Implementation of Predictive Maintenance - Enhancing Sustainability.

Abstract

Måling og forutsigelse av utstyrets tilstand har blitt mye lettere på grunn av den siste tiden tekniske fremskritt, tilgjengeligheten av sensorer og billig datadelingsteknikk. Denne integrasjonen av digital teknologi i vedlikeholdsdriften for å forutsi den nåværende tilstanden og utstyrets gjenværende levetid blir ofte referert til som forutsigende vedlikehold (PdM).

Selv om det er mye forskning på prediktivt vedlikehold og hvordan det kan implementeres, det er for øyeblikket ikke en standardisert prosess. Standardisering av en prosess er avgjørende i alle felt da det gir strukturerte oppgaver og pålitelige data som kan spare tid og ressurser i scenarier som å bruke prosessen eller oppgradere den. For å løse dette problemet, basert på artikkelen "The Standardiseringskart for prediktivt vedlikehold for kinesisk-tysk industri 4.0 / intelligent Produksjon ", milepælene i implementering av prediktivt vedlikehold studeres, og a fem-trinns implementeringsprosess utvikles. Disse fem trinnene er milepælene en organisasjon må oppnå for å implementere prediktivt vedlikehold fullt ut. Ved å gjennomgå mange litteratur kilder, presenteres og demonstreres hvert trinn i implementeringsprosessen ved å levere casestudier.

Legg merke til frekvensen av miljømessige og økonomiske endringer rundt oss, målet for dagens generasjonen må utnytte det vi allerede har, best mulig. Dette fremhever behovet for fokusere på bærekraftig teknologi og innlemme en bærekraftig tilnærming i alt vi gjøre. Så begrepet bærekraft og dens underliggende dimensjoner blir utforsket. Fordelene i vilkårene for bærekraftsdimensjoner presenteres, og fremhever viktigheten av å implementere prediktivt vedlikehold og teoretiske tilnærminger for å forbedre bærekraft i de tidlige stadiene implementering anbefales.

Measuring and predicting equipment’s condition has become much easier because of recent technical advances, the availability of sensors, and low-cost data sharing techniques. This integration of digital technologies in the maintenance operation to predict the current state and the remaining useful life of the equipment is commonly referred to as Predictive Maintenance (PdM). Even though there is much research on predictive maintenance and how it can be implemented, there is not currently a standardized process. Standardizing a process is crucial in any field as it provides structured tasks and reliable data that can save time and resources in scenarios like using the process or upgrading it. To address this issue, based on the article "The Standardization Roadmap of PredictiveMaintenance for Sino-German Industrie 4.0/ Intelligent Manufacturing", the milestones in implementing Predictive maintenance are studied, and a five-stage implementation process is developed. These five stages are the milestones an organization must achieve to implement predictive maintenance fully. By reviewing many literature sources, each stage of the implementation process is presented and demonstrated by providing case studies. Noticing the rate of environmental and economic changes around us, the goal of today’s generation must be making the best use of what we already have. This highlights the need to focus on sustainable technologies and incorporating a sustainable approach in everything we do. So, the concept of sustainability and its underlying dimensions are explored. The benefits in terms of sustainability dimensions are presented, highlighting the importance of implementing predictive maintenance, and theoretical approaches to enhance sustainability at the early stages of implementation are recommended.