पूर्वानुमानित रखरखाव का महत्व

1960 के दशक की शुरुआत में, कई कंपनियों ने महसूस किया कि घूमने वाले उपकरणों की परिचालन स्थिति की नियमित निगरानी करके परिचालन या अन्य समस्याओं की उन्नत चेतावनी प्राप्त करना संभव है जो निरंतर कुशल संचालन को प्रभावित करेंगे। यह प्रारंभिक चेतावनी मशीन को परिचालन से हटाने और भयावह विफलता होने से पहले छोटी मरम्मत और समायोजन को प्रभावित करने का समय प्रदान करती है।

यह रखरखाव दर्शन, जिसे प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस (पीडीएम) कहा जाता है, 1980 के दशक की शुरुआत से माइक्रोप्रोसेसर आधारित डेटा कलेक्टरों की शुरुआत के साथ आगे बढ़ा है। परिवर्तनों की पहचान करने के लिए मशीनों की कई परिचालन विशेषताओं, जैसे तापमान, दबाव, तेल की स्थिति, कंपन और प्रदर्शन को ट्रेंड किया जा सकता है। हालाँकि, पूर्वानुमानित रखरखाव में एक बड़ी खामी बिजली के उपकरणों, जैसे मोटर, ट्रांसफार्मर, सोलनॉइड और अन्य समान उपकरणों के भीतर दोषों को आसानी से और सटीक रूप से पहचानने में असमर्थता रही है। इसका एक मुख्य कारण मोटरों और अन्य विद्युत उपकरणों के परीक्षण के लिए उपयोग में आसान पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरणों की कमी थी।

पूर्वानुमानित रखरखाव उपकरण होने चाहिए:
• हाथ से पकड़ने योग्य
• प्रयोग करने में आसान
• पारंपरिक इकाइयों में आउटपुट प्रदान करें

पूर्वानुमानित रखरखाव कार्यान्वित करना

एक सफल पूर्वानुमानित रखरखाव कार्यक्रम को लागू करने के लिए एक उपकरण खरीदने और डेटा लेने से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। सफलतापूर्वक कार्यान्वित होने पर पूर्वानुमानित रखरखाव कार्यक्रमों को पीडीएम प्रक्रिया की पूरी समझ की आवश्यकता होती है।

सफल पूर्वानुमानित रखरखाव में तीन चरण होते हैं – पता लगाना, विश्लेषण करना और सुधार करना । इनमें से प्रत्येक चरण अपने-अपने पहलू में महत्वपूर्ण है। समस्याएँ तब पैदा होती हैं जब छोटे रास्ते अपनाए जाते हैं और चरणों को छोड़ दिया जाता है या जोड़ दिया जाता है।

खोज

पता लगाने के चरण में चयनित उपकरण की परिचालन विशेषताओं की समय-समय पर निगरानी करना शामिल है। इन मूल्यों को उस मशीन या इसी तरह की मशीनों के पहले से रिकॉर्ड किए गए डेटा की तुलना में ट्रेंड किया जाता है, फिर पूर्व निर्धारित या प्रकाशित मानकों के साथ तुलना की जाती है और/या किसी भी बदलाव के लिए समीक्षा की जाती है।

पता लगाने के चरण के दौरान, जितनी संभव हो उतनी मशीनों की निगरानी करने के इरादे से, डेटा संग्रह प्रक्रिया जल्दी और सावधानी से की जानी चाहिए।

जब किसी परिवर्तन का पता चलता है, तो मशीन की स्थिति में परिवर्तन का कारण निर्धारित करने के लिए अतिरिक्त डेटा आवश्यक हो सकता है। यह विश्लेषण चरण के दौरान किया जाता है।
ज्यादातर मामलों में, पता लगाने के चरण के दौरान लिया गया MCA™ डेटा विकासशील शॉर्ट्स या अन्य वाइंडिंग समस्याओं की पहचान करने के लिए पर्याप्त हो सकता है। लेकिन कभी-कभी, समस्या की अधिक सटीक पहचान के लिए अतिरिक्त डेटा या परीक्षण करने की आवश्यकता होती है।
पता लगाने की प्रक्रिया के दौरान अधिक विस्तृत विश्लेषण के लिए इन परीक्षणों को करना आमतौर पर समय की बर्बादी है, क्योंकि यह पता लगाने की प्रक्रिया को धीमा कर देता है। अधिकांश अनुभवी पूर्वानुमानित रखरखाव विभागों ने इन दोनों प्रक्रियाओं को अलग करने के महत्व को पहचाना है।

विश्लेषण

विश्लेषण प्रक्रिया में पता लगाने की प्रक्रिया की तुलना में अतिरिक्त और शायद विभिन्न प्रकार के परीक्षण शामिल होते हैं। इस अतिरिक्त परीक्षण के लिए मोटर को लोड से डिस्कनेक्ट करने, शाफ्ट को मोड़ने या मोटर लीड को अलग करने की आवश्यकता हो सकती है और डेटा लेने के लिए अधिक समय की आवश्यकता हो सकती है। चूंकि आमतौर पर पहचान निरीक्षण के दौरान केवल कुछ मशीनें ही कोई महत्वपूर्ण बदलाव दिखाती हैं, इसलिए आमतौर पर पहचान प्रक्रिया के दौरान बदलाव की पहचान करने के लिए केवल आवश्यक डेटा लेना अधिक समय प्रभावी होता है, और फिर बदलाव का पता चलने पर अधिक विस्तृत रूप से देखने के लिए वापस जाएं। .
हालाँकि, यदि प्लांट साइट दूरस्थ है या अन्य पहुंच सीमाएँ हैं, तो ये पता लगाने की प्रक्रिया के दौरान अधिक विस्तृत डेटा लेने को उचित ठहरा सकते हैं।

सुधार

सुधार चरण में उस समस्या को ठीक करना और समाप्त करना शामिल है जिसने विश्लेषण को ट्रिगर किया। इसके लिए मोटर की सफाई, कनेक्शन कसने या मोटर को पूरी तरह से रिवाइंड करने की आवश्यकता हो सकती है। सटीक प्रकार का सुधार और मरम्मत विश्लेषण द्वारा निर्धारित की जाती है।

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