Hotline: 0708 25 99 25
English Tiếng Việt
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Tài chính và Kế toán quản trị

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Predictive Maintenance Scheduling

Lập lịch bảo trì dự đoán

  • Định nghĩa:
    Predictive Maintenance Scheduling là chiến lược lập lịch bảo trì dựa trên dữ liệu thời gian thực và dự đoán từ các thiết bị hoặc máy móc. Phương pháp này sử dụng các công nghệ như IoT, cảm biến, và phân tích dữ liệu để dự đoán khi nào thiết bị cần bảo trì, giúp ngăn ngừa sự cố bất ngờ và tối ưu hóa hiệu suất vận hành.
    Ví dụ: Một nhà máy sản xuất sử dụng cảm biến IoT để theo dõi tình trạng máy móc và tự động lập lịch bảo trì khi phát hiện dấu hiệu hao mòn.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Giảm thời gian ngừng hoạt động không mong muốn và tăng hiệu suất sản xuất.
    2. Tối ưu hóa chi phí bảo trì bằng cách tránh các sửa chữa không cần thiết.
    3. Tăng tuổi thọ của thiết bị và đảm bảo an toàn trong vận hành.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Trang bị cảm biến: Cài đặt cảm biến trên các thiết bị để theo dõi các thông số như nhiệt độ, độ rung, áp suất, hoặc tốc độ.
    2. Thu thập và phân tích dữ liệu: Sử dụng hệ thống IoT hoặc phần mềm phân tích để theo dõi dữ liệu thời gian thực và phát hiện các dấu hiệu bất thường.
    3. Xây dựng mô hình dự đoán: Áp dụng AI và học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán thời điểm bảo trì.
    4. Lập lịch bảo trì: Tự động lên lịch bảo trì dựa trên kết quả dự đoán và mức độ ưu tiên của thiết bị.
    5. Theo dõi và cải tiến: Đánh giá hiệu quả của chiến lược và điều chỉnh mô hình dự đoán khi cần thiết.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Chọn đúng cảm biến: Đảm bảo rằng cảm biến được lắp đặt phù hợp với các yếu tố cần theo dõi của từng thiết bị.
    2. Tích hợp hệ thống: Kết nối hệ thống dự đoán với ERP hoặc CMMS (Computerized Maintenance Management System) để đồng bộ hóa dữ liệu và lập lịch tự động.
    3. Đảm bảo bảo mật: Bảo vệ dữ liệu thu thập từ thiết bị khỏi các rủi ro an ninh mạng.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một công ty vận tải sử dụng cảm biến để theo dõi áp suất lốp xe tải và lập lịch thay thế khi phát hiện dấu hiệu xuống cấp.
    2. Nâng cao: Siemens triển khai Predictive Maintenance Scheduling trong các nhà máy điện, sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ tuabin và đưa ra kế hoạch bảo trì trước khi xảy ra sự cố.
  • Case Study Mini:
    General Electric (GE):
    1. GE sử dụng Predictive Maintenance Scheduling trong quản lý động cơ máy bay và thiết bị công nghiệp.
    2. Hệ thống của họ phân tích dữ liệu thời gian thực từ cảm biến để dự đoán thời điểm cần bảo trì.
    3. Kết quả: Giảm 20% chi phí bảo trì và tăng 30% độ tin cậy của thiết bị.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Predictive Maintenance Scheduling giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Dự đoán và lập lịch bảo trì để giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu theo dõi và bảo trì thiết bị.
    c) Tăng rủi ro hỏng hóc bằng cách không theo dõi tình trạng thiết bị.
    d) Giảm khả năng tối ưu hóa chi phí và hiệu suất vận hành thiết bị.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty sản xuất thường xuyên gặp tình trạng ngừng hoạt động bất ngờ do thiết bị hỏng hóc, dẫn đến tăng chi phí bảo trì và giảm năng suất.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Predictive Maintenance Scheduling để tăng hiệu quả và giảm chi phí?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. IoT (Internet of Things): Công nghệ hỗ trợ thu thập dữ liệu từ thiết bị trong thời gian thực.
    2. Condition-Based Maintenance (CBM): Bảo trì dựa trên tình trạng, liên quan chặt chẽ đến bảo trì dự đoán.
    3. Real-Time Monitoring: Giám sát thời gian thực, cốt lõi của Predictive Maintenance Scheduling.
    4. AI-Powered Analytics: Phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo để dự đoán và lập lịch bảo trì.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

6 - 3 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo