ทำไม Predictive Maintenance คืออาวุธลับในธุรกิจ Oil & Gas ที่ช่วยลด Downtime ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซที่ทุกนาทีมีมูลค่ามหาศาล หากเครื่องจักรสำคัญเพียงหนึ่งตัวบนแท่นขุดเจาะกลางทะเล หรือในโรงกลั่นหยุดลงทำงานลง นั่นอาจหมายถึงการสูญเสียรายได้หลายล้านบาท ปัญหา downtime ที่ไม่คาดคิดจากการขัดข้องของอุปกรณ์จึงเปรียบเสมือนฝันร้ายของทุกบริษัทน้ำมันเลยทีเดียว

รูปแบบการซ่อมบำรุงดั้งเดิมที่มักรอให้อุปกรณ์ต่างๆ เสียแล้วค่อยซ่อม (reactive maintenance) หรือการซ่อมตามตารางเวลาที่กำหนดไว้ (preventive maintenance) อาจไม่เพียงพออีกต่อไปในยุคที่ข้อมูลคือขุมทรัพย์ แล้วจะดีกว่าไหมถ้าเราสามารถรู้ล่วงหน้าได้ว่าอุปกรณ์ตัวไหนกำลังจะเสีย นี่คือจุดที่ intelligent apps และการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (predictive maintenance) จะเข้ามาปฏิวัติวงการ ซึ่งช่วยให้การดำเนินงานทำได้ราบรื่นต่อเนื่อง

Predictive Maintenance (PdM) คืออะไร และช่วยลด Downtime ในธุรกิจน้ำมันและก๊าซได้อย่างไร

ลองจินตนาการง่ายๆ แทนที่คุณจะรอให้รถเสียกลางทางโดยไม่ได้ดูแลรักษารถตามที่ควรจะเป็น หรือเลือกที่จะเปลี่ยนน้ำมันเครื่องทุก 10,000 กิโลเมตรตามคู่มืออย่างเคร่งครัด แนวทาง predictive คือการที่รถของคุณสามารถบอกคุณได้ว่า "น้ำมันเครื่องเริ่มเสื่อมสภาพแล้ว อีก 500 กิโลเมตรถึงเวลาที่ต้องเปลี่ยนแล้ว"

โดย IBM บริษัทชั้นนำระดับโลกด้านเทคโนโลยีได้อธิบายว่า predictive maintenance คือกลยุทธ์การบำรุงรักษาที่ใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของเครื่องจักรก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ทำให้เราสามารถวางแผนซ่อมบำรุงได้อย่างแม่นยำในเวลาที่เหมาะสมที่สุด โดยไม่กระทบต่อการดำเนินงานหลัก

ขั้นที่ 1 รวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์

อุปกรณ์สำคัญบนแท่นขุดเจาะหรือในโรงกลั่น เช่น ปั๊ม, คอมเพรสเซอร์, และกังหันจะถูกติดตั้งเซ็นเซอร์อัจฉริยะ (IoT sensors) เพื่อตรวจจับและส่งข้อมูลการทำงานตลอดเวลา เช่น

• แรงสั่นสะเทือน: การสั่นที่ผิดปกติมักเป็นสัญญาณแรกของการสึกหรอของชิ้นส่วนภายใน
• อุณหภูมิ: ความร้อนที่สูงเกินไปบ่งชี้ถึงการทำงานหนักหรือการเสียดสีที่ผิดปกติ
• คลื่นเสียง: เสียงที่เปลี่ยนไปจากเดิมสามารถบอกได้ถึงรอยรั่วหรือความผิดปกติของกลไก
• แรงดัน: การเปลี่ยนแปลงของแรงดันอาจเป็นสัญญาณของท่ออุดตันหรือวาล์วมีปัญหา
  
  

