Kestirimci bakım; ekipmanın ve bileşenlerinin arızalanmadan önce durumlarının izlenmesi ve verilerin analitik yöntemlerle analiz edilmesiyle yaşam ömürlerinin öngörülüp arıza çıkarma ihtimallerini değerlendirmek ve önlem almaktır. Böylece, ekipmanın plansız duruşlara maruz kalacağı ortamlarda önleyici bakım politikaları, gerçek zamanlı veri kullanımı ve tahmine dayalı makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması yoluyla bakımı planlamakta ve optimize etmektedir.

Veri İzleme sistemleride  kestirimci bakım  prosesinin ana temel taşıdır. Bir yerde kestirimci bakım  sistemi varsa kesinlikle sahadan toplanan izlenebilir datalar olmalıdır. Bu  verilerin toplanması ve izlenmesi için veri izleme ve kaydetme programlarına ihtiyaç vardır.

Kestirimci bakımın öncelikli amaçları;

• Beklenmeyen arızaların sayısını en aza indirmek ve ekipmanların çalışma süresini en üst düzeye çıkarmak.
• Bakım işlemlerine harcanan zamanı optimize ederek, operasyonel maliyetleri azaltmak.
• Ekipman bakımlarının yalnızca gerektiği zaman yapılmasını sağlamak ve gereğinden fazla bakım yaparak zaman kaybetme olasılığını ortadan kaldırmak.
• Uzun vadeli bakım maliyetlerini azaltmak ve üretim yapılabilen süreyi en üst düzeye çıkararak kâr artışı sağlamaktır.

Veri Toplama Sistemi ve Sensörler

Kestirimci bakım kapsamında; ekipman verimliliğinin değerlendirilmesini sağlamak ve ekipman parçalarındaki sorunları gerçek zamanlı olarak izlemek için, veri toplayan donanımlar yerleştirilmektedir.

Ekipmanların gerçek zamanlı takibi önemlidir çünkü, geleneksel yöntemlerde bu süreç bakım personeli tarafından manuel olarak yürütülmekteydi. Ancak, manuel kontrolün oldukça büyük bir eksikliği bulunuyordu. Oluşan sorunlar genellikle makine parçalarında gözlendiğinden, çözülebilmesi için detaylı incelemeler gerektiriyordu.

Kestirimci bakım; sensörler aracılığıyla herhangi bir kesinti olmadan ekipmanın içinde olup bitenler için doğru bir öngörü imkânı sağlamaktadır. Bu donanımlar, makinenin türüne bağlı olarak pek çok parametreye ait değeri ölçer.

Çoğunlukla titreşimi, gürültüyü, sıcaklığı, basıncı ve yağ seviyelerini ölçmek için kullanılırlar, ancak bunun ötesine geçerek elektrik akımı ve korozyon gibi parametrelerin ölçülmesini de sağlar.

KESTİRİMCİ BAKIMIN İŞLETMEĞE SAĞLADIĞI KAZANÇLAR

 Rekabet gücünü korumak için, fabrikalar ve üretim firmaları, üretim çıktısı, genel ekipman etkinliği, personel verimliliği gibi çeşitli performans ölçütlerini ölçmeye ve yakından takip etmeye başladı. Ancak bir arıza olduğunda gerçekleştirilecek bir faaliyet olarak görülen bakım çok daha önemli hale geldi. Bu sayede, düzenli olarak planlanan periyodik bakım stratejileri popüler hale geldi. Makinelerin bu periyodik muayenesi, sorunların erken tespit edilmesine yardımcı olarak, arızaların en aza indirgenmesine ve üretimin durmasına neden olan etmenlerin azaltılmasında etkili olmaktadır.

Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) veya Endüstri 4.0 olarak da bilinen Sanayi Devrimi'nin 4. dalgasına girdiğimizde, ekipman kullanımı, işletme maliyeti, işçi verimliliği konularına daha fazla odaklanılmaktadır. Endüstriyel IoT, düşük maliyetli sensörleri etkin bir biçimde operasyona entegre edilmesi ile ilgilidir. Makine verilerini toplamak ve anlamlı çıkarımlar elde etmek için ileri analitik yapılar kullanılmaktadır. Endüstriyel IoT'nin üreticilerin üretkenliklerini %30 artırmalarına izin vereceği öngörülmektedir.

Makine arızalarını tahmin etmek için gelişmiş analitik kullanan bakım stratejisi, Kestirimci Bakım Uygulamaları olarak bilinir. Yakın zamanda Endüstriyel IoT'nin en çok atıfta bulunulan uygulaması olarak kestirimci bakım vurgulanmaktadır. Kestirimci bakım, üreticilerin bakım maliyetlerini düşürmelerini, ekipman ömrünü uzatmalarını, arıza sürelerini azaltmalarını ve ekipman arızalarına neden olmadan önce sorunları ele alarak üretim kalitesini ve çıktılarını artırmalarını sağlar. Bununla birlikte, bu faydaları gerçekleştirmek için, gelişmiş bir dijital altyapının kurulması ve bir IoT platformunun konuşlandırılması gereklidir. Ayrıca makine verilerini analiz etmek için makine öğrenmesi ve tahmine dayalı modelleme gibi istatistiksel tekniklerin kullanılması zorunluluk haline gelmiştir.

Kestirimci bakım bir bakım stratejisi olarak etkili bir şekilde çalışırken, bakım yalnızca makinalara gerektiğinde uygulanır. Makinada arıza oluşmadan önce analitik veriler ışığında kestirimci bakım gerçekleştirilir. Bu bakım stratejisi birkaç maliyet tasarrufu sağlar. Bunlar: I. Ekipmanın bakım için alıkonduğu süreyi minimize etmek. II. Ekipmanın bakımı nedeniyle kaybedilen zaman, etkili üretim zamanına çevrilmiş olur. III. Kestirimci Bakım, acil kullanılmak için gerekli yedek parçaların bekleme zamanını azaltır. Ayrıca bir ekipmanın sadece arızadan hemen önce çözümünü sağladığı için, arızalı ekipmanın bakımı için harcanan toplam zamanı ve maliyeti azaltır.   

Kestirimci bakım programları, yatırımın ekonomik olarak geri dönüşünde on katlık bir artışa neden olur. Bunun ile birlikte, bakım maliyetlerinde %25-%30 arası düşüşe, arızalarda %70-%75 düşüşe ve arıza süresinde %35-%45 aralıklarında düşüşe yol açtığı gözlemlenmiştir. Ancak bu tasarruflar belirli bir oranda maliyeti de beraberinde getirir. Bazı kestirimci bakım makine arıza durum izleme teknikleri pahalıdır ve veri analizinin etkili olması için uzman ve deneyimli personel gerektirmektedir.