อุบัติเหตุจากการทำงานที่เกิดจากความผิดพลาดของเครื่องจักร อุบัติเหตุจากเครื่องจักรเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักที่ทำให้เกิดความสูญเสียในโรงงานอุตสาหกรรม โดยปัญหาส่วนใหญ่มักเกิดจากเครื่องจักรที่ไม่ได้รับการบำรุงรักษาอย่างเหมาะสม หรือเสื่อมสภาพโดยที่พนักงานไม่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้า การที่เครื่องจักรทำงานผิดปกติในขณะที่พนักงานกำลังปฏิบัติงาน อาจก่อให้เกิดอันตรายร้ายแรงได้ เช่น เครื่องจักรหยุดทำงานกะทันหัน ระบบไฮดรอลิกรั่ว หรือใบมีดของเครื่องตัดทำงานผิดจังหวะ ตัวอย่างอุบัติเหตุจากเครื่องจักรที่พบบ่อย มีดังนี้
- เครื่องจักรขัดข้องขณะทำงาน – เกิดจากชิ้นส่วนที่สึกหรอ เช่น สายพานขาด หรือตลับลูกปืนเสื่อมสภาพ ทำให้เครื่องหยุดทำงานทันที ส่งผลให้พนักงานที่ใช้งานอยู่ได้รับแรงกระแทกหรือบาดเจ็บ
- ระบบไฟฟ้าหรือวงจรควบคุมมีปัญหา – อาจทำให้เครื่องจักรทำงานผิดพลาด เช่น แขนกลอัตโนมัติหมุนผิดทิศทาง หรือระบบเซนเซอร์จับวัตถุไม่แม่นยำ ทำให้เกิดอุบัติเหตุจากการชนหรือหนีบ
- ความร้อนสะสมในมอเตอร์หรือปั๊มลม – หากไม่มีการตรวจสอบอุณหภูมิอย่างสม่ำเสมอ อาจทำให้เกิดการลัดวงจรหรือไฟไหม้ในระบบเครื่องจักร
- อุบัติเหตุจากแรงดันสูงของระบบไฮดรอลิก – เช่น ท่อไฮดรอลิกแตก ทำให้ของเหลวแรงดันสูงพุ่งออกมา กระเด็นใส่พนักงานหรืออุปกรณ์อื่น ๆ ในโรงงาน
คำจำกัดความและหลักการทำงานของ Predictive Maintenance Predictive Maintenance คือ ระบบบำรุงรักษาที่ใช้เทคโนโลยีตรวจจับสภาพของเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์แนวโน้มการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ โดยใช้เซนเซอร์ตรวจจับแรงสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และระดับเสียงของเครื่องจักร จากนั้นระบบ AI หรือซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยระบุความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น หลักการทำงานของ Predictive Maintenance ประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลัก
- การเก็บรวบรวมข้อมูลจากเซนเซอร์และอุปกรณ์ตรวจวัด
เครื่องจักรจะถูกติดตั้งเซนเซอร์เพื่อเก็บข้อมูลสำคัญ เช่น อุณหภูมิ ความสั่นสะเทือน แรงดัน และระดับเสียง ระบบจะทำการบันทึกข้อมูลเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้ม ซึ่งเป็นการนำ AI มาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการประมวลผลเครื่องจักร - การวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์แนวโน้มความผิดปกติ
ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล หรือ AI จะช่วยประมวลผลข้อมูลที่ได้รับจากเซนเซอร์ และเปรียบเทียบกับข้อมูลในอดีต หากพบแนวโน้มความผิดปกติที่อาจนำไปสู่ปัญหา ระบบจะแจ้งเตือนให้ทีมซ่อมบำรุงดำเนินการแก้ไขก่อนที่เครื่องจักรจะเกิดความเสียหาย - การแจ้งเตือนและวางแผนซ่อมบำรุงล่วงหน้า
เมื่อระบบตรวจพบค่าที่ผิดปกติ จะมีการแจ้งเตือนเพื่อให้สามารถวางแผนซ่อมบำรุงในเวลาที่เหมาะสม ลดโอกาสเกิดความเสียหายและอุบัติเหตุ ซึ่งระบบจะมีการรายงานสถานะของเครื่องจักรและช่างซ่อม เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบได้ว่า เครื่องจักรตัวไหนเกิดการชำรุด และช่างซ่อมท่านไหนมีสถานะเป็นอย่างไร
การฝึกอบรมบุคลากรและการสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัยในการทำงาน แม้ว่าการใช้ Predictive Maintenance จะช่วยลดโอกาสเกิดอุบัติเหตุจากเครื่องจักร แต่บุคลากรที่เกี่ยวข้องก็ต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับระบบนี้ เพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ แนวทางในการฝึกอบรมพนักงานและเสริมสร้างวัฒนธรรมความปลอดภัย ได้แก่
- อบรมพื้นฐานเกี่ยวกับ Predictive Maintenance – องค์กรควรจัดอบรมให้พนักงานเข้าใจหลักการทำงานของ Predictive Maintenance และสอนให้พนักงานรู้จักการใช้ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้สามารถอ่านค่าที่ได้จากระบบและนำไปใช้ในการตัดสินใจซ่อมบำรุงเครื่องจักรได้อย่างถูกต้อง
- ฝึกอบรมการอ่านค่าจากเซนเซอร์ – พนักงานควรได้รับการฝึกเกี่ยวกับการอ่านค่าแรงสั่นสะเทือน อุณหภูมิ และแรงดันของเครื่องจักร เพื่อให้สามารถรับรู้ความผิดปกติได้ทันที เช่น หากแรงสั่นสะเทือนของมอเตอร์เพิ่มขึ้นเกินค่าที่กำหนด อาจหมายถึงตลับลูกปืนกำลังเสื่อมสภาพและควรได้รับการเปลี่ยนก่อนที่เครื่องจักรจะพัง
- ส่งเสริมการแจ้งเตือนและการตรวจสอบสภาพเครื่องจักรอย่างสม่ำเสมอ – พนักงานควรมีส่วนร่วมในการรายงานปัญหาที่พบระหว่างการปฏิบัติงาน และช่วยกันตรวจสอบความผิดปกติของเครื่องจักรตามรอบเวลาที่กำหนด เพื่อให้ Predictive Maintenance สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- กำหนดมาตรฐานด้านความปลอดภัย – องค์กรควรกำหนดแนวทางปฏิบัติด้าน Predictive Maintenance เช่น การออกแบบคู่มือบำรุงรักษา การตรวจสอบเครื่องจักรตามรอบเวลา และการบังคับใช้มาตรฐานความปลอดภัย เพื่อให้มั่นใจว่าทุกฝ่ายปฏิบัติตามข้อกำหนดเดียวกัน
บริการ Z-PAP ระบบบริหารจัดการงานซ่อมบำรุงจาก ZYCODA Predictive Maintenance เป็นแนวทางบำรุงรักษาที่ช่วยลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุที่เกิดจากเครื่องจักรเสื่อมสภาพ โดยใช้เทคโนโลยีวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความผิดปกติของเครื่องจักร ทำให้สามารถซ่อมบำรุงได้ล่วงหน้า ก่อนที่ปัญหาจะลุกลามจนเกิดความเสียหาย ระบบนี้มีประสิทธิภาพมากกว่าการซ่อมบำรุงแบบดั้งเดิม เพราะช่วยลดต้นทุน ลดเวลาหยุดทำงานของเครื่องจักร และเพิ่มความปลอดภัยให้กับพนักงานในโรงงาน สำหรับองค์กรที่ต้องการนำ
Predictive Maintenance มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด Z-PAP จาก ZYCODA เป็นระบบบริหารจัดการงานซ่อมบำรุงที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การทำงานของโรงงานอุตสาหกรรม ช่วยให้สามารถติดตามสถานะของเครื่องจักร วางแผนบำรุงรักษา และวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบ Z-PAP มีการนำ AI มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลในอดีต รวมถึงตัวอย่างแผน PM เครื่องจักรแบบเก่าได้อย่างครบวงจรหากองค์กรของคุณต้องการลดความเสี่ยงจากอุบัติเหตุที่เกี่ยวข้องกับเครื่องจักร และเพิ่มประสิทธิภาพของการบำรุงรักษา Z-PAP คือเครื่องมือที่ช่วยให้คุณบริหารงานซ่อมบำรุงได้อย่างเป็นระบบ และทำให้โรงงานดำเนินงานได้อย่างราบรื่นและปลอดภัย
