مستقبل الصيانة التنبؤية

يجب أن تقضي إستراتيجية Durst في استخدام الذكاء الاصطناعي لإصلاح مشكلات الطابعة قبل ظهورها في وقت تعطل الإنتاج وفتح الطريق أمام "المصنع الذكي" للمستقبل

ستستخدم استراتيجية الصيانة التنبؤية التي أعلنت عنها دورست مؤخرًا ، جنبًا إلى جنب مع مشروع PREMISE الممول من الاتحاد الأوروبي ، الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الحاسوبي لجعل التنبؤات والتدخلات أكثر كفاءة. تحدثنا إلى كريستيان كاسازا ، مدير خدمة Durst Group ، ومايكل ديفلوريان ، مدير البرامج والحلول في وحدة الأعمال ، حول ما يعنيه هذا لمستقبل الطباعة.

كيف تقدم الصيانة التنبؤية ميزة تنافسية جادة؟

CC: لم نفكر أبدًا في ميزة تنافسية جادة على منافسينا - ركزنا على عملائنا واحتياجاتهم. نحن نحاول تحسين إنتاجية عملائنا من خلال زيادة وقت التشغيل من ناحية ، ومن ناحية أخرى ، نحاول تقليل تكلفة الملكية لعملائنا. لذلك ، هدفنا هو خلق ميزة تنافسية لعملائنا.

يتمثل أحد أجزاء استراتيجية خدمة Durst في محاولة التخلص من الخدمات غير المخطط لها اعتبارًا من عام 2025. وهنا أنا ممتن حقًا لمايكل ، الذي كان يعمل في مشروع PREMISE الممول من الاتحاد الأوروبي وتمكن من إعداده وتشغيله.

ووفقًا لدورست ، فإن الصيانة التنبؤية ، وليست رد الفعل ، هي الطريق إلى الأمام

MD: في حالة الصيانة التنبؤية ، فإن إدارتي هو المورد لمجموعة الأدوات اللازمة لأقسام الخدمة لدينا. نوفر أيضًا أدوات التحليل التي تجمع البيانات من آلات Durst: بيانات الإنتاجية وبيانات المستشعر والإشارات التي تعمل في قنوات الاتصال بين المكونات داخل أجهزتنا.

لقد أخذنا كل تلك البيانات وقمنا بتحليلها مع جامعة Bozen-Bolzano الحرة (unibz) بطريقتين. الأول هو أن خبرائنا لديهم معرفة عميقة بالماكينة ويعرفون بعض الأسباب الجذرية لفشل مختلف. بهذه المعرفة يمكننا استخدام البيانات للتنبؤ بالانهيار. الشيء الثاني المهم هو تحليل المجموعة الكاملة من البيانات ، نهج البيانات الضخمة الكلاسيكي ، والعثور على أنماط جديدة أو بعض الارتباط مع الأسباب الجذرية التي لسنا على علم بها. هذا جزء مهم من هذا المشروع.

إلى أي مدى مقدمًا يمكن التنبؤ بالمشكلات وتنظيم الصيانة؟

CC: هذا سؤال يصعب الإجابة عليه. يتكون نظام الطباعة من عدة آلاف من الأجزاء المختلفة ، بما في ذلك المواد الاستهلاكية. إذا كنت تعرف دورة الحياة ، فمن الأسهل التخطيط ومعالجة أي مشكلات تتعلق بالصيانة الدورية.

كمثال ، دعنا نلقي نظرة على مصباح الأشعة فوق البنفسجية. مع مصباح الأشعة فوق البنفسجية الذي نعرفه ، اعتمادًا على نوع المصباح ، لدينا حوالي 1000 ساعة من التشغيل قبل أن نحتاج إلى استبداله. نستخدم الآن تحليلاتنا ، جنبًا إلى جنب مع معرفتنا بساعات التشغيل وبعض قيم أجهزة الاستشعار ، لبناء التفاوتات. نقول إذا استخدمنا مصباح الأشعة فوق البنفسجية لمدة تصل إلى 800 ساعة من التشغيل ، فعندئذ يكون لدينا أداء جيد ويظهر المؤشر المرئي شريطًا أخضر. من 800 إلى 1000 ساعة من التشغيل لدينا ظروف تشغيل متوسطة حيث نقول ، في تلك الـ 200 ساعة نحتاج إلى التفكير في تغيير مصباح الأشعة فوق البنفسجية. ثم نعلم أنه لا يزال بإمكانه العمل لأكثر من 1000 ساعة تشغيل ، لكن خطر الفشل مرتفع جدًا.

كريستيان كاسازا

هذه هي الطريقة التي يعمل بها النظام. نضع كل معلمة وكل قيمة مستشعر نتتبعها في ظل التفاوتات ، ونحاول توقعها في الوقت المناسب. مع المواد الاستهلاكية ، حيث نعرف دورة الحياة ، يكون هذا أمرًا سهلاً ، ولكن بعد ذلك لدينا أيضًا حالات فشل غير منتظمة وهذا أكثر صعوبة. الهدف من مشروع PREMISE هو معرفة كيف يمكننا اكتشاف ذلك قبل حدوثه.

