V průmyslové výrobě platí jednoduché pravidlo: nečekaná porucha stroje znamená vysoké náklady – nejen na opravu, ale především kvůli neplánovanému výpadku výroby. Proto se stále více podniků obrací k prediktivní údržbě, která díky IoT senzorům umožňuje včas detekovat opotřebení a plánovat servis tak, aby nedocházelo k nečekaným odstávkám.

Jak funguje prediktivní údržba s IoT senzory?

Moderní výrobní stroje lze vybavit různými senzory, které monitorují jejich stav v reálném čase. Mezi nejdůležitější patří:

• Senzory vibrací – měří jemné odchylky v chodu ložisek, elektromotorů a dalších rotačních částí. Zvýšené vibrace mohou signalizovat opotřebení nebo nevyváženost.
• Senzory teploty – sledují zahřívání součástí, což pomáhá odhalit například přehřívající se motory, nedostatečné mazání ložisek nebo zvýšené tření.
• Senzory akustické emise – detekují zvukové vlny, které vznikají při mikrotrhlinách v kovových součástech.
• Senzory tlaku a průtoku oleje – využívají se v hydraulických a pneumatických systémech k identifikaci poklesu výkonu nebo úniku kapalin.
• Senzory proudové spotřeby – sledují odběr elektrické energie a pomáhají detekovat přetížení motorů nebo nerovnoměrný chod strojů.

Predikce poruch díky analýze dat

Díky nepřetržitému sběru dat z těchto senzorů lze:

✅ Identifikovat postupné opotřebení – např. pokud ložisko začne vykazovat vyšší vibrace, může to znamenat, že se blíží k selhání. 

✅ Sledovat trendy zahřívání součástí – pokud motor začíná vykazovat vyšší teploty při stejné zátěži, může jít o varovný signál. 

✅ Nastavit kritické hranice hodnot – když senzory zaznamenají, že se měřené parametry blíží nebezpečné úrovni, systém může včas upozornit údržbu. 

✅ Plánovat servisní zásahy – místo nečekané poruchy lze údržbu naplánovat na dobu, kdy je výroba méně vytížená, což minimalizuje ztráty.

Praktický příklad: Odvrácení nečekané poruchy

V jednom průmyslovém podniku byl instalován systém senzorů vibrací a teploty na elektromotory pohánějící dopravníkový pás. Po několika týdnech provozu senzory zaznamenaly postupný nárůst vibrací na jednom z motorů. Analýza dat ukázala, že dochází k opotřebení ložisek.

Díky včasnému upozornění bylo možné:

✅ Naplánovat výměnu ložisek o víkendu, kdy výroba nebyla v plném provozu. ✅ Předejít nečekanému selhání, které by znamenalo několikahodinovou odstávku a výrazné finanční ztráty. 

✅ Optimalizovat náklady – preventivní oprava je mnohonásobně levnější než havarijní zásah.

Výhody prediktivní údržby s IoT

✔ Méně neplánovaných odstávek – výroba je plynulejší a nedochází k výpadkům kvůli nečekaným poruchám. 

✔ Nižší náklady na opravy – opravy jsou plánované a prováděné cíleně, místo drahých havarijních zásahů. 

✔ Delší životnost strojů – včasná údržba prodlužuje provozní dobu zařízení. 

✔ Vyšší efektivita výroby – stroje pracují spolehlivě a není nutné často zastavovat linku.

Budoucnost průmyslové údržby

Díky propojení IoT senzorů s pokročilou analytikou a umělou inteligencí lze prediktivní údržbu neustále zlepšovat. Algoritmy strojového učení mohou s vysokou přesností odhadnout, kdy dojde k selhání určité součásti, a navrhnout optimální čas pro servisní zásah.

Chcete zavést prediktivní údržbu i ve vašem podniku? Kontaktujte nás a pomůžeme vám s návrhem a implementací řešení na míru!