Dự án thực tế

Dự án

Lĩnh vực ứng dụng

Ứng dụng

Câu hỏi thường gặp

FAQ

Support

Dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị (RUL) là gì?

FAQ|Dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị (RUL) là gì?

Trong sản xuất thông minh, nhiều nhà máy đang dần coi trọng khái niệm bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance). Bằng cách sử dụng các thiết bị giám sát khác nhau để nắm bắt tình trạng sức khỏe của máy móc, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch bảo trì dựa trên thực tế sức khỏe thiết bị.

Dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị (RUL) là gì?

Giải thích định nghĩa
Dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị là gì?

Dự báo tuổi thọ còn lại (Residual-life Prediction / Remaining Useful Life - RUL)
Dự báo tuổi thọ còn lại là nền tảng và cốt lõi để thực hiện quản lý bảo trì dự đoán thiết bị. Trong những năm gần đây, nó đã trở thành tâm điểm nghiên cứu trong các lĩnh vực chẩn đoán lỗi, độ tin cậy của thiết bị và kỹ thuật hệ thống. Trong sản xuất thông minh, các nhà máy ngày càng chú trọng đến việc bảo trì dự đoán, sử dụng cảm biến để nắm bắt tình trạng sức khỏe máy móc nhằm lập kế hoạch bảo trì tối ưu. Đối với người vận hành, bảo trì dự đoán không chỉ đơn thuần là biết trước thiết bị sắp hỏng để sắp xếp sửa chữa, mà quan trọng hơn là muốn biết: Thiết bị còn có thể sử dụng được bao lâu nữa? Sau khi hệ thống phát cảnh báo, nên sắp xếp kế hoạch sửa chữa như thế nào? Thứ tự ưu tiên bảo trì giữa các máy móc ra sao?

Trong điều kiện vận hành bình thường và nhu cầu sản xuất không đổi, tuổi thọ của thiết bị trở thành yếu tố then chốt ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất. Chúng ta có thể thông qua các loại cảm biến kết hợp với hệ thống giám sát để thu thập dữ liệu của đối tượng đo (Đo lường dữ liệu), lựa chọn các thông tin cần thiết (Lựa chọn dữ liệu), loại bỏ các nhiễu tạp (Tiền xử lý dữ liệu), sau đó bắt đầu trích xuất đặc trưng và thực hiện học máy, so sánh quy chuẩn dựa trên các giá trị đặc trưng đó.

Quy trình dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị

Giải thích khái niệm
Khái niệm về dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị

Các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ của thiết bị cũng tương tự như các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ của con người. Tình trạng sức khỏe của một người ban đầu bị ảnh hưởng bởi gene di truyền, sau đó theo thời gian, cơ thể dần yếu đi khi tuổi tác cao hơn, cùng với các tác động từ ô nhiễm môi trường và thói quen sinh hoạt không tốt hàng ngày.

Tương tự như vậy, các yếu tố ảnh hưởng đến tuổi thọ thiết bị có thể chia làm bốn loại chính: yếu tố chất lượng cơ khí, yếu tố thời gian, yếu tố môi trường và yếu tố con người. Mặc dù chúng ta không thể tránh khỏi hư hỏng do sử dụng lâu dài (yếu tố thời gian), nhưng chúng ta có thể làm chủ trạng thái của thiết bị, tránh vận hành máy trong môi trường không phù hợp hoặc giải quyết ngay khi máy xuất hiện các sự cố nhỏ, không để tình trạng tồi tệ hơn. Thông qua việc bảo trì đúng cách, chúng ta có thể kéo dài tuổi thọ sử dụng.

Mục đích chính của "Dự báo tuổi thọ còn lại" (RUL) là cho phép người dùng dựa trên thời gian dự báo đã biết để nắm rõ lộ trình thời gian, từ đó lập kế hoạch bảo trì sớm theo tuổi thọ của thiết bị. Điều này giúp rút ngắn thời gian dừng máy của dây chuyền sản xuất, kéo dài tuổi thọ thiết bị và duy trì tỷ lệ thành phẩm ổn định.

Khái niệm về dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị

Dự báo tuổi thọ thiết bị
Mỗi loại thiết bị sử dụng phương thức dự báo khác nhau

"Đúng người đúng bệnh", mỗi loại thiết bị cần phương thức dự báo tuổi thọ riêng biệt
Đối với các dòng thiết bị quay (Rotor), hệ thống giám sát sức khỏe rotor trực tuyến **VMS-RM** của Goodtech tích hợp thuật toán AI thông minh, thực hiện đối chiếu chéo dữ liệu. Ngoài việc giúp nắm bắt trạng thái thiết bị và các nguyên nhân gây bất thường tiềm ẩn, hệ thống còn có khả năng dự báo xu hướng trạng thái của thiết bị trong 7 ngày tới.

Đối với các dòng thiết bị vận hành theo chu kỳ, do phương thức và quy trình vận hành phức tạp hơn, có thể sử dụng hệ thống giám sát thông minh học máy **OLVMS-ML**. Thông qua việc tích lũy và đối chiếu liên tục các đặc trưng dữ liệu, hệ thống sẽ dự báo tuổi thọ còn lại của thiết bị, giúp người dùng có thêm thời gian để chuẩn bị trước các công tác bảo trì.