A prediktív karbantartás jövője

Durst azon stratégiája, hogy az AI segítségével megoldja a nyomtatóproblémákat, még mielőtt azok felmerülnének, kiküszöböli a gyártás leállását és megnyitja az utat a jövő „intelligens gyárának”.

Durst nemrégiben bejelentett prediktív karbantartási stratégiája az EU által finanszírozott PREMISE projekt mellett a mesterséges intelligencia és a számítógépes tanulás algoritmusait használja az előrejelzések és a beavatkozások hatékonyabbá tételére. Beszéltünk Christian Casazzával, a Service Durst Group igazgatójával és Michael Deflorian-nal, a Software & Solutions üzletágvezetővel arról, hogy ez mit jelent a nyomtatás jövője szempontjából.

Hogyan kínál a prediktív karbantartás komoly versenyelőnyt?

CC: Soha nem gondoltunk komoly versenyelőnyre versenytársainkkal szemben - ügyfeleinkre és igényeikre összpontosítottunk. Egyrészt az üzemidő növelésével, másrészt az ügyfelek tulajdonosi költségeinek csökkentésével próbáljuk javítani ügyfeleink termelékenységét. Célunk tehát, hogy versenyelőnyt teremtsünk ügyfeleink számára.

A Durst szolgáltatási stratégia egyik része az, hogy megpróbálja megszüntetni a nem tervezett szolgáltatásokat 2025-től. És itt nagyon hálás vagyok Michaelnek, aki az EU által finanszírozott PREMISE projekten dolgozott és sikerült beindítania.

Durst szerint a prediktív, nem pedig a reaktív karbantartás az előrelépés

MD: Prediktív karbantartás esetén az osztályom szállítja a szervizosztályainkhoz szükséges eszközkészleteket. Emellett olyan elemző eszközöket is szállítunk, amelyek a Durst gépek adatait gyűjtik: a termelékenységi adatokat, az érzékelők adatait és a gépeink alkatrészei közötti kommunikációs csatornákban futó jeleket.

Az összes adatot vettük, és két módon elemeztük a Bozen-Bolzano Szabadegyetemmel (unibz). Az első az, hogy szakértőink mély ismeretekkel rendelkeznek a gépről, és ismerik a különböző hibák bizonyos kiváltó okait. Ennek ismeretében felhasználhatjuk az adatokat a bontás előrejelzésére. A második fontos dolog a teljes adatkészlet elemzése, egy klasszikus big data megközelítés, és új minták vagy valamilyen összefüggés megtalálása a kiváltó okokkal, amelyekről nincs tudomásunk. Ez a projekt fontos része.

Mennyire előre lehet előre jelezni a problémákat és megszervezni a karbantartást?

CC: Erre a kérdésre nehéz válaszolni. A nyomtatási rendszer több ezer különböző részből áll, beleértve a fogyóeszközöket is. Ha ismeri az életciklust, akkor könnyebb megtervezni és megoldani a problémákat a rendszeres karbantartással.

Példaként nézzünk meg egy UV lámpát. Az általunk ismert UV lámpával a lámpa típusától függően körülbelül 1000 órányi üzemidő áll rendelkezésre, mire ki kell cserélni. Most az elemzési elemzéseinket, az üzemórákra és néhány érzékelőértékre vonatkozó ismereteinkkel együtt tűrések beépítésére használjuk fel. Azt mondjuk, ha 800 órán át használjuk az UV-lámpát, akkor jó teljesítményt nyújtunk, és a vizuális jelző zöld sávot mutat. 800 és 1000 üzemóra között közepes működési körülményekkel rendelkezünk, ahol azt mondjuk, hogy ebben a 200 órában gondolkodnunk kell az UV lámpa cseréjén. Akkor tudjuk, hogy még mindig 1000 üzemóra felett is képes működni, de a meghibásodás kockázata meglehetősen magas.

Christian Casazza

A rendszer így működik. Beállítunk minden paramétert és érzékelő értéket, amelyet a tűrések alatt követünk, és megpróbálunk időben előre látni. A fogyóeszközökkel, ahol ismerjük az életciklust, ez könnyű, de akkor rendszertelen hibáink is vannak, és ez nehezebb. A PREMISE projekt célja, hogy kitalálja, hogyan tudjuk ezt észlelni, mielőtt megtörténne.

