نگهداری پیش بینانه در صنعت خودرو به کارگیری تکنولوژی های پیشرفته و داده های جمع آوری شده از خودروها برای پیش بینی خرابی ها و مشکلات احتمالی قبل از وقوع آنهاست.
به گزارش پایگاه خبری جوان خودرو
پیشگیری بهتر درمان است؛ این جمله را شاید نه تنها به تعداد موهای سر خود بلکه حتی تمام اعضای خانواده خود شنیده اید و قطعا بهترین راه مقابله با بیماری یا هر مشکلی پیشگیری و آماده سازی راهکارها و ابزارهای مناسب برای مقابله است. اما چطور پیشگیری کنیم؟ درواقع باید بدانیم با چه چیزی طرف هستیم تا بتوانیم در مقابل آن قد علم کنیم. اولین گام شناسایی سپس مطالعه و بررسی ظرفیت های آن بوده که برای اینکه افراد در برنامه های ریزی متعدد داده های مورد مطالعه جمع آوری می کنند تا بتوانند راهکاری های مقابله پیشگیری را در دستور کار خود قرار دهند. این جریان، جریانی است که هم اکنون خودروسازان بزرگ دنیا برای افزایش بهره وری و راندمان در حلقه های فروش در دستور کار خود قرار داده اند. به این جریان یا بهتر است بگوییم تکنولوژی می گویند Predictive Maintenance (نگهداری پیش بینانه)؛ البته ناگفته نماند که از این تکنولوژی هم در فرآیند تولید خودرو نیز بهره می برند.
این عبارت به یک رویکرد تعمیر و نگهداری اشاره دارد که در آن از داده ها و تحلیل های پیشرفته برای پیش بینی خرابی ها و مشکلات احتمالی تجهیزات استفاده می شود. به جای اینکه تجهیزات تا زمان خرابی کار کنند یا بر اساس برنامه های زمانی ثابت تعمیر شوند (مانند نگهداری دوره ای)، در نگهداری پیش بینانه تلاش می شود تا با استفاده از داده ها و تکنیک های پیشرفته، زمان دقیق نیاز به تعمیر یا تعویض قطعات پیش بینی شود.
این روش معمولاً شامل جمع آوری داده های عملکردی از سنسورها و دیگر منابع بر روی تجهیزات، تحلیل این داده ها با استفاده از الگوریتم ها و مدل های پیش بینی، و سپس تعیین زمان احتمالی خرابی یا نیاز به تعمیرات است. هدف اصلی از این رویکرد افزایش کارایی، کاهش هزینه های نگهداری، و جلوگیری از خرابی های ناگهانی و زمان های توقف غیرمنتظره در عملیات است.
به طور خلاصه، Predictive Maintenance یک رویکرد پیشرفته برای مدیریت تعمیر و نگهداری است که به سازمان ها کمک می کند تا از داده ها برای تصمیم گیری های بهینه و کاهش هزینه ها استفاده کنند.
نگهداری پیش بینانه در صنعت خودرو به کارگیری تکنولوژی های پیشرفته و داده های جمع آوری شده از خودروها برای پیش بینی خرابی ها و مشکلات احتمالی قبل از وقوع آنهاست. این رویکرد به خودروسازان، سرویس دهندگان و حتی مالکین خودروها کمک می کند تا با شناسایی زود هنگام مشکلات، از خرابی های ناگهانی و هزینه های اضافی جلوگیری کنند.
نحوه عملکرد نگهداری پیش بینانه در صنعت خودرو به این صورت است که ابتدا باید جمع آوری داده ها در دستور کار قرار بگیرد لذا خودروهای مدرن به حسگرها و سیستم های کامپیوتری پیشرفته ای مجهز هستند که می توانند اطلاعات گسترده ای مانند وضعیت موتور، عملکرد ترمزها، فشار لاستیک ها، سطح روغن، دمای سیستم‌های مختلف و حتی رفتار رانندگی را ثبت کنند. سپس وارد مرحله تحلیل داده ها می شویم در این مرحله این داده ها به صورت بی درنگ (Real-Time) یا به صورت دوره ای جمع‌آوری شده و با استفاده از الگوریتم های پیشرفته، از جمله یادگیری ماشین (Machine Learning) و تحلیل داده ها، مورد بررسی قرار می گیرند. این تحلیل ها می توانند الگوهای خرابی و مشکلات بالقوه را شناسایی کنند سپس به مرحله پیش بینی خرابی ها می رسیم که بر اساس تحلیل داده ها، سیستم می تواند پیش بینی کند که چه زمانی احتمال خرابی یک قطعه یا سیستم وجود دارد. به عنوان مثال، ممکن است پیش بینی شود که ترمزهای خودرو در ۱۰۰۰ کیلومتر آینده نیاز به سرویس دارند. و حالا با دریافت این پیش بینی ها، مالک خودرو یا سرویس دهنده می تواند به موقع برای سرویس یا تعمیر اقدام کند، پیش از آنکه مشکل جدی تر شود و منجر به خرابی کامل یا حوادث ناگهانی شود.
داده ها در خودروهای مدرن از طریق مجموعه ای از سیستم ها و ابزارهای پیشرفته جمع آوری می شوند که به نظارت و ارزیابی مستمر عملکرد خودرو کمک می کنند. این ابزارها معمولاً شامل حسگرها، واحد های کنترل و سیستم های مخابراتی است که اطلاعاتی را از بخش های مختلف خودرو گردآوری می کنند. در ادامه به برخی از این سیستم ها و ابزارهای کلیدی اشاره می کنیم:
1. واحد کنترل الکترونیکی (ECU – Electronic Control Unit):
ECU یکی از مهم ترین بخش های هر خودروی مدرن است که داده های مربوط به عملکرد سیستم های مختلف خودرو را مدیریت می کند. ECU ها در خودرو می توانند به تعداد زیادی وجود داشته باشند و هر کدام مسئولیت نظارت و کنترل بخش خاصی را دارند، از جمله:
ECU موتور (Engine Control Unit): اطلاعات مربوط به سیستم تزریق سوخت، احتراق، و دمای موتور را کنترل می کند.
ECU ترمز (Brake Control Unit): داده های سیستم های ترمز ضد قفل (ABS) و کنترل پایداری (ESP) را جمع آوری می کند.
2. سنسورها (Sensors):
حسگرها نقش اصلی در جمع آوری داده ها در خودرو دارند و انواع مختلفی از آنها برای نظارت بر وضعیت سیستم ها و اجزای خودرو به کار می روند:
حسگر دما: برای اندازه گیری دمای موتور، سیستم های خنک کننده و دیگر بخش های حساس.
حسگر فشار: برای نظارت بر فشار روغن موتور، فشار تایرها (TPMS – Tire Pressure Monitoring System) و دیگر سیستم های حساس به فشار.
حسگر ارتعاش: برای شناسایی مشکلات مکانیکی مانند خرابی یاتاقان‌ها یا لرزش های غیرعادی.
حسگر اکسیژن (O2 Sensor): برای پایش میزان اکسیژن در گازهای خروجی از موتور و کنترل نسبت سوخت به هوا.
حسگر سرعت: برای اندازه گیری سرعت خودرو و چرخ ها، که در سیستم های ABS و ESP استفاده می شود.
حسگرهای باتری و سیستم‌های الکتریکی: برای مانیتورینگ شارژ و عملکرد باتری های خودروهای الکتریکی و هیبریدی.
3. (OBD-II) (On-Board Diagnostics):
OBD-II یک سیستم استاندارد برای تشخیص و نظارت بر عملکرد خودرو است که اطلاعات حیاتی در مورد سلامت سیستم های مختلف خودرو جمع آوری می کند. این سیستم دسترسی به کدهای خطا، داده های حسگرها و دیگر اطلاعات را فراهم می کند. OBD-II به تعمیرکاران و تکنسین ها اجازه می دهد تا با استفاده از ابزارهای اسکنر به داده های خودرو دسترسی پیدا کرده و عیب ها را تشخیص دهند.