ขั้นที่ 2 ส่งและจัดเก็บข้อมูล

ข้อมูลมหาศาลที่ถูกส่งมาจากเซ็นเซอร์จะถูกนำไปวิเคราะห์โดย intelligent app ที่มีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ machine learning (ML) เป็นแกนหลัก AI จะเรียนรู้รูปแบบการทำงานปกติของเครื่องจักรแต่ละตัว และเมื่อใดก็ตามที่ข้อมูลที่ส่งเข้ามามีรูปแบบที่เบี่ยงเบนไปจากค่าปกติ AI จะตรวจจับได้ทันทีว่านี่คือสัญญาณเตือนของความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ขั้นที่ 3 คาดการณ์และแจ้งเตือน

หัวใจของ PdM คือความสามารถในการคาดการณ์เวลาที่เหลืออยู่ก่อนอุปกรณ์จะเสียหาย เมื่อ AI วิเคราะห์แล้วว่าอุปกรณ์ตัวใดมีความเสี่ยง ระบบจะส่งการแจ้งเตือนไปยังทีมวิศวกรและฝ่ายซ่อมบำรุงทันที พร้อมข้อมูลเชิงลึก เช่น

• ระบุชิ้นส่วนที่คาดว่าจะเกิดปัญหา
• ประเมินความรุนแรงของปัญหา
• คาดการณ์กรอบเวลาที่จะเกิดความล้มเหลว
  
  

ขั้นที่ 4 วางแผนซ่อมบำรุงล่วงหน้า

นี่คือขั้นตอนที่ช่วย ลด downtime ได้โดยตรง เมื่อทีมงานได้รับแจ้งเตือนล่วงหน้า พวกเขาก็จะสามารถ

• เปลี่ยนการหยุดฉุกเฉินเป็นการหยุดตามแผน: แทนที่จะต้องหยุดสายการผลิตทั้งหมดอย่างกะทันหัน ทีมงานสามารถวางแผนซ่อมบำรุงในช่วงเวลาที่มีผลกระทบน้อยที่สุด (เช่น ช่วงที่มีการซ่อมบำรุงตามแผนปกติอยู่แล้ว)
• เตรียมอะไหล่และบุคลากรล่วงหน้า: ทีมซ่อมบำรุงสามารถสั่งซื้อชิ้นส่วนอะไหล่ที่จำเป็นและจัดเตรียมทีมช่างผู้เชี่ยวชาญให้พร้อมได้ทันที ไม่ต้องเสียเวลารออะไหล่หรือหาคนมาจัดการ
• ลดระยะเวลาในการซ่อม: เมื่อรู้สาเหตุของปัญหาล่วงหน้า ก็สามารถที่จะแก้ไขได้อย่างตรงจุดและรวดเร็ว ส่งผลให้เครื่องจักรกลับมาทำงานได้เร็วขึ้น
  
  

เจาะลึก 5 ประโยชน์ที่จับต้องได้เมื่อใช้ Intelligent App ทำ Predictive Maintenance

การนำ intelligent app มาใช้ในกลยุทธ์การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (predictive maintenance) ไม่ใช่เป็นเพียงการลงทุนในเทคโนโลยีที่ดูทันสมัย แต่เป็นการลงทุนที่สร้างผลตอบแทนที่ชัดเจนและวัดผลได้จริงในธุรกิจ Oil & Gas ที่ทุกองค์ประกอบล้วนส่งผลกระทบต่อต้นทุนและความปลอดภัยโดยตรง นี่คือ 5 ประโยชน์หลักที่องค์กรจะได้รับ

1. ลด Downtime ที่ไม่คาดคิด

ประโยชน์ที่ชัดเจนที่สุดคือการเปลี่ยนการซ่อมฉุกเฉินให้กลายเป็นการซ่อมตามแผน เพราะเวลาที่เครื่องจักรสำคัญหยุดทำงานอย่างกะทันหันบนแท่นขุดเจาะหรือในโรงกลั่นเปรียบเสมือนการหยุดเส้นเลือดใหญ่ของธุรกิจ