إذا استخدمنا مثال مرشح الحبر ، فإننا ننظر إلى قدرة مضخة الدوران. باستخدام Durst Analytics يمكننا تتبع ذلك ، ويمكننا العمل على ظروف مختلفة عن طريق قياس الطاقة من خلال مضخة الدوران. إذا كانت هناك زيادة مستمرة ، فبمجرد الوصول إلى التفاوت المسموح به ، نحتاج إلى استبدال المرشح. من ناحية أخرى ، إذا كان هناك خطأ ما بالحبر ، فسيكون لدينا مرشح مسدود على الفور. قد يكون فهم هذه المواقف أصعب أولاً ، ولكن من خلال Durst Analytics يمكننا معرفة أن شيئًا ما يحدث خطأ ، ويمكننا الرد على الفور.

لذا ، فإن البيانات التي تستخدمها لإبلاغ النظام التنبئي تستند إلى البيانات السابقة وما يتم تغذيته لك من خلال Durst Analytics. هل هناك مجال أو إمكانية للذكاء الاصطناعي لملء الفجوات التي لا تتوفر لديك فيها البيانات؟

MD: هذا هو بالضبط الدافع وراء مشروع PREMISE مع unibz. أردنا تطبيق خوارزميات الذكاء الاصطناعي الحديثة جنبًا إلى جنب مع خوارزميات التعلم الآلي على البيانات التي نجمعها.

هناك عدة طرق لتعليم الخوارزميات. الأول هو جلب كل خبرة خبرائنا الداخليين للتحقق من صحة البيانات الخاصة بالأسباب الجذرية والآثار التي نعرفها بالفعل. يمكنك بعد ذلك تعليم النظام فك الارتباط إذا كان استهلاك الطاقة للمضخة في ارتفاع - وهو مؤشر قوي على انسداد الفلتر لأنك تحتاج إلى مزيد من الطاقة في المضخة لتعميم الحبر. هذا مثال بسيط على كيفية تعليم الذكاء من الخوارزميات.

هناك طريقة أخرى وهي استخدام الخوارزميات لتصفح كتلة ضخمة من البيانات للعثور على أنماط غير معروفة أدت إلى حدوث أخطاء. بعد ذلك ، عندما يحدد النظام هذه الأنماط في الجهاز ، يمكن أن يعطي المشغل رسالة لتوقع مشكلة في المستقبل القريب.

تبدو كل هذه الخطوات ، بشكل فردي ، واضحة وذات مغزى ، لكن يبدو أن الجمال الحقيقي قادر على الجمع بينهما؟

MD: بالتأكيد ، هذا هو الشيء المهم. نحن لا نعتبرها مجرد تقدم تكنولوجي فردي - إنها إستراتيجية كاملة حيث تتجمع كل هذه المكونات معًا.

كيف تتلاءم الصيانة التنبؤية لدورست مع فكرة "المصنع الذكي" في المستقبل؟

MD: هذا جزء مهم حقًا من الإستراتيجية. نريد أن يكون لدينا بنى تحتية شبكية وأنظمة إنتاج ذكية وبرامج سهلة الاستخدام لتمكين عملية الأعمال الآلية - وهذا كله جزء من نطاقنا الجديد من الأدوات من البكسل إلى الإخراج. بالطبع الأتمتة هي أحد الجوانب المهمة ، لكن الاستقرار هو جانب آخر: تريد أن تكون لديك عملية مؤتمتة مستقرة. الهدف الرئيسي من PREMISE هو رفع متانة أنظمتنا إلى مستوى أعلى حتى لا يكون لدينا أعطال غير مخططة ، لذلك يكون لدى العميل محرك إنتاج موثوق به للغاية ضمن العملية الآلية.

مايكل ديفلوريان

الخدمة غير المخطط لها هي جزء من إستراتيجية Durst "من Pixel إلى Output" لعام 2025 وما بعده. العنصر الأساسي هناك هو تحولنا من الشركة المصنعة للطابعة - التي تشتهر بها دورست - إلى مزود حلول للطباعة الرقمية. "من Pixel إلى Output" هو تحديد النطاق ، من إنشاء المحتوى إلى المنتج.

يتضمن هذا أيضًا امتدادًا لمحفظة منتجاتنا. اعتادت أن تكون طابعات وحبر ، لكنها الآن نظام بيئي كامل من الطابعات والحبر والبرمجيات والاستشارات وخدمات التدريب. بشكل أساسي ، يتعلق الأمر بضمان حصول العملاء على كل ما يحتاجون إليه في متناول أيديهم لتحقيق النجاح ليس فقط في الطباعة ولكن أيضًا من حيث التحول الرقمي بأكمله.

