Ne glede na to ali sistem sam kreira delovne naloge ali pa jih je kreiral npr. vodja vzdrževanja, opravljena dela tvorijo digitalno servisno knjigo vse sredstev (stavba, naprave, programska oprema). S temi podatki se lahko tudi povsem avtomatično tvori plan vzdrževanja na naslednje leto ali več let vnaprej.
Primer: 7 svetil v prostoru porablja 350W. Če poraba pade na 250W, bo aplikacija to interpretirala kot okvaro enega svetila. Kreirala bo delovni nalog in ga poslala električarju. Zraven bo električar dobil tudi podatek o tem, kje v stavbi se nahaja prostor ter kateri tip svetila/žarnico naj prinese s sabo. Po menjavi se bo poraba vzpostavila na 350W kar aplikacija interpetira kot opravljeno delo in zaključi delovni nalog.
UPORABLJAJTE PREVENTIVNO IN PREDIKTIVNO VZDRŽEVANJE
IMEJTE DIGITALNO SERVISNO KNJIGO VSEH SREDSTEV
GreenTwin LAHKO PODATKE UPORABI ZA STROJNO UČENJE IN UMETNO INTELIGENCO
UPORABLJAJTE PREVENTIVNO IN PREDIKTIVNO VZDRŽEVANJE
IMEJTE DIGITALNO SERVISNO KNJIGO VSEH SREDSTEV
GreenTwin LAHKO PODATKE UPORABI ZA STROJNO UČENJE IN UMETNO INTELIGENCO
V veliko primerih bodo napake prijavljali zaposleni in v teh primerih GreenTwin služi kot t.i. help-desk. Vse prijavljene napake se sortirajo in zbirajo ter pošljejo npr. vodji vzdrževanja, vodji IT, vodji proizvodnje.. Ali pa se pošljejo direktno izvajalcem. Kakšen bo režim procesov delovnih nalogov, se, seveda, odloča vodstvo podjetja. Bistveno pri tem je, da GreenTwin omogoča vse načine in kombinacijo načinov. Za razliko od ostalih aplikacij, ima vsak predmet v digitalnem dvojčku svojo unikatno številko (ID). Zato ni možnosti, da bi trije zaposleni prijavili isto napako in s tem povzročili zmedo.
Ne glede na to, komu se delovni nalog pošlje, pa je v sistemu vedno zabeleženo kdo je prijavil napako, komu je bila prijava poslana in kako se je vodja vzdrževanja odločil glede ali bo napako odpravil ali pa ne. V primerih, kadar aplikacija sama zazna napako in kreira delovni nalog, bo v največ primerih tudi sama zaključila delovni nalog. Možno pa je tudi, da gre delovni nalog še vedno v potrditev določeni osebi, ki z enim klikom potrdi tudi kvaliteto opravljene storitve.
Preventivno vzdrževanje je mogoče avtomatizirati. Običajno se tako vzdrževanje izvaja glede na čas (npr. Letni pregled gasilnih aparatov) ali pa na neko dejansko vrednost (npr. servis motorja vozila ali menjave gum glede na prevožene kilometre). Vse prijavljene napake, odprti delovni delovni nalogi, nalogi v teku, so vidni na zaslonu uporabnika. Pri tem je možno spreminjati nastavitve glede tega kdo vidi kaj. Običajno zaposleni vidi napake, ki jih je prijavil sam, vodja oddelka vidi napake v svojem oddelku, vodja vzdrževanja vidi vse, električar pa tiste, ki se tičejo njega.
Omogočeno je tudi zbiranje napak oz. Delovnih nalogov. Če gre npr. za madeže na stenah, ki terjajo delo slikopleskarja, bi bilo neekonomično klicati slikopleskarja za vsak madež. Take napake se zbirajo, npr. 6 mesecev, potem pa se lahko bodisi zberejo ponudbe za odpravo vse napak ali pa se avtomatično vsa dela pošljejo hišnemu pleskarju. Slednji bo dobil seznam in načrt/lokacijo vseh napak.
Če so izkoriščene vse možnosti BIM-a in so tudi stene dovolj podrobno opisane, bodo pleskarju na voljo tudi ti podatki (npr. RAL barve, tip obloge). In ker bo tak slikopleskar uporabnik GreenTwin, o lahko preveril tudi kako visoko lestev naj prinese s sabo za določene prostore. Hkrati je zunanjega pleskarja mogoče avtomatično seznaniti z režimom, ki velja v podjetju: kje naj parkira, h komu se naj javi, katere ukrepe varstva pri delu mora izpolnjevati, ipd.