4. تله ماتیک (Telematics):
تله ماتیک از ارتباطات بی سیم برای ارسال داده های جمع آوری شده از حسگرها و ECU ها به مراکز راه دور (مانند سرویس دهندگان یا تولیدکنندگان خودرو) استفاده می کند. این سیستم ها معمولاً در خودروهای متصل (Connected Cars) استفاده می شوند و به مالک یا سرویس دهنده اجازه می دهند تا از طریق اپلیکیشن های موبایل وضعیت خودرو را نظارت کنند. برخی از کاربردهای تله ماتیک شامل:
جمع آوری و ارسال داده‌های مربوط به مصرف سوخت، مسافت پیموده شده، و وضعیت فنی خودرو.
اطلاع رسانی به راننده در صورت بروز مشکلات فنی یا نیاز به سرویس.
5. سامانه های پیشرفته کمک راننده (ADAS – Advanced Driver Assistance Systems):
این سیستم ها از دوربین ها، رادارها و لیدارها برای جمع آوری داده های محیطی و عملکرد خودرو استفاده می کنند. ADAS علاوه بر بهبود ایمنی، می تواند به پیش بینی مشکلات در اجزای مختلف کمک کند. برای مثال، سیستم های هشدار برخورد می توانند خرابی های حسگرهای مربوط به فاصله سنجی را شناسایی کنند.
6. پایش وضعیت لاستیک (TPMS – Tire Pressure Monitoring System):
این سیستم فشار هوای داخل لاستیک ها را به طور مداوم نظارت می کند و در صورت کاهش یا افزایش غیرطبیعی فشار، هشدار می دهد. داده های این سیستم به واحد های کنترل ارسال می شود تا در صورت نیاز اقدامات لازم انجام شود.
7. سیستم های هوشمند مدیریت انرژی:
این سیستم ها در خودروهای هیبریدی و الکتریکی نقش مهمی در نظارت و مدیریت مصرف باتری و انرژی دارند. حسگرهای مربوط به شارژ و دمای باتری، و همچنین الگوریتم های مدیریت مصرف، به حفظ عمر باتری و بهینه سازی مصرف انرژی کمک می کنند.
8. سیستم های اینترنت اشیاء (IoT) در خودروهای متصل:
در خودروهای متصل به اینترنت، از فناوری IoT برای ارتباط بین خودرو و سیستم های ابری استفاده می شود. داده های جمع آوری شده از حسگرهای مختلف به سرورهای ابری ارسال می شود، جایی که این داده‌ها تحلیل و برای نگهداری پیش بینانه استفاده می شود.
9. دستگاه های ارتباطی (Vehicle-to-Everything – V2X):
این تکنولوژی شامل سیستم های ارتباطی خودرو با زیرساخت های حمل و نقل، خودروهای دیگر و حتی عابران پیاده می شود. این دستگاه ها داده های مربوط به موقعیت، سرعت، شرایط جاده ای و حتی شرایط جوی را جمع آوری می کنند و می توانند اطلاعات حیاتی برای نگهداری و ایمنی خودرو فراهم کنند.
10. سیستم های پایش ارتعاشات و صدا:
سیستم های حسگر ارتعاش و صدا به تشخیص خرابی های مکانیکی، مانند مشکلات در چرخ ها، یاتاقان ها و سیستم های انتقال قدرت کمک می کنند. این داده ها می توانند به الگوریتم های نگهداری پیش بینانه ارسال شوند تا احتمال وقوع خرابی های مکانیکی پیش بینی شود.
موضوع جمع آوری و پایش داده ها تنها به این موارد خلاصه نمی شود و خودروسازان امروزه قادرند وضعیت قطعات و خودروها را از راه دورهم پیش بینی و رصد کنند. این امکان با استفاده از تکنولوژی های پیشرفته ای مانند تله ماتیک، اینترنت اشیاء (IoT)، و ارتباطات بی سیم فراهم شده است.
1. سیستم های مدیریت باتری در خودروهای الکتریکی (BMS – Battery Management System):
خودروهای الکتریکی به سیستم های پیشرفته ای برای مدیریت باتری مجهز هستند. این سیستم ها از راه دور وضعیت باتری را مانیتور کرده و اطلاعاتی مانند سطح شارژ، دمای باتری و عملکرد سلول ها را به مراکز داده ارسال می کنند. با استفاده از این اطلاعات، خودروسازان می توانند از راه دور وضعیت باتری را ارزیابی کرده و پیش بینی کنند که آیا نیاز به سرویس یا تعویض باتری وجود دارد یا خیر.