• เปลี่ยนเรื่องฉุกเฉินให้เป็นเรื่องตามแผน: แทนที่จะต้องระดมทีมช่างและวิศวกรอย่างอลหม่านเพื่อซ่อมคอมเพรสเซอร์ที่เสียหายกลางดึก intelligent app จะแจ้งเตือนล่วงหน้าหลายสัปดาห์ว่า "ลูกปืนของคอมเพรสเซอร์ตัวนี้เริ่มมีการสั่นที่ผิดปกติ คาดว่าจะเสียหายในอีก 15 วัน" ทำให้บริษัทสามารถวางแผนการซ่อมบำรุงในช่วงเวลาที่ปิดซ่อมตามปกติ (scheduled shutdown) ได้ โดยไม่กระทบต่อเป้าหมายการผลิตเลย
• ลดการสูญเสียโอกาสในการผลิต: ทุกชั่วโมงของ downtime คือการสูญเสียรายได้จำนวนมาก intelligent app จะเข้ามาช่วยรักษาเสถียรภาพของกระบวนการผลิตให้ต่อเนื่องยาวนานที่สุด ซึ่งหมายถึงผลผลิตที่มากขึ้นและรายได้ที่มั่นคงในระยะยาว
  
  

2. เพิ่มประสิทธิภาพการซ่อมบำรุง

การซ่อมบำรุงแบบดั้งเดิมมักเป็นการทำงานที่สิ้นเปลืองทรัพยากร ทั้งเวลาและกำลังคน Intelligent App ช่วยให้ทีมงานทำงานได้อย่างชาญฉลาดและตรงจุดมากขึ้น

• ทำงานเฉพาะที่จำเป็น: ทีมช่างซ่อมบำรุงไม่ต้องเสียเวลาเดินตรวจสอบเครื่องจักรทุกตัวตามตารางอีกต่อไป แต่จะได้รับข้อมูลที่ชัดเจนจากแอปว่า "ให้ไปตรวจสอบปั๊มน้ำหล่อเย็นหมายเลข P-168 ที่ชั้น 3" ทำให้พวกเขามุ่งตรงไปยังอุปกรณ์ที่มีความเสี่ยงสูงได้ทันที
• ใช้คนน้อยลงแต่ทำงานได้มากขึ้น: เมื่อการทำงานตรงจุดและมีประสิทธิภาพ ทีมช่างหนึ่งทีมสามารถดูแลรับผิดชอบเครื่องจักรได้ในจำนวนที่มากขึ้น หรือมีเวลาไปทำงานเชิงรุกอื่นๆ ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตแทนการเดินตรวจสอบตามปกติ
  
  

3. ยืดอายุการใช้งานของสินทรัพย์

ด้วยความที่เครื่องจักรและอุปกรณ์ในอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซนั้นมีมูลค่าสูงมาก หากสามารถยืดอายุการใช้งานของสิ่งต่างๆ เหล่านั้นออกไปได้แม้เพียงเล็กน้อย ก็หมายถึงการประหยัดงบประมาณลงทุนมหาศาล

• แก้ไขปัญหาเล็กน้อยก่อนลุกลาม: ความเสียหายรุนแรงมักเริ่มต้นจากปัญหาเล็กๆ ที่ถูกมองข้าม เช่น การเยื้องศูนย์ของเพลา หรือการหล่อลื่นที่ไม่เพียงพอในชิ้นส่วนเครื่องจักร Intelligent App จะสามารถตรวจจับความผิดปกติเหล่านี้ได้จากข้อมูลแรงสั่นสะเทือนหรืออุณหภูมิที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้ทีมช่างเข้าไปแก้ไขได้ทันท่วงที ป้องกันไม่ให้เกิดการสึกหรอที่รุนแรงและยืดอายุการใช้งานของเครื่องจักรทั้งระบบ
• ลดการซ่อมที่ไม่จำเป็น: การซ่อมบำรุงตามกำหนดเวลา บางครั้งอาจหมายถึงการเปลี่ยนชิ้นส่วนที่ยังใช้งานได้ดีอยู่ ซึ่งเป็นการสิ้นเปลืองและอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการติดตั้ง แต่ PdM จะทำให้มั่นใจได้ว่าเราจะซ่อมหรือเปลี่ยนก็ต่อเมื่อมันใกล้จะหมดอายุการใช้งานจริงๆ
  