من الأمور الحيوية لهذه الإستراتيجية ولتحقيق هذا الهدف آلات عالية الأداء ذات وقت تشغيل عالٍ وبدون مفاجآت إنتاجية وأعطال مفاجئة تؤثر على إنتاجية النظام بأكمله. وبالتالي ، فإن هذه الصيانة التنبؤية أو عدم وجود استراتيجية خدمة غير مخطط لها هي في صميم استراتيجية Durst الشاملة.

FESPA: هل تفكر في الواقع المعزز (AR) للسماح للمستخدمين بتغيير الأجزاء في المستقبل؟ على سبيل المثال ، بدلاً من إرسال مهندسين ، يمكن للعملاء تغيير أجزائهم باستخدام إرشادات AR؟

CC: بدأنا في عام 2015 بمشاريع الواقع المعزز واختبرنا العديد من التقنيات ، وشارك في الخطوة الأولى مهندسو الخدمة لدينا. نحن شركة عالمية وللحفاظ على مهارات مهندسينا عند مستوى معين ، اعتقدنا أنه سيكون من الجيد منحهم دعم الواقع المعزز. بهذه الطريقة ، نعلم أنهم يعملون بنفس المعايير في آسيا كما هو الحال في أوروبا ، وخاصة للمهندسين الجدد. لقد أجرينا عدة اختبارات ، وبعضها كان جيدًا بينما واجهنا في مناسبات أخرى بعض المشكلات مع شاشة الفيديو.

جميع آلات Durst ، مثل P5 أعلاه ، تغادر المصنع مع وظائف التحليلات المضمنة بالفعل

ما زلنا نعمل على هذا. لكن ما اكتشفناه في الوقت الحالي أنه لا يعمل - خاصة لعملائنا النهائيين. لقد أظهرت لنا تجربتنا أننا سنحظى بقبول أكبر من عملائنا إذا قمنا بتدريب مشغلينا بشكل صحيح لمساعدة أنفسهم على تغيير الأجزاء ، بدلاً من تقديم الواقع المعزز. الشيء الجيد هو أنه من خلال هذا التدريب ، يشعر المشغلون بشكل أفضل بالصيانة اليومية للماكينة ومدى أهميتها ، وبالتالي تزداد الموثوقية. مع تعليمات AR وحدها ، ليس لها نفس التأثير.

ومع ذلك ، نحن بعيدون عن التخلي عن الواقع المعزز. نحن نبحث باستمرار عن أحدث تقنيات الواقع المعزز ، فهي ليست مناسبة في الوقت الحالي. ومع ذلك ، فقد رأينا خلال الـ 12 أو 14 شهرًا الماضية مع قيود السفر العالمية أن هذا أمر لا بد منه للمستقبل. إنها أيضًا جزء من إستراتيجية خدمة Durst التي تنص على أن أجهزتنا يجب أن تكون مصممة للخدمة أو الخدمة الذاتية.

FESPA: ما مدى أهمية أن تكون مبتكرًا بشكل استباقي في قطاع الطباعة؟

CC: لدينا قسم التدريب التكنولوجي لدينا ، وهم يبحثون باستمرار عن أحدث التقنيات في السوق. شيء آخر مهم بالنسبة لنا هو العثور على المعدات المناسبة لمساعدة عملائنا حقًا.

على سبيل المثال ، كنا نختبر مع Microsoft HoloLens ، وهي نظارات ذكية مدمجة مع التطبيقات. نعم ، من الجيد استخدامها عند استبدال جزء إلكتروني ، ولكن إذا كنت ترغب في إجراء تعديلات على رؤوس الطباعة ، على سبيل المثال ، فإن النظارات لا تساعد. بمجرد أن بدأنا في التطلع إلى الجودة ، لم يعد من الممكن القيام بذلك عن بُعد - فنحن بحاجة إلى أشخاص مدربين ويفهمون الجودة المتوقعة. هناك قيود ، لكننا لا نستسلم ونبحث دائمًا عن أحدث التقنيات.

أخيرًا ، ما الذي تود أن يعرفه أعضاء FESPA؟

CC: تتضمن كل طابعة تغادر مصنع Durst بالفعل وظائف التحليلات. مع كل طابعة جديدة نستثمر حقًا في الصيانة التنبؤية ، وهذه البيانات هي أساسها. إذا كان العميل لا يريد أن تكون أجهزته متصلة بالإنترنت ، فلا بأس بذلك أيضًا ، ولكن أولئك الذين يرسلون البيانات يمنحوننا إمكانية أن نكون فعلاً متنبئًا.

MD: وأود أن أشير إلى أن استراتيجية "لا توجد خدمة غير مخططة" ليست استراتيجية ما بعد البيع. يبدأ بالتطوير ومفهوم الآلة والبرامج المصاحبة ثم ينتقل إلى ما بعد البيع. إنه نهج شمولي بالكامل.