2. استفاده از داده های کلان (Big Data) و تحلیل های پیش بینانه:
خودروسازان با بهره گیری از تحلیل داده های کلان، می توانند الگوهای خرابی را از میان داده های جمع آوری شده از میلیون ها خودرو شناسایی کنند. این تحلیل ها به آنها امکان می دهد تا نه تنها خرابی های احتمالی یک خودرو خاص را پیش بینی کنند، بلکه با تحلیل داده های جمع آوری شده از خودروهای مشابه، مشکلات احتمالی در طراحی یا ساخت یک مدل خاص را نیز شناسایی کنند.
3. به روزرسانی نرم افزاری از راه دور (Over-the-Air Updates – OTA):
خودروسازان امروزه می توانند به روزرسانی های نرم افزاری را از راه دور به خودروها ارسال کنند. این به روزرسانی ها ممکن است شامل رفع مشکلات نرم افزاری، بهبود کارایی سیستم های مختلف یا حتی بهبود عملکرد قطعات سخت افزاری باشد. علاوه بر این، در صورتی که مشکلی در یکی از سیستم های خودرو شناسایی شود، خودروساز می‌تواند با استفاده از به روزرسانی OTA اقدام به اصلاح آن کند.
4. پایش و هشدارهای پیش بینانه:
برخی از خودروسازان، مانند تسلا، از سیستم های پیش بینانه استفاده می کنند که به طور مستمر داده های خودرو را تحلیل کرده و در صورت شناسایی الگوهای غیرعادی، به راننده هشدار می دهند یا به صورت خودکار یک قرار ملاقات برای سرویس دهی در نمایندگی ترتیب می دهند.
5. ارتباط با مراکز سرویس و تعمیر از راه دور:
با استفاده از داده های جمع آوری شده، مراکز سرویس دهی می توانند پیش از حضور فیزیکی خودرو، آماده سازی های لازم را انجام دهند. به این ترتیب، زمان توقف خودرو در تعمیرگاه کاهش می یابد و قطعات لازم از پیش آماده می شوند.
تسلا: تسلا یکی از پیشگامان در استفاده از ارتباطات از راه دور برای نظارت بر خودروهای خود است. آنها از سیستم های OTA برای به روزرسانی نرم افزاری و از داده‌های تله ماتیک برای نظارت بر عملکرد خودروها استفاده می کنند. اگر مشکلی شناسایی شود، ممکن است تسلا به طور خودکار برای تعمیرات برنامه ریزی کند یا حتی از راه دور مشکل را برطرف کند.
بی ام و و مرسدس بنز: این خودروسازان نیز از سیستم های تله ماتیک و IoT برای نظارت بر خودروهای خود و ارائه خدمات پیش بینانه استفاده می کنند. آنها همچنین از داده های جمع آوری شده برای بهبود طراحی و توسعه محصولات جدید استفاده می کنند.
ناگفته نماند که اجرای موفق سیستم های نگهداری پیش بینانه می تواند منجر به کاهش کلی هزینه ها اعم از کاهش هزینه تعمیر و نگهداری، کاهش زمان توقف و خرابی، افزایش عمر مفید تجهیزات، بهبود بهره وری نیروی کار، کاهش مصرف انرژی و کاهش هزینه های مدیریت موجودی لوازم یدکی بین 20% تا 50% شود. این درصد ممکن است بسته به شرایط خاص صنعت و سازمان متفاوت باشد، اما به طور کلی این تکنولوژی به عنوان یک ابزار کارآمد برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و افزایش کارایی شناخته می‌شود.
