Hệ thống sử dụng các cảm biến (sensor) để thu thập dữ liệu từ các máy móc và thiết bị sản xuất. Dữ liệu này bao gồm nhiệt độ, độ rung, tiếng ồn, áp suất và dòng điện.
Dữ liệu sau đó được phân tích để phát hiện các dấu hiệu bất thường hoặc tình trạng xuống cấp của thiết bị trước khi xảy ra sự cố.
Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning), hệ thống có thể dự đoán thời điểm máy móc cần bảo trì dựa trên các dữ liệu quá khứ và hiện tại.
Điều này giúp giảm chi phí bảo trì không cần thiết, đồng thời ngăn chặn việc ngừng máy đột xuất do hỏng hóc.
Khi hệ thống phát hiện sự cố hoặc thiết bị cần được bảo trì, nó có thể tự động gửi lệnh yêu cầu bảo trì hoặc thậm chí tự thực hiện các thao tác sửa chữa đơn giản thông qua các thiết bị tự động hóa.
Điều này giúp giảm sự can thiệp của con người, tiết kiệm thời gian và nhân lực.
Hệ thống giám sát bảo trì tự động giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất bằng cách đảm bảo rằng máy móc luôn hoạt động ở trạng thái tốt nhất.
Việc bảo trì theo nhu cầu, thay vì bảo trì định kỳ, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao hiệu suất sản xuất.
Hệ thống cho phép doanh nghiệp quản lý tài sản của mình tốt hơn thông qua việc theo dõi tình trạng, lịch sử bảo trì và các thông số hoạt động của máy móc.
Điều này giúp doanh nghiệp lập kế hoạch đầu tư hợp lý và quản lý vòng đời của tài sản hiệu quả hơn.
Giảm thiểu thời gian ngừng máy: Phát hiện và xử lý sớm các vấn đề có thể giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của máy móc.
Tăng tuổi thọ thiết bị: Bảo trì kịp thời giúp kéo dài tuổi thọ của các thiết bị và giảm thiểu chi phí thay thế.
Tiết kiệm chi phí: Với bảo trì dự đoán, doanh nghiệp có thể tránh được các chi phí không cần thiết và bảo trì theo kế hoạch.
Tăng năng suất: Máy móc hoạt động liên tục và hiệu quả hơn giúp tăng năng suất sản xuất.
IoT (Internet of Things): Cảm biến được kết nối qua mạng IoT giúp thu thập dữ liệu thời gian thực từ các thiết bị.
Big Data: Phân tích dữ liệu lớn để nhận diện các mẫu và xu hướng liên quan đến tình trạng của máy móc.
AI và Machine Learning: Sử dụng để dự đoán hỏng hóc và tối ưu hóa lịch trình bảo trì.
Như vậy, việc ứng dụng hệ thống giám sát bảo trì tự động trong sản xuất công nghiệp giúp các doanh nghiệp nâng cao năng suất, giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa hoạt động bảo trì, đồng thời tăng khả năng cạnh tranh trong thị trường.