Kestirimci bakım nedir, nasıl uygulanır? Yapay zeka ve makine öğrenimiyle bakım maliyetlerinizi azaltıp üretiminizi artırın.
"Kestirimci bakım nedir?" sorusu, endüstriyel tesislerin bakım süreçlerinde sıklıkla karşımıza çıkıyor. Geleneksel bakım yöntemlerinden farklı olarak sensörler, makine öğrenimi algoritmaları ve yapay zeka ile desteklenen kestirimci bakım; arızaları önceden tahmin ederek üretim maliyetlerini azaltır ve verimliliği artırır.
Günümüz endüstriyel süreçlerinde bakım stratejileri büyük önem kazanmıştır. Bakım ve onarımdaki iyileşmeler işletmelerin verimliliğini ve maliyet faktörlerini doğrudan etkileyen unsurlar haline gelmiştir. Geleneksel bakım stratejileri genellikle planlı ve periyodik kontrol ve onarımlardan oluşmaktadır. Bu strateji, endüstride beklentilerimizi karşılasa da yalnızca periyodik kontrol ve arıza sonrası bakım kapsamlarına alabilmektedir.
Gelişen teknolojilerle beraber karşımıza daha efektif ve yenilikçi bir bakım stratejisi çıkıyor, Kestirimci Bakım (Predictive Maintenance). Bakım onarım alanında farklın disiplinlerin ortak çalışmalarıyla hayata geçirilen ve sürekli olarak gelişmeye devam edecek kestirimci bakım nedir?
Kestirimci Bakım; sensör teknolojileri, yapay zeka, makine öğrenimi, büyük veri analitiği sayesinde makinelerin anlık performanslarını izliyor, analiz ediyor ve karşılaşılan olası hataları veri tabanında depoluyor. Bu sayede olası bir arıza, henüz gerçekleşmeden önlenebiliyor. Bu strateji, üretimde oluşan plansız duruşları ve bakım/onarım maaliyeti azaltırken, sahadaki verimliliği arttırmaktadır.
İşletmelerdeki bakım stratejileri uzun vadede çalışmayı, sürdürülebilirliği ve verim artışını destekler. Aynı zamanda işletmelerdeki maliyet kalemini düşürdüğü de gözlemlenmiştir. Bakım stratejilerinin uygulandığı aşamalar, sistem arızalarının çeşitliliklerine göre farklılık göstermekle beraber, aynı zamanda belirli periyotlarla uygulanan stratejiler de vardır.
Pek çok bakım stratejisi olsa da bu yazıda özellikle değinilecek olan strateji Kestirimci Bakımdır. Bakım stratejileri araştırmacılar tarafından temelde 3 başlıkta değerlendirilmiştir.
Düzeltici bakım, arıza durumunda müdahale gerektirir. Sistem uyarı verdiğinde gerekli önlemler alınır ve arıza giderilir. Sistem nominal çalışma durumundayken, sisteme müdahale edilmez. Düzeltici tür bakım, diğer bakım türlerine göre daha basit bir faaliyettir ancak onarım gerektiğinde maliyet artar ve olası bir hasarın engellenememe durumda sistemde kontrol edilemeyen hasarlar bırakma ihtimali barındırır. Bu ihtimalleri göz önüne alacak olursak, düzeltici bakım anlık problem giderebilir ancak uzun vadede işletmeye büyük zararlar da verebilir.
Önleyici bakım, süreç içerisinde arıza oluşmadan önce belirlenen bir zaman çizelgesine göre gerçekleştirilen bakım tekniğidir. Sistem içerisindeki ekipmanların ömrünü uzatır. Ayrıca, sürdürülebilir bir yaklaşımdır. Planlanan takvimle beraber uygulanır ve bu periyotların dışında önleyici bakım kapsamında müdahale yapılmaz.
Kestirimci bakım, arıza meydana gelmeden önce bakım eylemlerinin ne zaman gerekli olduğunu ölçmeye odaklanmaktadır. Aynı zamanda, durum izlemesi ve arıza tespiti ile ilgilenmektedir.
Arıza tespiti için makine öğrenimi algoritmaları, istatistiksel teknikler gibi tahminleme araçları
kullanılmaktadır. Ekipmanın geçmiş koşullarını ve izleme verilerini temel alarak, ekipmanın sağlık durumunu yansıtan özellikler, durum tahmini ve arıza teşhisi için veriye dayalı modeli oluşturmak üzere çıkarılabilmektedir.
Kestirimci bakım sürdürülebilir bir yaklaşımdır; aktif kontrol mekanizmaları sayesinde olası bir hasarı henüz yaşanmadan önler ve aldığı aksiyonları veritabanında toplayarak sistem içerisindeki tüm arıza tiplerine hakim olmayı amaçlar.
Kestirimci bakım tekniği uygulanırken farklı bilim disiplinlerinden, uygulama ve yaklaşımlardan yararlanır. Makine öğrenimi ve yapay zeka, kestirimci bakıma uygulanabilirlik yönünde katkılar sağlar. Temelde, sistemlerin gerçek bir canlı formuna dönüştürülmesi açısından da değerlendirilebilir. Jardine, Lin ve Banjevic, bakımda kullanılan yaklaşımları üç ana sınıfta toplamıştır.
Yapay Zeka (AI), makinelerin insan zekasına benzer şekilde düşünmesini sağlayan teknolojilerdir. Kestirimci bakımda yapay zeka, çok büyük verileri hızlı bir şekilde analiz edebilir ve makinelerin gelecekteki durumları hakkında tahminler yapabilir. Yapay zeka, yalnızca makinelerin durumunu izlemekle kalmaz, aynı zamanda bu makinelerle ilgili kararlar alırken insanlara yardımcı da olur.
Makine Öğrenimi, bilgisayarların insan gibi düşünmesini sağlayan bir yapay zeka yöntemidir. Makine öğrenimi, makinelerden alınan verileri kullanarak, bu veriler arasındaki bağlantıları keşfeder ve gelecek için tahminler yapar. Örneğin, bir makinenin titreşim verileri, geçmiş arıza kayıtlarıyla karşılaştırılarak, belirli bir parçanın ne zaman arızalanacağı tahmin edilebilir.
Sonuç olarak, kestirimci bakım, makine öğrenimi ve yapay zeka bir araya geldiğinde, makinelerin verimli çalışmasını sağlamak için çok etkili bir yöntem ortaya çıkar. Bu sayede işletmeler, makinelerinin ne zaman bakım gerektireceğini bilerek, üretim süreçlerinde daha az aksama yaşar ve maliyetleri düşürebilir.
Kestirimci Bakım uygulamasının en önemli kısmı, kurulumunun sistematik olarak doğru planlanmış olmasıdır. Aksi durumda verimliliğin arttığı çıktılar alınamayabilir. Kestirimci bakımın sisteme entegrasyonu için izlenmesi gereken adımlar şu şekildedir;
