IoT Tabanlı Kestirimci Bakımın Gücü

140

Endüstri dünyası uzunca süredir kestirimci bakım yaklaşımının önemini anlamış olmakla birlikte geleneksel çözümlerin pahalı olması pek çok firmayı bu uygulamadan uzak tutmaktaydı. Gözlemler bugün de genel yaklaşımın kritik olmayan ekipmanlar için arıza bakımı, kritik ekipmanları için de önleyici bakım uygulamalarını tercih ettiğini göstermekte. Gelgelelim bu tercih firmaları toplamda daha maliyetli olan arıza bakımı ile daha güvenilmez olan önleyici bakım arasındaki kısır döngüde sıkıştırmakta. Yakın zamana kadar bu döngüden kurtulmanın yolu yüksek yatırım tutarlarını karşılayacak fonları biriktirmekten geçmekteydi. Oysa bugün IoT kısaltması ile adlandırılan Nesnelerin Internet’i kestirimci bakımın yaygınlaşmasının önündeki pahalılık engelini büyük ölçüde ortadan kaldırıyor.

Kestirimci bakım uygulamaları

Kestirimci bakım “check-up ile öncü göstergelere bakarak makinenin sağlığını anlamak ve buna göre düzeltici müdahale yapmaktır. Makinelerin sağlığını anlamak için çeşitli parametreler; titreşim, sıcaklık, nem, makine yağı içindeki metal partikülleri, basınç, gürültü, elektrik akım değerleri ölçülür. Ölçülen veriler incelenerek makinenin neresinde nasıl bir arıza olma olasılığı bulunduğu anlaşılabilir.

Ölçme sürekli veya aralıklı olabilmekte. Sürekli izleme yapabilmek için bir şebeke ve bir de veri toplama yazılımı gerektiğinden bu seçenek geleneksel olarak çok daha pahalıdır ve çoğunlukla fabrikalarda yalnızca ekipmanlarının çok küçük bir yüzdesini oluşturan kritik makinelere uygulanır. Aralıklı ölçüm yaklaşımı ise iletişim altyapısı ve yazılım olmadan yapıldığından uygulama düşük yatırım tutarları ile gerçekleştirilebilir.

Ancak aralıklarla yapılan ölçümler gerçek manada kestirimci bakım değildir! Bunun temel nedeni iki ölçüm arasında makinelerin arızaya açık, planlanmamış duruşa hassas hale gelmiş olma olasılığıdır. Üstelik aralıklı yöntemin başka kısıtları da bulunur; örneğin sensörlerin her defasında doğru yerleştirilememeleri, makinenin her defasında aynı koşulda çalışmıyor olması, doğru yere her defasında erişilememesi, onlarca makinenin analizinin manüel yapılması sonucu doğabilecek gecikme ve hatalar… Özetle kestirimci bakımın yararlı olabilmesi yalnızca sürekli izleme ve analiz yapısı ile olanaklıdır.

IoT’nin getirdiği avantajlar

IoT beraberinde getirdiği avantajlarıyla sürekli durum izlemeyi ve kestirimci bakımı ucuz ve kolay uygulamayı sağlamaktadır. Bu dönüşüm beş temel etki altında gerçekleşmekte:

  1. Kablosuz iletişim:Hücresel ve Wi-Fi bağlantıların icadıyla birlikte kablosuz iletişim ucuzlamakta. Böylelikle kablosuz sensörlerin tüm makine parametrelerinin algılanıp iletilmesinde kullanılmasını yaygınlaştı ve sürekli izleme ekonomik hale geldi.
  2. Pahalı olmayan sensörler:Akıllı telefon devrimi algılama cihazlarının fiyatını dibe vurdurdu. Minyatür mikro elektromekanik sensörleri Telekom sektöründen ithal edilerek yaygın kullanılmaya başladı. Klasik kestirimci bakımda yer almayan alanlara, örneğin baraya sensör konulabildi.
  3. Bulut bilişim: Bulut bilişim çözümü imalat firmalarının küçük, pilot projeler yapmalarına olanak verdi. Bu durum ucuza öğrenmeyi ve pilot projeyi zahmetsizce ve yine ucuza genişletebilmeyi sağladı.
  4. Yapay zeka:Yapay zeka kapsamına giren yazılım botları manuel olarak izlenmesi çok zor olan sensör datalarının zaman serilerini kolayca görselleştirme olanağı sağladı.
  5. Analitik yazılımlar: Çok sayıdaki sensör tarafından toplanan yüksek hacimli verilerin faydalı enformasyona dönüştürülmesi için gereken sorgulama, inceleme çalışmalarını kullanıcı dostu sıfatı ile yapmaya olanak sağlayan OLAP, Veri Madenciliği kategorilerindeki verinin anlamını ortaya çıkartan yazılımlar ucuzlayarak analistlerin en büyük yardımcısı haline geldi.

Bu beş teknolojinin her biri ayrı ayrı fayda sağlamakla birlikte, hepsi aynı çözüm içinde birleştiğinde endüstri dünyasını değiştirebilecek güce ulaşmakta.

Kestirimci bakımın geleceği

Modern çözümler sürekli veri toplayan kablosuz çözümler içeriyor. Sensörler makinelerin titreşim, sıcaklık, tekrarlanabilirlik gibi parametrelerini sürekli gözlem altında tutmaktalar. Parametrelerin eşik değerleri, bunlara erken uyarı değerleri de diyebiliriz, aşıldığında sensörler durumu WiFi, Bluetooth vb. kablosuz teknoloji ile iletmekteler. Bakım ekipleri de buna göre müdahaleler yapmaktalar. Sensör verileri biriktirilip periyodik olarak da gönderilmekte. Daha gelişmiş çözümlerde toplanan tüm veriler gerçek zamanlı ve otomatik olarak analiz edilmekte. Yapay zekanın “derin öğrenme” özelliği ve makine görme çipleri ile normal dışı durumlar keşfedilmekte, farklı parametreler arasındaki ilişkiler araştırılarak çeşitli içgörüler geliştirilmekte ve buna dayalı olarak uzun dönemli bakım planları ve daha önemlisi tasarım değişiklikleri yapılmakta.

Gelecek tamamen otomatikleşmiş kestirimci bakım içeriyor. Verilerin el ile toplanmadığı, toplanan verilerin insanın işleme yeteneğini aştığını ancak bilgisayar için çok kolay işleneceği, makinenin yakınına gitmeye gerek bulunmadığı, uyarıların otomatikleştiği, yapay zekanın gerekli insani uzmanlık düzeyini azalttığı, makinelerin öğrendiği, bakım için tıpkı doktorların hastalara yaptığı gibi yazılımın reçete yazdığı bir gelecek…

Sonuç

Geçmişte kestirimci bakım teknolojilerini edinmek yüksek sermaye yatırımları gerektirdiğinden bu önemli yaklaşımın yaygınlaşmasını sınırlamıştı. Artık durum değiştiği için kestirimci bakımın hızla yönelmek gerekiyor. Şu andaki sorun yeni fırsatların doğmuş olduğundan az kişinin haber olması. İşe kritik makinelerle başlamak ve fabrikalarda bu kültürü hızla geliştirmek önem kazanmış durumda. Kablosuz teknolojiye ve yapay zekaya dayalı kestirimci bakım ucuzlamış analiz ve öngörü yetenekleri ile somut faydalar öneriyor; planlanmamış duruşlar kalmıyor, bakım işçiliği, yedek parça envanteri ve onarım maliyetleri düşüyor. Planlanmamış duruşların kalmaması makinelerin kullanılabilir sürelerini arttırdığından OEE kısaltması ile bilinen genel ekipman etkinlik değeri de yükselmiş oluyor. Fabrikalar da bir üst lige yükseliyor…