Service Solution

Project Title : InCBM

InCBM is an advanced Predictive Maintenance (PdM) and Condition-Based Maintenance (CBM) system designed to optimize equipment maintenance through intelligent data analysis. By seamlessly integrating sensor data and leveraging machine learning, InCBM provides actionable insights to prevent equipment failures and maximize uptime.

ขอบเขตงาน:

ระบบนี้จะใช้เทคนิค CBM และ Predictive Maintenance เพื่อตรวจสอบและพยากรณ์ปัญหาของมอเตอร์ไฟฟ้า 3 เฟส  โดยใช้เซ็นเซอร์วัดค่าต่างๆ เช่น กระแสไฟฟ้า (Current), การสั่นสะเทือน (Vibration), และอุณหภูมิ (Temperature)  ข้อมูลจากเซ็นเซอร์จะถูกส่งผ่าน REST API หรือ MQTT  เข้าสู่ระบบ  จากนั้นจะถูกประมวลผลโดยใช้ nimitFlow Pipeline  และ Toolbox ดังนี้:

  • Sensor Integration: เชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ต่างๆ ผ่าน REST API หรือ MQTT โดยสามารถปรับแต่งได้ตามชนิดของเซ็นเซอร์และโปรโตคอลการสื่อสาร

  • nimitFlow Pipeline: ใช้ nimitFlow Pipeline เพื่อจัดการและประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์ รวมถึงการทำ Data Cleaning, Data Transformation, และ Data Aggregation

  • nimitFlow Toolbox: ใช้ nimitFlow Toolbox เพื่อสร้างและจัดการ Algorithm สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การคำนวณค่าสถิติ การสร้าง Model สำหรับการพยากรณ์ และการสร้างระบบแจ้งเตือน

  • Data Storage: ข้อมูลจะถูกเก็บไว้ใน Database (เช่น MongoDB, PostgreSQL) หรือ File System ตามความต้องการ

  • Machine Learning: ใช้ Algorithm Machine Learning (เช่น Random Forest, LSTM, XGBOOST) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ความผิดปกติ

  • Alert System: ระบบแจ้งเตือนอัจฉริยะจะแจ้งเตือนผู้ใช้งานเมื่อพบความผิดปกติ โดยสามารถกำหนดระดับความรุนแรงของการแจ้งเตือนได้

Technology Stack ที่ใช้:

  • Frontend: Flutter (สำหรับ Mobile Application)

  • Backend: Python (FastAPI สำหรับ API)

  • Data Ingestion: REST API, MQTT

  • Data Processing: nimitFlow Pipeline, nimitFlow Toolbox

  • Data Storage: MongoDB, PostgreSQL หรือ File System

  • Machine Learning: Random Forest, LSTM, XGBOOST

  • Alert System: ระบบแจ้งเตือนแบบหลายระดับความรุนแรง กำหนดค่าได้

ประโยชน์ที่ลูกค้าจะได้รับ:

  • ความยืดหยุ่นในการเชื่อมต่อ: รองรับการเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ต่างๆ ผ่าน REST API หรือ MQTT

  • การประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ: nimitFlow Pipeline ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก: nimitFlow Toolbox ช่วยให้สามารถสร้างและจัดการ Algorithm เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่น

  • ระบบแจ้งเตือนอัจฉริยะ: แจ้งเตือนล่วงหน้า ช่วยให้สามารถดำเนินการแก้ไขปัญหาได้ทันท่วงที

  • ลดต้นทุนโดยรวม: การบำรุงรักษาที่ตรงจุดช่วยลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น

  • ลดเวลาหยุดทำงาน: การคาดการณ์ปัญหาล่วงหน้าช่วยป้องกันการหยุดชะงักของกระบวนการผลิต

  • เพิ่มอายุการใช้งาน: การบำรุงรักษาที่เหมาะสมช่วยยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักร

  • เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต: การทำงานของเครื่องจักรที่ราบรื่นช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตโดยรวม

บทสรุปโครงการ:

ระบบ CBM และ Predictive Maintenance ที่พัฒนาขึ้นนี้เป็นโซลูชันที่ครบวงจร  ผสานเทคโนโลยีที่ทันสมัยเข้ากับกระบวนการบำรุงรักษา  ช่วยให้องค์กรสามารถลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงจากการหยุดชะงักของการผลิต  ระบบนี้มีความยืดหยุ่นสูง  สามารถปรับแต่งและขยายได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร  โดยใช้แพลตฟอร์ม Low-Code อย่าง nimitFlow  เพื่อความยืดหยุ่นในการพัฒนาและบำรุงรักษา  เป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและลดต้นทุนในระยะยาว

ข้อเสนอแนะเพิ่มเติม:

  • Security: ควรระบุมาตรการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เช่น การเข้ารหัสข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึงระบบ

  • Scalability: ควรอธิบายถึงความสามารถในการขยายระบบ เพื่อรองรับการเพิ่มจำนวนเซ็นเซอร์และเครื่องจักรในอนาคต

  • Integration with other systems: ควรอธิบายถึงความสามารถในการเชื่อมต่อกับระบบอื่นๆ เช่น ระบบ ERP หรือระบบ CMMS

การเพิ่มรายละเอียดเหล่านี้จะช่วยให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์มากยิ่งขึ้น  และดึงดูดความสนใจของผู้บริหารด้านเทคโนโลยีได้มากขึ้น