Kan redusere vedlikeholdskostnaden med opptil 30%
Hvordan redusere vedlikeholdskostnadene
MainTech skal lede et nytt forprosjekt. Forprosjektet utføres som en ståstedsanalyse som avdekker hvordan prosessindustri-bedriftene i dag samler sine data, hvilken kvalitet det er på disse og hvordan de benyttes.
Funn fra ståstedsanalysen skal danne grunnlaget for prioriterte utfordringer som skal tas videre i et eller flere hovedprosjekt. Opptil fem ulike prosessindustribedrifter i ACT blir invitert til delta i dette forprosjektet.
I forbedringsarbeidet med norsk prosessindustri er vedlikehold et område med stort potensial. Studier fra internasjonale aktører (DuPoint / Emerson / Boeing) viser at man kan redusere vedlikeholdskostnaden med opptil 30% ved å gjøre vedlikehold når utstyret selv gir beskjed om det, i motsetning til å følge kalenderen. Dette gjelder også for utstyret til våre kjernebedrifter i ACT.
FoU-utfordringene er
- Utstrukturerte datasett gjør det vanskelig for bedriftene å hente ut verdi fra dataene de har
- Prosessbedriftene har ikke algoritmer som kan bidra til innsikt i muligheter for besparelser og økt bærekraft
- Prosessbedriftene har ikke metodikk for å systematisk innhente, analysere og sammenstille data i kombinasjon med big data
- Ny kunnskap og nye industrielle løsninger framkommer gjennom å koble spisskompetanse innen digitalisering med domenekunnskap for utstyr og vedlikehold
Kablet drone til tunnelinspeksjon
I forbindelse med en planlagt 5-årig hovedinspeksjon ble det gjort funn av sprekker og deformasjoner i berget og sprøytebetongen i Strindheimtunnelen i Trondheim. Statens vegvesen satte derfor i gang en grundig spesialinspeksjon parallelt med prisme- og rystelsesmålinger. Til inspeksjon i det trange rommet mellom fjellet og tunnelens betonghvelv ble det bruk en liten, kablet drone som er utviklet i Trondheim.
Additiv manufacturing av store komponenter
Additiv manufacturing regnes som mer bærekraftig enn tradisjonell maskinering, der materiale fjernes fra et emne. For å møte et voksende behov har Industrial AM i Mo i Rana satt opp Norges største 3D-printer.
– Vi mente det var mulig å få til noe helt nytt på Helgeland, noe som ikke finnes fra før. Printeren kan produsere objekter i en størrelse på 2x2x2 meter. Dette blir startskuddet for etableringen av en helt ny verdikjede på Helgeland, sier Thomas Borgen.
Nye muligheter med generativ KI
Prediktivt vedlikehold er en proaktiv tilnærming som tar sikte på å forutsi når utstyr eller maskiner sannsynligvis vil svikte. Disse prognosene gjør det mulig å planlegge og igangsette vedlikeholdstiltak i tide. Målet med prediktivt vedlikehold er å minimere nedetid, redusere vedlikeholdskostnader og forlenge levetiden til utstyr.
Kunstig intelligens gir forutsigbart vedlikehold: Siemens og Senseye med ny løsning for industrien
I takt med økende krav til oppetid, energieffektivitet og smartere ressursbruk, får prediktivt vedlikehold en stadig viktigere rolle i moderne industribedrifter. En løsning som vekker interesse internasjonalt er Senseye, en plattform for prediktivt vedlikehold drevet av kunstig intelligens (KI), som nå rulles ut i samarbeid med Siemens sin Industrial Edge-infrastruktur. Senseye og Industrial Edge er to forskjellige produkter som funger hver for seg, men de spiller også svært godt sammen. Siemens trekker frem Senseye sin åpenhet mot andre systemer, hvilket gjør at man ikke trenger hele å kjøre Siemens fra A til Å.
