স্মার্ট যন্ত্রপাতিতে দূরবর্তী রোগ নির্ণয় এবং পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ: অবিচ্ছিন্ন পর্যবেক্ষণ থেকে সক্রিয় পদক্ষেপ

শিল্প অটোমেশনের সংযুক্ত যুগে, স্মার্ট যন্ত্রাংশ— চাপ ট্রান্সমিটার থেকে কম্পন সেন্সর পর্যন্ত—এখন আর নিষ্ক্রিয় ডেটা সংগ্রাহক নয়। এগুলি বুদ্ধিমান, নেটওয়ার্কযুক্ত ডিভাইস যা স্ব-নির্ণয় এবং পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ করতে সক্ষম, যা শিল্পকে প্রতিক্রিয়াশীল মেরামত থেকে সক্রিয় অপটিমাইজেশনে যেতে সক্ষম করে।

দূরবর্তী রোগ নির্ণয় এবং পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ কী?

• দূরবর্তী রোগ নির্ণয়: শারীরিক হস্তক্ষেপ ছাড়াই যে কোনও স্থান থেকে যন্ত্রের কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ, বিশ্লেষণ এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা।
• পূর্বাভাসমূলক রক্ষণাবেক্ষণ: কখন একটি যন্ত্র সম্ভবত ব্যর্থ হবে তা পূর্বাভাস দিতে রিয়েল-টাইম এবং ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করা, যা ভাঙ্গন হওয়ার আগে রক্ষণাবেক্ষণ করার অনুমতি দেয়।

এগুলি একসাথে শিল্প সম্পদের জন্য একটি বদ্ধ-লুপ স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা সিস্টেম তৈরি করে।

এটি কিভাবে কাজ করে: প্রক্রিয়া

১. ডেটা সংগ্রহ

স্মার্ট যন্ত্রগুলি ক্রমাগত নিম্নলিখিতগুলির মতো কার্যকরী পরামিতিগুলি পরিমাপ করে:

• তাপমাত্রা
• চাপ
• কম্পন
• প্রবাহের হার
• বৈদ্যুতিক সংকেত

এই পাঠগুলি একটি কেন্দ্রীয় বা ক্লাউড-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণ প্ল্যাটফর্মে শিল্প IoT প্রোটোকল (যেমন, OPC UA, MQTT, HART-IP) এর মাধ্যমে প্রেরণ করা হয়।

২. দূরবর্তী পর্যবেক্ষণ এবং রোগ নির্ণয়

• রিয়েল-টাইম ড্যাশবোর্ড যন্ত্রের স্বাস্থ্য সূচক প্রদর্শন করে।
• স্বয়ংক্রিয় ত্রুটি সনাক্তকরণ অ্যালগরিদম বিচ্যুতির মতো অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করে—ক্যালিব্রেশনে পরিবর্তন, সংকেত শব্দ, বা অস্বাভাবিক কম্পন প্যাটার্ন।
• মূল কারণ বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি প্রযুক্তিবিদদের সাইটে না পাঠিয়ে সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে সহায়তা করে, যা ভ্রমণ এবং ডাউনটাইম হ্রাস করে।

৩. পূর্বাভাসমূলক বিশ্লেষণ

• মেশিন লার্নিং মডেল প্রাথমিক সতর্কীকরণ লক্ষণগুলি সনাক্ত করতে ঐতিহাসিক প্রবণতা বিশ্লেষণ করে।
• প্যাটার্ন স্বীকৃতি অপারেটিং শর্ত এবং ব্যর্থতার পদ্ধতির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করে।
• অবশিষ্ট কার্যকর জীবন (RUL) অনুমান করে কতক্ষণ একটি যন্ত্র রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজন হওয়ার আগে কাজ করতে পারে।

৪. রক্ষণাবেক্ষণ সময়সূচী এবং কার্যকরকরণ

• রক্ষণাবেক্ষণের সতর্কতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয় এবং প্রযুক্তিবিদদের কাছে পাঠানো হয়।
• অগ্রিম খুচরা যন্ত্রাংশ অর্ডার করা যেতে পারে এবং পরিকল্পিত শাটডাউনের সময় কাজের আদেশ নির্ধারণ করা যেতে পারে।
• সময়ের সাথে সাথে, সিস্টেমটি তার পূর্বাভাসগুলি শিখে এবং পরিমার্জন করে, নির্ভুলতা উন্নত করে।

শিল্প উদাহরণ: একটি রাসায়নিক প্ল্যান্টে স্মার্ট ফ্লো মিটার

দৃশ্যকল্প: একটি রাসায়নিক প্ল্যান্ট কয়েক ডজন স্মার্ট করিওলিস ফ্লো মিটার পরিচালনা করে। ঐতিহ্যগতভাবে, বার্ষিক রক্ষণাবেক্ষণের সময় শুধুমাত্র ক্রমাঙ্কন পরিবর্তন সনাক্ত করা হতো, যার ফলে মাঝে মাঝে পণ্যের গুণগত সমস্যা হতো।

সমাধান: দূরবর্তী রোগ নির্ণয় সক্ষম করার মাধ্যমে, প্রকৌশলীগণ রিয়েল টাইমে ক্রমাঙ্কন সহগ নিরীক্ষণ করেন। পূর্বাভাসমূলক মডেলগুলি প্রাথমিক পরিবর্তনের নিদর্শন চিহ্নিত করে, যা ক্রমাঙ্কনের জন্য প্ররোচিত করে কয়েক সপ্তাহ আগে গুণগত মানের উপর প্রভাব পড়ার আগে।

প্রভাব:

• অনাকাঙ্ক্ষিত ডাউনটাইম ৩০% হ্রাস
• উন্নত পণ্যের ধারাবাহিকতা
• লক্ষ্যযুক্ত হস্তক্ষেপের মাধ্যমে রক্ষণাবেক্ষণ খরচ কমানো

এক নজরে সুবিধা