یکی از موارد لازم توجه اینجاست که این تکنولوژی تاثیر بسیاری بر صنعت خودرو و خودروها داشته اما سیستم های جمع آوری داده برای نگهداری پیش بینانه در اکثر خودروهای اقتصادی حضور پرشوری ندارند و بیشتر خودروسازان از پکیج کامل این تکنولوژی در خودروهای لوکس و محصولات پرچم دارشان بهره می برند گرچه برخی از خودروسازان نظیر تسلا که ذات محصولاتش گره خورده با تکنولوژی است به صورت پیش فرض از این تکنولوژی برخوردار است.
توجه داشته باشید که استفاده از تکنولوژی نگهداری پیش‌بینانه برای خودروسازان هزینه بر است، اما این هزینه ها بسته به سطح پیاده سازی و پیچیدگی سیستم متفاوت هستند. توسعه الگوریتم های پیش بینانه، پلتفرم های داده کاوی و نرم افزارهای مدیریت داده نیاز به سرمایه گذاری قابل توجهی دارد. خودروسازان باید برای توسعه نرم افزارهای اختصاصی یا همکاری با شرکت های فناوری، هزینه کنند. این هزینه ها می‌تواند چندین میلیون دلار باشد، به ویژه اگر شرکت تصمیم بگیرد که سیستم های نگهداری پیش بینانه را به طور گسترده و سفارشی پیاده سازی کند.
خودرو های مجهز به سیستم های نگهداری پیش بینانه نیازمند حسگرها، ECU های پیشرفته و سیستم های تله ماتیک هستند که به جمع آوری و ارسال داده ها کمک می کنند. هزینه این تجهیزات برای هر خودرو بسته به میزان و نوع حسگرها و سیستم های ارتباطی استفاده شده متفاوت است. این هزینه ها برای خودروهای لوکس یا با فناوری بالا، بیشتر است. همچنین نگهداری پیش بینانه به شبکه های ارتباطی، ذخیره سازی داده های ابری و پردازش داده های بزرگ نیاز دارد. هزینه های مربوط به ارتباطات بی سیم، سرورهای ابری و تحلیل داده ها نیز بخش دیگری از هزینه های کلان این سیستم است.
به دنبال این موضوع هم، آموزش پرسنل و توسعه زیرساخت های لازم برای تحلیل و استفاده از داده های جمع آوری شده نیز هزینه بر است. خودروسازان باید تیم های تخصصی در حوزه تحلیل داده، نگهداری و بهبود مستمر این سیستم ها را آموزش دهند و استخدام کنند.
خودروسازان قادر به استفاده از سیستم های نگهداری پیش بینانه در خودروهای اقتصادی نیز هستند، اما میزان و سطح این تکنولوژی ها ممکن است محدودتر و ساده تر از آنچه در خودروهای لوکس به کار می رود باشد. به این علت که برای خودروهای اقتصادی، خودروسازان معمولاً سیستم های ساده تر و ارزان تری را انتخاب می کنند. این سیستم ها ممکن است فقط شامل چند حسگر کلیدی و یک سامانه تحلیل پایه ای باشند که به پیش بینی مشکلات اساسی کمک کند. همچنین با گذشت زمان و پیشرفت تکنولوژی، هزینه تولید و پیاده سازی این سیستم ها کاهش می‌یابد، که امکان استفاده از آنها در خودروهای اقتصادی را فراهم می کند. به عنوان مثال، سیستم های تله ماتیک و حسگرهای ساده تر و ارزان تر می توانند در خودروهای اقتصادی به کار گرفته شوند.
لازم به ذکر است که خودروسازان ممکن است این فناوری را به صورت یک گزینه اختیاری یا در مدل های بالاتر از یک خط تولید اقتصادی ارائه دهند. به این صورت که مشتریان می‌توانند انتخاب کنند که آیا مایل به پرداخت هزینه اضافی برای این ویژگی ها هستند یا خیر. استفاده از نگهداری پیش بینانه در خودروهای اقتصادی می تواند هزینه های نگهداری و تعمیرات را برای مشتریان کاهش دهد و از این رو، می تواند به عنوان یک عامل جذابیت زا برای خریداران در نظر گرفته شود. این موضوع ممکن است خودروسازان را به سرمایه گذاری بیشتر در این حوزه تشویق کند.
نویسنده: سبحان قالی باف
انتهای پیام/
دیدگاه خود را بنویسید