Vzdrževanje, ki je podprto z aplikacijo GreenTwin je učinkovito, točno, sledljivo, bolj enostavno in cenejše za vse deležnike.
Facility managment – upravljanje s prostori
S to funkcijo lahko izdelate plan čiščenja po dnevih in po urah, da bo osebje za čiščenje imelo točen načrt čiščenja in bo učinkovito tudi, če se osebje menjuje. Vodstvu tak plan služi za kontrolo kvalitete čiščenja. Takšen način dela, seveda, tudi precej poveča učinkovitost. Z instaliranjem določene opreme (IoT) bo aplikacija sama zaznala pokvarjeno žarnico, puščanje vode, anomalije na električnih instalacijah, tiskalnikih, iztrošene baterije na viličarjih, obrabljene gume na vozilih ali periodične servise vozil in opreme. Aplikacija bo avtomatično kreirala delovni nalog ter ga poslala notranjemu ali zunanjemu vzdrževalcu. Ko bo žarnica zamenjana (poraba energije se bo vrnila na normalno stanje), bo aplikacija tudi zaključila delovni nalog.
V teh primerih, ko se rutinska vzdrževalna dela popolnoma avtomatizirajo, se precej razbremeni vzdrževalno osebje, kar zniža stroške.
Napovedno vzdrževanje
Vgradnja senzorjev in povezava z aplikacijo za t.i. predictive maintenance vam omogoča obveščanje o prihajajočih okvarah strojev. S časom, ko strojno učenje dobi dovolj podatkov, pa boste dobili tudi obvestilo o tem kateri del je potreben menjave (npr. ležaj v elektromotorju). Na ta način se boste pravočasno izognili okvaram in strojelomu, ki povzročajo zastoje v proizvodnji. Če vzdrževalci prejmejo pravočasno obvestilo, lahko v miru naročijo rezervne dele in določijo čas popravila. Povsem drugačen je proces kadar nekdo iz proizvodnje obvesti vodjo, da stroj stoji zaradi okvare. Takrat postane posebej zanimivo, če ravno tistega rezervnega dela ni na zalogi.
Senzor meri vibracije na vseh treh oseh in po času, meritve pa začno že pri 0.1 MHz. Vsak zvok ali nihaj, ki odstopa od normalnega bo aplikacija pretvorila v obvestilo, hkrati pa izračunala koliko časa je še ostalo do kritičnega trenutka. Senzorji so primerni za vse vrteče se del, CNC-stroje, kompresorje, generatorje, črpalke, ventilatorje, elektromotorje, Diesel motorje, itd. Ta funkcionalnost lahko tudi bistveno vpliva na strošek zavarovanja strojeloma.
Preventivno vzdrževanje
S povezovanjem strojev, naprav in zgradb lahko sistem skrbi tudi preventivno vzdrževanje. Slednje pomeni, da se nek del ali naprava zamenja po poteku časa, delovnih ur, prevoženih kilometrov, ipd., ne glede na to, da naprava še vedno normalno deluje.
Naprave, ki so deležne preventivnega vzdrževanja, je mogoče povezati z aplikacijo, ki bo poslej sama skrbela za naročanje vzdrževalnih del. Primer: na kompresorju je potrebno menjati filter na vsakih 10.000m3 zraka.
Z avtomatizacijo tega procesa se izključijo napake zaradi človeškega faktorja. Hkrati pa je mogoče svoj čas usmeriti v analizo pretečenega filtra in mu določiti daljši čas trajanja. Ker aplikacija spremlja tudi ostale dejavnike (vlaga, prah, temperatura, obseg proizvodnje) morda obstaja relacija med zamazanostjo filtra in zunanjimi dejavniki. Če se taka relacija odkrije, se lahko preventivno vzdrževanje prilagodi tako, da bo vseeno varno a cenejše.
Primer: servis avtomatskih vrat se običajno izvaja vsake toliko časa. Vendar pa je za servis bistven podatek o številu zapiranj/odpiranj. Z namestitvijo ustreznega senzorja se lahko servisni stroški precej znižajo, saj se bo servis poslej opravljal morda na vsaka tri leta.