Ha tintaszűrőt használunk, akkor megnézzük a keringető szivattyú kapacitását. A Durst Analytics segítségével ezt nyomon tudjuk követni, és különböző körülményeket dolgozhatunk ki a cirkulációs szivattyún keresztüli teljesítmény mérésével. Ha folyamatosan növekszik, a tűrés elérése után ki kell cserélnünk a szűrőt. Másrészt, ha valami nincs rendben a tintával, akkor azonnal eldugult a szűrőnk. Ezeket a helyzeteket először bonyolultabb megérteni, de a Durst Analytics segítségével elmondhatjuk, hogy valami rosszul megy, és azonnal reagálhatunk.

Tehát, a prediktív rendszer tájékoztatására használt adatok a múltbeli adatokon és azon alapulnak, amelyeket a Durst Analytics szolgáltat Önnek. Van-e lehetőség vagy lehetősége az AI-nek pótolni a hiányosságokat, ahol nincsenek adatai?

MD: Pontosan ez motiválja a PREMISE projektet az unibz-el. A korszerű AI-algoritmusokat és a gépi tanulási algoritmusokat szerettük volna alkalmazni az általunk gyűjtött adatokra.

Az algoritmusok megtanításának számos módja van. Az egyik az, hogy házon belüli szakértőink összes tapasztalatát bevisszük a már ismert kiváltó okok és hatások adatainak érvényesítésére. Ezután megtaníthatja a rendszert kikapcsolni, ha a szivattyú energiafogyasztása növekszik - ez erős jel arra utal, hogy a szűrő eltömődött, mert a szivattyúban több energiára van szükség a tinta keringéséhez. Ez egy egyszerű példa arra, hogyan lehet algoritmusokból tanítani az intelligenciát.

Egy másik módszer az algoritmusok felhasználásával hatalmas adatmennyiségen keresztül történő ismeretlen minták felkutatása, amelyek hibákhoz vezettek. Ezután, amikor a rendszer azonosítja ezeket a mintákat egy gépben, üzenetet adhat az operátornak, hogy a közeljövőben problémára számíthat.

Egyénileg mindezek a lépések nyilvánvalónak és értelmesnek tűnnek, de úgy tűnik, hogy az igazi szépség abban rejlik, hogy összehozza őket?

MD: Abszolút ez a fontos. Nem csak egyedi technológiai fejlődésnek tekintjük - ez egy teljes stratégia, ahol ezek az összetevők összeállnak.

Hogyan illeszkedik Durst előrejelző karbantartása a jövő „intelligens gyárának” ideájába?

MD: Ez egy nagyon fontos része a stratégiának. Hálózati infrastruktúrákkal, intelligens gyártási rendszerekkel és intuitív szoftverekkel szeretnénk rendelkezni az automatizált üzleti folyamatok lehetővé tételéhez - ez mind része az új eszköztárunknak a pixeltől a kimenetig. Természetesen az automatizálás az egyik fontos szempont, de a másik a stabilitás: stabil automatizált folyamatot szeretne elérni. A PREMISE fő célja, hogy rendszereink robusztusságát még magasabb szintre emelje, hogy ne legyenek meg nem tervezett meghibásodásaink, így az ügyfélnek rendkívül megbízható gyártási motorja van az automatizált folyamaton belül.

Michael Deflorian

A nem tervezett szolgáltatás a „From Pixel to Output” Durst stratégia része 2025-ig és azon túl. A legfontosabb elem az, hogy átalakulunk a nyomtatógyártótól - amelyről Durst híres - a digitális nyomtatás megoldásszolgáltatójává. A „Pixeltől az outputig” meghatározza a hatókört, a tartalom létrehozásától a termékig.

Ez magában foglalja a termékportfóliónk kibővítését is. Korábban nyomtatók és tinta voltak, mára azonban a nyomtatók, a tinta, a szoftverek, a tanácsadási és képzési szolgáltatások teljes ökoszisztémája. Lényegében arról van szó, hogy az ügyfelek minden szükséges kéznél legyenek ahhoz, hogy sikeresek legyenek nemcsak a nyomtatásban, hanem a teljes digitális átalakulás szempontjából is.