  

4. ลดต้นทุนสินค้าคงคลัง

คลังเก็บอะไหล่คือต้นทุนจมที่สำคัญของธุรกิจ การสต็อกอะไหล่ "เผื่อฉุกเฉิน" มากเกินไปเป็นการสิ้นเปลืองทั้งพื้นที่และเงินทุน

• เปลี่ยนจาก just-in-case เป็น just-in-time: เมื่อ intelligent app สามารถทำนายได้ว่าตลับลูกปืนของกังหันตัวหนึ่งจะต้องเปลี่ยนในอีก 2 เดือนข้างหน้า ฝ่ายจัดซื้อก็สามารถวางแผนสั่งซื้ออะไหล่ชิ้นนั้นให้มาส่งทันเวลาพอดี ไม่จำเป็นต้องสั่งมาเก็บไว้ในคลังเป็นปีๆ อีกต่อไป
• ลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ: การลดจำนวนอะไหล่ในสต็อกช่วยลดต้นทุนในการบริหารจัดการคลังสินค้า และเพิ่มกระแสเงินสดหมุนเวียนให้กับบริษัท
  
  

5. ยกระดับความปลอดภัย

ในอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูงอย่าง Oil & Gas ความปลอดภัยคือสิ่งที่สำคัญที่สุด อุปกรณ์ที่ชำรุดเสียหายอาจนำไปสู่อุบัติเหตุร้ายแรง การรั่วไหลของสารเคมี หรือผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้

• ป้องกันอุบัติเหตุจากต้นตอ: การที่สามารถคาดการณ์ความเสียหายของวาล์วควบคุมแรงดันหรือซีลของปั๊มได้ล่วงหน้า คือการป้องกันการรั่วไหลของก๊าซหรือน้ำมันไวไฟที่อาจเป็นสาเหตุของเพลิงไหม้หรือการระเบิดได้โดยตรง
• เป็นเครื่องมือเชิงรุกด้าน HSE: intelligent app จึงไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือซ่อมบำรุง แต่เป็นเครื่องมือสำคัญด้านความปลอดภัย สุขอนามัย และสิ่งแวดล้อม (HSE) ที่ช่วยให้บริษัทสามารถดำเนินงานได้อย่างปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนดด้านสิ่งแวดล้อมที่เข้มงวด

ตัวอย่างการใช้ Intelligent App ในธุรกิจ Oil & Gas ที่ช่วยป้องกันไม่ให้เกิดปัญหามากมายตามมา

คงไม่มีอะไรดีไปกว่าการที่ได้เรียนรู้ case study จากธุรกิจน้ำมันและก๊าซชั้นนำของโลก มาดูว่าบริษัทเหล่านี้ได้พลิกโฉมรูปแบบการดำเนินงานไปสู่ยุคดิจิทัลด้วยการทำ digital transformation และใช้ intelligent app กับบรรดาเซนเซอร์อัจฉริยะต่างๆ ได้อย่างไร

Shell กับการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ (Predictive Maintenance) สำหรับวาล์วควบคุม

เทคโนโลยี: Intelligent App ด้าน Predictive Maintenance ที่ใช้ AI และ Machine Learning

ปัญหาที่พบ

ในโรงกลั่นและโรงงานปิโตรเคมีของ Shell มีวาล์วควบคุมที่สำคัญนับหมื่นตัว ซึ่งทำหน้าที่ควบคุมการไหลและความดันของของเหลวและก๊าซ หากวาล์วเหล่านี้ทำงานผิดพลาดหรือล้มเหลว อาจทำให้กระบวนการผลิตหยุดชะงัก (downtime) เกิดปัญหาด้านความปลอดภัย หรือส่งผลให้คุณภาพของผลิตภัณฑ์ไม่ได้มาตรฐาน การซ่อมบำรุงตามรอบเวลาแบบดั้งเดิม (preventive maintenance) ทำให้ต้องหยุดกระบวนการผลิตโดยไม่จำเป็น และบางครั้งก็ไม่สามารถตรวจจับปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้นได้

