Budoucnost prediktivní údržby

Strategie společnosti Durst pomocí umělé inteligence k řešení problémů s tiskárnami dříve, než se objeví, by měla eliminovat prostoje výroby a otevřít cestu do „inteligentní továrny“ budoucnosti

Nedávno ohlášená strategie prediktivní údržby společnosti Durst bude spolu s projektem PREMISE financovaným EU využívat algoritmy umělé inteligence a počítačového učení k zefektivnění předpovědí a zásahů. O tom, co to znamená pro budoucnost tisku, jsme mluvili s Christianem Casazzou, ředitelem Service Durst Group, a Michaelem Deflorianem, manažerem obchodní jednotky pro software a řešení.

Jak prediktivní údržba nabízí vážnou konkurenční výhodu?

CC: Nikdy jsme ve skutečnosti neuvažovali o vážné konkurenční výhodě nad našimi konkurenty - zaměřili jsme se na naše zákazníky a jejich potřeby. Snažíme se zlepšit produktivitu našich zákazníků zvýšením doby provozuschopnosti na jedné straně a na druhé straně se snažíme snížit náklady na vlastnictví našich zákazníků. Naším cílem je tedy vytvořit konkurenční výhodu pro naše zákazníky.

Součástí strategie služeb Durst je snaha eliminovat neplánované služby od roku 2025. A tady jsem opravdu vděčný Michaelovi, který pracoval na projektu PREMISE financovaného EU a podařilo se mu jej zprovoznit.

Podle Dursta je cestou vpřed spíše prediktivní než reaktivní údržba

MD: V případě prediktivní údržby je moje oddělení dodavatelem sad nástrojů potřebných pro naše servisní oddělení. Dodáváme také analytické nástroje, které shromažďují data ze strojů Durst: data o produktivitě, data senzorů a signály probíhající v komunikačních kanálech mezi komponentami v našich strojích.

Všechna tato data jsme vzali a analyzovali na Free University of Bozen-Bolzano (unibz) dvěma způsoby. První je, že naši odborníci mají hluboké znalosti o stroji a znají určité základní příčiny různých poruch. S touto znalostí můžeme použít data k předpovědi poruchy. Druhou důležitou věcí je analyzovat celou sadu dat, klasický přístup k velkým datům a najít nové vzorce nebo nějakou korelaci s hlavními příčinami, o kterých nevíme. To je důležitá součást tohoto projektu.

Jak dlouho předem lze předvídat problémy a organizovat údržbu?

CC: Na to je těžké odpovědět. Tiskový systém se skládá z několika tisíc různých dílů, včetně spotřebního materiálu. Pokud znáte životní cyklus, je snazší plánovat a řešit problémy s pravidelnou údržbou.

Jako příklad se podívejme na UV lampu. U UV lampy víme, že v závislosti na typu lampy máme přibližně 1 000 hodin provozu, než ji bude třeba vyměnit. Nyní používáme naši analytiku, spolu s našimi znalostmi provozních hodin a některých hodnot senzorů, abychom vytvořili tolerance. Říkáme, že pokud používáme UV lampu až do 800 hodin provozu, máme dobrý výkon a vizuální indikátor ukazuje zelenou lištu. Od 800 do 1 000 hodin provozu máme střední provozní podmínky, kde říkáme, že za těch 200 hodin musíme přemýšlet o výměně UV lampy. Pak víme, že stále může pracovat přes 1 000 provozních hodin, ale riziko selhání je poměrně vysoké.

Christian Casazza

Takto systém funguje. Nastavili jsme každý parametr a každou hodnotu senzoru, které sledujeme, pod tolerancemi a snažíme se předvídat včas. U spotřebního materiálu, kde známe životní cyklus, je to snadné, ale pak máme také nepravidelné poruchy a je to obtížnější. Cílem projektu PREMISE je zjistit, jak to můžeme zjistit dříve, než k tomu dojde.

Použijeme-li příklad inkoustového filtru, podíváme se na kapacitu oběhového čerpadla. Pomocí nástroje Durst Analytics to můžeme sledovat a měřením výkonu přes oběhové čerpadlo můžeme zjistit různé podmínky. Pokud dojde k trvalému nárůstu, jakmile je dosaženo tolerance, musíme filtr vyměnit. Na druhou stranu, pokud by s inkoustem něco nebylo v pořádku, měli bychom okamžitě zanesený filtr. Tyto situace mohou být obtížnější pochopit jako první, ale prostřednictvím nástroje Durst Analytics můžeme zjistit, že se něco pokazí, a můžeme okamžitě reagovat.

Údaje, které používáte k informování prediktivního systému, jsou tedy založeny na minulých datech a na tom, co vám je poskytováno prostřednictvím nástroje Durst Analytics. Existuje prostor nebo potenciál pro AI k vyplnění mezer tam, kde nemáte data?

MD: To je přesně ta motivace pro projekt PREMISE s unibz. Chtěli jsme na data, která shromažďujeme, použít nejmodernější algoritmy AI spolu s algoritmy strojového učení.

Existuje několik způsobů, jak algoritmy naučit. Jedním z nich je přinést všechny zkušenosti našich interních odborníků k ověření údajů o hlavních příčinách a účincích, které již známe. Poté můžete naučit systém, aby se odpojil, pokud spotřeba energie pumpy stoupá - silný signál, že filtr je ucpaný, protože v pumpě potřebujete více energie pro cirkulaci inkoustu. To je jednoduchý příklad toho, jak můžete učit inteligenci z algoritmů.

Dalším způsobem je použít algoritmy k procházení obrovského množství dat k nalezení neznámých vzorů, které vedly k chybám. Poté, když systém identifikuje tyto vzory ve stroji, může dát operátorovi zprávu, aby v blízké budoucnosti očekával problém.