Ehhez a stratégiához és a cél eléréséhez elengedhetetlenek a nagy teljesítményű gépek, amelyek nagy üzemidővel rendelkeznek, és amelyek nem okoznak meglepetéseket és hirtelen üzemzavarokat, amelyek befolyásolják az egész rendszer termelékenységét. Ez az előrejelző karbantartás vagy a nem tervezett szervizstratégia hiánya tehát az általános Durst stratégia középpontjában áll.

FESPA: Fontolja-e a kibővített valóságot (AR), amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a jövőben alkatrészeket cseréljenek? Például mérnökök küldése helyett az ügyfelek megváltoztathatják saját alkatrészeiket AR útmutatással?

CC: 2015-ben kezdtük AR projektekkel, és számos technológiát teszteltünk, amelyek első lépése szervizmérnökeinket vonta be. Globális vállalat vagyunk, és mérnökeink képességeinek egy bizonyos szinten tartása érdekében úgy gondoltuk, hogy jó lenne AR támogatást nyújtani nekik. Így tudjuk, hogy ugyanolyan színvonalon dolgoznak Ázsiában, mint Európában, és főleg az új mérnökök számára. Több tesztet is elvégeztünk, és némelyik jó volt, míg máskor a videoképernyővel voltak problémáink.

Az összes Durst-gép, a fenti P5-hez hasonlóan, már benne van az elemzési funkciókkal

Ezen még dolgozunk. De amit megtudtunk, az pillanatnyilag nem működik - különösen a végső vásárlóink számára. Tapasztalataink azt mutatják, hogy jobban elfogadjuk ügyfeleinket, ha megfelelően képezzük üzemeltetőinket, hogy segítsenek maguknak alkatrészeket cserélni, ahelyett, hogy AR-t kínálnánk. A jó dolog az, hogy ezen a képzésen keresztül az üzemeltetők jobban átérzik a gép napi karbantartását és annak fontosságát, így nő a megbízhatóság. Csak az AR utasításokkal nem ugyanaz a hatás.

Azonban messze nem mondunk le az AR-ról. Folyamatosan nézzük a legújabb AR technológiákat, csak a jelenlegi időre nem megfelelő. Ennek ellenére az elmúlt 12 vagy 14 hónapban globális utazási korlátozásokkal láttuk, hogy ez a jövőben feltétlenül szükséges. Ez része a Durst szervizstratégiának is, amely szerint gépeinket szervizelésre vagy önkiszolgálásra kell megtervezni.

FESPA: Mennyire fontos proaktívan innovatívnak lenni a nyomdaiparban?

CC: Megvan a technológiai képzési részlegünk, és folyamatosan vizsgálják a legújabb technológiákat a piacon. Egy másik fontos dolog számunkra a megfelelő berendezések megtalálása, amelyek valóban segítenek ügyfeleinknek.

Például teszteltünk a Microsoft HoloLens-szel, amely intelligens szemüveg az alkalmazásokkal kombinálva. Igen, jól használhatók elektronikus alkatrészek cseréjénél, de ha például módosítani szeretné a nyomtatófejeket, akkor a szemüveg nem segít. Amint elkezdtük a minőség felé törekedni, ez már nem végezhető el távolról - képzett emberekre van szükségünk, akik értenek az elvárt minőséghez. Vannak korlátozások, de nem adjuk fel, és mindig a legújabb technológiákat keressük.

Végül mit szeretne tudni a FESPA tagjai közül?

CC: Minden nyomtató, amely elhagyja a Durst gyárat, már tartalmaz elemzési funkciókat. Minden új nyomtatóval valóban befektetünk a prediktív karbantartásba, és ezek az adatok jelentik ennek alapját. Ha az ügyfél nem akarja online a gépét, az is rendben van, de azok, akik adatokat küldenek, lehetőséget nyújtanak számunkra, hogy valóban prediktívek legyünk.

MD: És szeretném felhívni a figyelmet arra, hogy a „nem tervezett szolgáltatás” stratégia nem utólagos értékesítési stratégia. A gép és a hozzá tartozó szoftver fejlesztésével, koncepciójával kezdődik, és utána kerül. Teljesen holisztikus megközelítés.