การทำ Predictive Maintenance ด้วย IIoT ลดการหยุดทำงานแบบไม่คาดคิด
ในอุตสาหกรรมการผลิตยุคดิจิทัล เครื่องจักรคือหัวใจของสายการผลิต หากเครื่องจักรหยุดทำงานโดยไม่คาดคิด จะสร้างผลกระทบทั้งด้าน ต้นทุนการผลิต ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพโดยรวม (OEE)
Predictive Maintenance (PdM) หรือการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ จึงเป็นกุญแจสำคัญ โดยใช้ IIoT (Industrial Internet of Things) ในการเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และคาดการณ์ล่วงหน้า เพื่อลด Downtime ที่ไม่จำเป็น และเพิ่มความต่อเนื่องของการผลิต
1. ปัญหาที่อุตสาหกรรมต้องเผชิญ
ยานยนต์ (Automotive): สายการผลิตแบบ Assembly Line ต้องการความต่อเนื่อง หากเครื่องจักรหรือหุ่นยนต์เชื่อมจุดใดเสีย จะหยุดการผลิตทั้งไลน์ทันที
อลูมิเนียม (Aluminium Industry): กระบวนการรีด/หล่ออลูมิเนียมต้องทำงานต่อเนื่อง หากเกิดการหยุดกะทันหัน ความร้อนหรือแรงกดผิดปกติอาจทำให้วัตถุดิบเสียหาย สูญเสียทั้งชุดการผลิต
ผลกระทบเหล่านี้ไม่ใช่แค่ค่าใช้จ่ายในการซ่อม แต่รวมถึงการส่งมอบสินค้าล่าช้า และการสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้า
2. Predictive Maintenance + IIoT: วิธีแก้ปัญหา
IIoT ทำหน้าที่เชื่อมต่อเซ็นเซอร์ เครื่องจักร และระบบวิเคราะห์เข้าด้วยกัน เพื่อทำให้ข้อมูลสุขภาพของเครื่องจักรถูกเฝ้าติดตามตลอดเวลา
ขั้นตอนหลัก
1. เซ็นเซอร์ (Sensors): ติดตั้งที่มอเตอร์, แบริ่ง, ปั๊ม, หรือเตาหลอม เพื่อตรวจจับการสั่นสะเทือน, อุณหภูมิ, แรงดัน และกระแสไฟ
2. เก็บและส่งข้อมูล (Data Acquisition): ข้อมูลถูกส่งไปที่ Edge Device หรือ Cloud
3. การวิเคราะห์ (AI/ML Analytics): ตรวจจับสัญญาณผิดปกติ และสร้างโมเดลคาดการณ์อายุการใช้งานของชิ้นส่วน
4. แจ้งเตือนและการปฏิบัติการ (Action): หากพบแนวโน้มความเสียหาย → ระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติ (Alarm), ลดโหลดเครื่องจักร (Operation Mode), หรือสร้างใบสั่งงานซ่อม (Job Management)
3. ตัวอย่างการใช้งานจริง
อุตสาหกรรมยานยนต์ (Automotive Industry)
• การตรวจจับความสึกหรอของหุ่นยนต์เชื่อม (Welding Robots): เซ็นเซอร์ตรวจจับแรงดันไฟฟ้าและการสั่นสะเทือนของแขนเชื่อม หากพบความผิดปกติ ระบบจะคาดการณ์ว่าอาจเกิดความล้มเหลวของหัวเชื่อมในอีก 2 สัปดาห์ → แจ้งเตือนฝ่ายซ่อมเพื่อเตรียมอะไหล่และเปลี่ยนในช่วง Planned Maintenance ลดการหยุดไลน์ผลิตแบบไม่คาดคิด
• การดูแลมอเตอร์สายพานลำเลียง (Conveyor Motor): ใช้ AI วิเคราะห์อุณหภูมิและการสั่นสะเทือนของมอเตอร์ หากมีแนวโน้มโอเวอร์โหลด จะสั่งลดรอบการทำงาน และสร้างใบงานซ่อมล่วงหน้า
อุตสาหกรรมอลูมิเนียม (Aluminium Industry)
• เตาหลอมอลูมิเนียม (Smelting Furnace): การหยุดเตาหลอมแบบไม่ตั้งใจทำให้สูญเสียพลังงานมหาศาลและวัตถุดิบเสียหาย การทำ PdM โดยติดตั้งเซ็นเซอร์ตรวจอุณหภูมิ, ความดัน และการใช้พลังงาน จะช่วยคาดการณ์ปัญหาก่อนเกิดการหยุดฉุกเฉิน
• เครื่องรีดอลูมิเนียม (Rolling Mill): ระบบ PdM ตรวจจับการสั่นสะเทือนของแบริ่งและมอเตอร์รีด หากพบว่ามีความผิดปกติที่อาจทำให้เครื่องรีดหยุดชะงัก จะปรับโหมดลดความเร็ว และสร้างใบสั่งงานซ่อมแบบอัตโนมัติ
4. ประโยชน์ที่พิสูจน์ได้
ลด Unplanned Downtime ได้มากกว่า 30–50%
ยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักรและอุปกรณ์
ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมที่ไม่จำเป็น และลดสต็อกอะไหล่สำรอง
เพิ่ม OEE (Overall Equipment Effectiveness) และประสิทธิภาพสายการผลิต
สร้างความมั่นใจในคุณภาพสินค้าและการส่งมอบตรงเวลา
5. ก้าวต่อไปของอุตสาหกรรม
การทำ Predictive Maintenance ผ่าน IIoT ไม่ใช่เพียงเทคโนโลยี แต่คือกลยุทธ์ที่ช่วยยกระดับการจัดการซ่อมบำรุงให้ทันสมัย รองรับการผลิตที่ซับซ้อน โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมยานยนต์และอลูมิเนียม ที่ไม่สามารถยอมรับการหยุดไลน์ผลิตโดยไม่คาดคิดได้อีกต่อไป
เมื่อข้อมูลถูกแปลงเป็น “การคาดการณ์ที่แม่นยำ” โรงงานก็พร้อมก้าวสู่ Smart Factory ที่ทั้งเสถียร ยั่งยืน และแข่งขันได้ในระดับโลก
สนใจสอบถามเพิ่มเติม:
Metro Systems Corporation Plc.
บริษัท เมโทรซิสเต็มส์คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน)
โทร: 02-089-4145 (จ-ศ 8.30 – 17.00 น.)
Our writer
นราวิชญ์ จันสุข (เทน)
IoT Project Engineer
Metro Systems Corporation Plc.
