S rozvojom IOT technológií a nástupom umelej inteligencie má prediktívna údržba šancu čoraz viac sa dostávať do prevádzkovej praxe. Moderné senzory a IOT zariadenia dokážu snímať potrebné parametre a zbierať a prenášať dáta aj v ťažkých prevádzkových podmienkach bez potreby externého napájania alebo náročných prenosových technológií. Aktuálne metódy dátovej analytiky, často aj s použitím umelej inteligencie (AI), zasa umožňujú rozpoznať v dátach „vzorce“ typické pre stav pred poruchou a výpadkom konkrétneho technologického komponentu.
Pomôžem si konkrétnym príkladom z oblasti údržby elektrických motorov a točivých strojov. Ešte nedávno bolo možné odhaliť poruchy motora alebo zariadení, ktoré motor poháňa, iba detailnými preventívnymi prehliadkami s použitím drahých meracích a vyhodnocovacích prístrojov, a to počas odstávky motora. V súčasnosti však existujú možnosti nasadiť batériovo napájané vibračné a teplotné senzory v kombinácii so snímačmi odberu prúdov na jednotlivých fázach prívodu napájania k motoru a kontinuálne snímať vibrácie, prevádzkovú teplotu a základné elektrické parametre počas bežnej prevádzky stroja. Dáta sa prenášajú do aplikačnej logiky, ktorá pomocou modelov na detekciu anomálií dokáže zo zmien parametrov vibrácií, teploty a prúdových odberov identifikovať riziko blížiacej sa poruchy a do istej miery aj pravdepodobnú príčinu poruchy, napr. ložisko, vinutie motora, nerovnováhu poháňaného mechanizmu alebo uvoľnenie v montáži motora. To všetko s prijateľnými nákladmi.
Aj pri implementácii IOT riešení prediktívnej údržby sa však oplatí určitá triezvosť v očakávaniach a hľadanie rovnováhy medzi nákladmi a výnosmi. Správne navrhnuté IOT riešenie prediktívnej údržby prináša nezanedbateľnú úsporu nákladov a zníženie výpadkov pri akceptovateľných nákladoch na jeho implementáciu. Zvyšovanie zložitosti riešenia snímaním ďalších parametrov (napr. magnetický tok medzi statorom a rotorom) a ich sofistikovaným vyhodnocovaním pomocou AI s cieľom určiť, kedy porucha elektromotora nastane a čo presne je jej príčinou, však obyčajne vedie k podstatnému zvýšeniu nákladov, pričom dodatočné prínosy v skutočnej prevádzke sú otázne.
