள், ரயில்கள் மற்றும் வாகனங்களில் உபகரணத் தோல்விகளை முன்கணித்து பாதுகாப்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்தல். விமான நிறுவனங்கள் இன்-ஃப்ளைட் தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கும் முன் சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறிய எஞ்சின் சுகாதார கண்காணிப்பு அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• சுகாதாரம்: MRI இயந்திரங்கள் மற்றும் CT ஸ்கேனர்கள் போன்ற மருத்துவ உபகரணங்களைக் கண்காணித்து அவற்றின் கிடைக்கும் தன்மை மற்றும் நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்தல்.
• எண்ணெய் மற்றும் எரிவாயு: எண்ணெய் ரிக் மற்றும் சுத்திகரிப்பு நிலையங்களில் உபகரணத் தோல்விகளை முன்கணித்து வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் பேரழிவுகளைத் தடுத்தல்.
• சுரங்கம்: அகழ்வாராய்ச்சிகள் மற்றும் டிரக்குகள் போன்ற கனரக உபகரணங்களைக் கண்காணித்து அவற்றின் ஆயுட்காலத்தை நீட்டித்தல் மற்றும் பராமரிப்புச் செலவுகளைக் குறைத்தல்.
• நீர் சுத்திகரிப்பு: நீர் சுத்திகரிப்பு நிலையங்களில் உள்ள பம்புகள் மற்றும் பிற உபகரணங்களைக் கண்காணித்து சுத்தமான நீரின் தொடர்ச்சியான விநியோகத்தை உறுதி செய்தல்.

முன்கணிப்பு பராமரிப்பின் எதிர்காலம்

முன்கணிப்பு பராமரிப்பின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது, பல வளர்ந்து வரும் போக்குகள் அதன் பரிணாமத்தை வடிவமைக்கின்றன:

• IoT-யின் அதிகரித்த பயன்பாடு: IoT சாதனங்கள் மற்றும் சென்சார்களின் பெருக்கம் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்விற்கான தரவின் செல்வத்தை வழங்குகிறது, இது மேலும் துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான கணிப்புகளை ermöglicht.
• இயந்திர கற்றலில் முன்னேற்றங்கள்: சிக்கலான தரவைக் கையாளக்கூடிய மற்றும் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தக்கூடிய புதிய இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் உருவாக்கப்பட்டு வருகின்றன.
• எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் (Edge Computing): நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில், மூலத்திற்கு நெருக்கமாக தரவைச் செயலாக்குவது தாமதத்தைக் குறைக்கிறது மற்றும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வின் வேகத்தை மேம்படுத்துகிறது.
• கிளவுட் அடிப்படையிலான தீர்வுகள்: கிளவுட் அடிப்படையிலான முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தளங்கள் PdM-ஐ அனைத்து அளவிலான நிறுவனங்களுக்கும் மேலும் அணுகக்கூடியதாகவும் மலிவானதாகவும் ஆக்குகின்றன.
• ஆக்மென்டட் ரியாலிட்டி (AR): பழுதுபார்ப்பு மற்றும் ஆய்வுகள் மூலம் பராமரிப்பு தொழில்நுட்ப வல்லுநர்களுக்கு வழிகாட்ட AR பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது அவர்களின் செயல்திறனையும் துல்லியத்தையும் மேம்படுத்துகிறது.
• டிஜிட்டல் இரட்டையர்கள் (Digital Twins): பௌதீக சொத்துக்களின் டிஜிட்டல் பிரதிகளை உருவாக்குவது செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் தோல்விகளைக் கணிக்கவும் உருவகப்படுத்துதல்கள் மற்றும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வை அனுமதிக்கிறது.

