Prediktivní údržba je pro firmy jedním z hlavních témat v oblasti zavádění prvků Průmyslu 4.0. Na rozdíl od preventivní údržby vychází z analýzy reálných dat nasbíraných v provozu a reaguje tak na skutečné potřeby místo předpokládaných. Jaké jsou hlavní současné trendy v této oblasti, jak pracovat s daty z provozu, na co je dobré se soustředit, a jak postupně zavádět chytrou údržbu do praxe budete moci prodiskutovat s kvalifikovanými odborníky z praxe a akademické sféry.
Formát business snídaně nabízí dostatek prostoru pro vaše individuální otázky a bohatá snídaně ve spojení s výhledem na Pražský hrad je ideálním startem nabitého pracovního dne. Akce se uskuteční ve středu 10. října od 8:30 do 11:30 v Českém institutu informatiky, robotiky a kybernetiky (CIIRC) ČVUT, Jugoslávských partyzánů 1580/3, 160 00 Praha 6, Dejvice, 10. patro, Penthouse.
organizátor: Národní centrum Průmyslu 4.0 (NCP4.0)
hosté: zástupci partnerů NCP4.0 a zástupci českých společností
max. 40 hostů
formát: prezentace a moderovaná diskuse + brunch
cena: 800 Kč + DPH 21% (partneři NCP4.0 zdarma)
Hosté snídaně bude Václav Legát, předseda České společnosti pro údržbu z Technické fakulty České zemědělské univerzity, Zdeněk Aleš z Technické fakulty České zemědělské univerzity a Zdeněk Haumer z firmy Festo.
doc. Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Průmyslové podniky disponují velkým množství dat z provozu, která ovšem většinou nejsou schopny analyzovat a tím získat cenné informace, které mohou sloužit jako zpětná vazba pro rozhodování o údržbářských aktivitách. Prezentovaná tématika se zaměřuje na možnosti, jak využít data získaná z řízení údržby. Primárně se jedná o data o dobách provozu do poruchy s údaji o hodnotách diagnostických signálů v okamžiku poruchy jednotlivých strojních prvků. Posluchači se dozví, jakým způsobem využít nástroje statistické analýzy za účelem získání charakteristik bezporuchovosti. Znalost charakteristik bezporuchovosti je nutností pro aplikaci teorie obnovy za účelem stanovení optimální strategie údržby.
Prof. Ing. Václav Legát, DrSc.
Struktura a procesy údržby 4.0 – postavení prediktivní údržby. Politika – druhy údržeb, definice prediktivní údržby. Způsoby predikce – kauzálně a stochasticky. PF křivky. Požadovaná vstupní data pro prediktivní údržbu. Diagnostické a monitorovací metody ve vztahu k prediktivní údržbě. Statistická analýza dat. Mezní stavy pro obnovu. Kritérium optimalizace mezních stavů pro obnovu. Ekonomické hodnocení druhů údržeb a jejich výběr. Omezenost prediktivní údržby v systémech výroby – strojírenské a procesní, seskupování údržbářských zásahů a odstávky.