Individuálně se všechny tyto kroky zdají zřejmé a dávají smysl, ale zdá se, že skutečná krása je v moci jejich spojení?

MD: To je absolutně důležité. Nechápeme to jen jako individuální technologický pokrok - je to celá strategie, kde se všechny tyto komponenty spojují.

Jak Durstova prediktivní údržba zapadá do myšlenky „chytré továrny“ budoucnosti?

MD: Toto je opravdu důležitá součást strategie. Chceme mít síťové infrastruktury, inteligentní produkční systémy a intuitivní software umožňující automatizovaný obchodní proces - to je vše součástí našeho nového rozsahu nástrojů od pixelu po výstup. Jedním důležitým aspektem je samozřejmě automatizace, ale dalším je stabilita: chcete mít stabilní automatizovaný proces. Hlavním cílem PREMISE je posunout robustnost našich systémů na ještě vyšší úroveň, abychom neměli neplánované poruchy, takže zákazník má v automatizovaném procesu vysoce spolehlivý výrobní motor.

Michael Deflorian

Neplánovaná služba je součástí strategie společnosti Durst „Od pixelu k výstupu“ pro rok 2025 a další. Základním prvkem je naše transformace z výrobce tiskáren, kterým je Durst proslulý, na poskytovatele řešení pro digitální tisk. „Od pixelu k výstupu“ definuje rozsah, od tvorby obsahu po produkt.

To zahrnuje také rozšíření našeho produktového portfolia. Dříve to byly tiskárny a inkoust, ale nyní je to celý ekosystém tiskáren, inkoustu, softwaru, konzultačních a školicích služeb. V zásadě jde o to, zajistit, aby zákazníci měli vše, co potřebují, na dosah ruky, aby byli úspěšní nejen v tisku, ale také z hlediska celé digitální transformace.

Pro tuto strategii a dosažení tohoto cíle jsou životně důležité vysoce výkonné stroje s vysokou provozuschopností a bez výrobních překvapení a náhlých poruch, které ovlivňují produktivitu celého systému. Tato prediktivní údržba nebo žádná neplánovaná servisní strategie je proto jádrem celkové strategie společnosti Durst.

FESPA: Zvažujete možnost rozšířené reality (AR) umožňující uživatelům v budoucnu měnit díly? Například místo odesílání techniků mohou klienti měnit své vlastní části s AR vedením?

CC: Začali jsme v roce 2015 projekty AR a testovali jsme několik technologií, jejichž první krok zahrnoval naše servisní techniky. Jsme globální společnost a abychom udrželi dovednosti našich inženýrů na určité úrovni, mysleli jsme si, že by bylo dobré jim poskytnout podporu AR. Tímto způsobem víme, že v Asii pracují na stejných standardech jako v Evropě, zejména pro nové inženýry. Provedli jsme několik testů a některé byly dobré, zatímco při jiných příležitostech jsme měli nějaké problémy s obrazovkou videa.

Všechny stroje Durst, jako je P5 výše, opouštějí továrnu s analytickými funkcemi již zahrnutými

Stále na tom pracujeme. Ale to, co jsme zjistili, bylo, že v tuto chvíli to nefunguje - zejména pro naše koncové zákazníky. Naše zkušenosti nám ukázaly, že budeme mít větší souhlas s našimi zákazníky, pokud řádně zaškolíme naše operátory, aby si pomohli vyměnit díly, místo abychom nabízeli AR. Dobré je, že díky tomuto školení získali operátoři lepší pocit z každodenní údržby stroje a z toho, jak je důležité, takže se zvyšuje spolehlivost. Pouze s AR instrukcemi to nemá stejný účinek.

Jsme však daleko od toho, abychom se vzdali AR. Neustále se díváme na nejnovější technologie AR, pro současnou dobu to prostě není správné. To znamená, že za posledních 12 nebo 14 měsíců s globálními cestovními omezeními jsme viděli, že je to do budoucna absolutní nutnost. Je také součástí strategie služby Durst, která říká, že naše stroje musí být navrženy pro servis nebo samoobsluhu.

FESPA: Jak důležité je být proaktivně inovativní v tiskovém sektoru?

CC: Máme naše technologické školicí oddělení a neustále se dívají na nejnovější technologie na trhu. Další důležitou věcí pro nás je nalezení správného vybavení, které skutečně pomůže našim zákazníkům.

Testovali jsme například s Microsoft HoloLens, což jsou chytré brýle kombinované s aplikacemi. Ano, je dobré je použít při výměně elektronické součásti, ale pokud například chcete provést úpravy tiskových hlav, brýle nepomohou. Jakmile jsme se začali dívat na kvalitu, nelze to dál dělat - potřebujeme lidi, kteří jsou vyškoleni a rozumějí očekávané kvalitě. Existují omezení, ale nevzdáváme se a stále hledáme nejnovější technologie.

Na závěr, co byste chtěli vědět, aby členové FESPA věděli?

CC: Každá tiskárna, která opustí továrnu Durst, již obsahuje analytické funkce. S každou novou tiskárnou skutečně investujeme do prediktivní údržby a tato data jsou jejím základem. Pokud zákazník nechce svůj stroj online, je to také v pořádku, ale ti, kteří odesílají data, nám dávají možnost být skutečně prediktivní.

MD: A rád bych zdůraznil, že strategie „žádné neplánované služby“ není strategií poprodejního prodeje. Začíná to vývojem a koncepcí stroje a doprovodného softwaru a poté jde do poprodejního servisu. Je to plně holistický přístup.