முன்கணிப்பு பராமரிப்பை செயல்படுத்துவதற்கான செயல்முறை நுண்ணறிவுகள்

நிறுவனங்கள் முன்கணிப்பு பராமரிப்பை வெற்றிகரமாகச் செயல்படுத்த உதவும் சில செயல்முறை நுண்ணறிவுகள் இங்கே:

• தெளிவான நோக்கங்களை வரையறுக்கவும்: உங்கள் முன்கணிப்பு பராமரிப்புத் திட்டத்தின் இலக்குகளைத் தெளிவாக வரையறுக்கவும், அதாவது வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைத்தல், பராமரிப்புச் செலவுகளை மேம்படுத்துதல் அல்லது சொத்து ஆயுட்காலத்தை நீட்டித்தல்.
• முக்கியமான சொத்துக்களை அடையாளம் காணுங்கள்: உங்கள் செயல்பாடுகளுக்கு மிகவும் முக்கியமான மற்றும் தோல்விக்கான அதிக சாத்தியக்கூறுகளைக் கொண்ட சொத்துக்களில் கவனம் செலுத்துங்கள்.
• உயர்தரத் தரவைச் சேகரிக்கவும்: நீங்கள் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து துல்லியமான, முழுமையான மற்றும் சீரான தரவைச் சேகரிக்கிறீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
• சரியான தொழில்நுட்பத்தைத் தேர்ந்தெடுங்கள்: உங்கள் தற்போதைய தகவல் தொழில்நுட்ப உள்கட்டமைப்புடன் இணக்கமான மற்றும் உங்கள் குறிப்பிட்ட வணிகத் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்யும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு தளங்கள் மற்றும் கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• திறமையான குழுவை உருவாக்குங்கள்: தரவு அறிவியல், இயந்திர கற்றல், நம்பகத்தன்மை பொறியியல் மற்றும் தகவல் தொழில்நுட்பத்தில் நிபுணத்துவம் பெற்ற ஒரு குழுவை உருவாக்குங்கள்.
• தரவு சார்ந்த கலாச்சாரத்தை ஏற்றுக்கொள்ளுங்கள்: தரவு சார்ந்த முடிவெடுப்பதை மதிக்கும் மற்றும் பராமரிப்புக் குழுக்களுக்கும் தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கும் இடையிலான ஒத்துழைப்பை ஊக்குவிக்கும் ஒரு கலாச்சாரத்தை வளர்க்கவும்.
• சிறிய அளவில் தொடங்கி படிப்படியாக அளவிடவும்: ஒரு முன்னோடித் திட்டத்துடன் தொடங்கி, நீங்கள் அனுபவத்தையும் நம்பிக்கையையும் பெறும்போது படிப்படியாக உங்கள் முன்கணிப்பு பராமரிப்புத் திட்டத்தை விரிவுபடுத்துங்கள்.
• தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்துங்கள்: உங்கள் முன்கணிப்பு மாதிரிகளின் செயல்திறனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து, புதிய தரவு கிடைக்கும்போது அவற்றைச் செம்மைப்படுத்துங்கள்.
• அனைத்தையும் ஆவணப்படுத்துங்கள்: தரவு மூலங்கள், மாதிரிகள் மற்றும் முடிவுகள் உட்பட உங்கள் முன்கணிப்பு பராமரிப்புத் திட்டத்தின் முழுமையான ஆவணங்களைப் பராமரிக்கவும்.
• நிபுணர் ஆலோசனையைப் பெறுங்கள்: முன்கணிப்பு பராமரிப்பு தீர்வுகளைச் செயல்படுத்துவதில் அனுபவம் உள்ள ஆலோசகர்கள் அல்லது விற்பனையாளர்களிடமிருந்து நிபுணர் ஆலோசனையைப் பெறத் தயங்காதீர்கள்.

முடிவுரை

முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு பராமரிப்பு அட்டவணையை மாற்றியமைத்து, நிறுவனங்கள் வேலையில்லா நேரத்தைக் குறைக்கவும், செலவுகளை மேம்படுத்தவும் மற்றும் சொத்து செயல்திறனை அதிகரிக்கவும் உதவுகிறது. தரவு சார்ந்த முடிவெடுப்பதை ஏற்றுக்கொண்டு, சரியான தொழில்நுட்பம் மற்றும் நிபுணத்துவத்தில் முதலீடு செய்வதன் மூலம், உலகெங்கிலும் உள்ள வணிகங்கள் முன்கணிப்பு பராமரிப்பின் முழுத் திறனையும் திறந்து, இன்றைய ஆற்றல்மிக்க உலகளாவிய சந்தையில் ஒரு போட்டி நன்மையை அடைய முடியும்.