Intelligent App ช่วยแก้ปัญหานี้อย่างไร

Shell ได้พัฒนาระบบที่เรียกว่า Predictive Maintenance for Control Valves ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่

1. รวบรวมข้อมูล: แอปพลิเคชันจะดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์ที่ติดอยู่กับวาล์ว เช่น ตำแหน่งลิ้นวาล์ว, แรงดัน, อัตราการไหล รวมถึงข้อมูลจากระบบควบคุมกระบวนการ (process control system)
2. สร้าง digital twin: ข้อมูลเหล่านี้ถูกนำมาสร้างเป็น digital twin หรือแบบจำลองเสมือนของวาล์วแต่ละตัว ทำให้สามารถจำลองการทำงานและสภาวะต่างๆ ได้
3. วิเคราะห์ด้วย AI: อัลกอริทึม machine learning จะวิเคราะห์ข้อมูลจาก digital twin เพื่อหารูปแบบความผิดปกติที่บ่งชี้ว่าวาล์วกำลังจะเริ่มเสื่อมสภาพหรือมีแนวโน้มจะทำงานผิดพลาด เช่น การตอบสนองช้าลง หรือมีการสั่นที่ผิดปกติ
4. แจ้งเตือนและให้คำแนะนำ: เมื่อ AI ตรวจพบความเสี่ยง แอปจะส่งการแจ้งเตือนไปยังวิศวกรและทีมซ่อมบำรุง พร้อมระบุว่าวาล์วตัวไหนกำลังมีปัญหา ปัญหาคืออะไร และให้คำแนะนำว่าควรเข้าไปตรวจสอบหรือซ่อมแซมเมื่อใด

BP กับการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตด้วยแอปพลิเคชัน APEX

เทคโนโลยี: Intelligent App ด้าน Production Optimization ชื่อว่า "APEX" 

ปัญหาที่พบ

​​การดำเนินงานของแท่นขุดเจาะน้ำมันและก๊าซมีความซับซ้อนสูงมาก การตัดสินใจปรับเปลี่ยนค่าต่างๆ เช่น ความดันหรืออัตราการไหลในหลุมผลิต มักอาศัยประสบการณ์ของวิศวกร ซึ่งอาจไม่ใช่วิธีที่ให้ผลผลิตสูงสุด (optimal point) เสมอไป และการปรับเปลี่ยนแต่ละครั้งต้องใช้เวลาในการวิเคราะห์และจำลองผลนาน

Intelligent App ช่วยแก้ปัญหานี้อย่างไร

BP ได้พัฒนาซอฟต์แวร์แพลตฟอร์ม (software platform) อัจฉริยะชื่อว่า APEX ซึ่งทำหน้าที่เป็นสมองกลให้กับวิศวกร โดยมีหลักการทำงานดังนี้

1. สร้าง digital twin (แบบจำลองดิจิทัลแฝด): หัวใจสำคัญของซอฟต์แวร์ APEX คือการสร้าง digital twin ซึ่งเป็นแบบจำลองเสมือนจริงที่มีชีวิตของระบบการผลิตทั้งหมด ตั้งแต่ก้นหลุมไปจนถึงแท่นผลิตบนผิวน้ำ แบบจำลองนี้ไม่ใช่แค่ภาพ 3 มิติ แต่เป็นแบบจำลองทางฟิสิกส์ที่อัปเดตตัวเองตลอดเวลา โดยดึงข้อมูลเรียลไทม์จากเซ็นเซอร์นับพันตัว ทำให้มันสะท้อนสภาวะของแท่นขุดเจาะจริงได้อย่างแม่นยำ
2. จำลองสถานการณ์ผ่าน software interface: วิศวกรสามารถใช้ซอฟต์แวร์นี้เป็นเหมือน "สนามเด็กเล่นทางวิศวกรรม" ที่ปลอดภัยเพื่อทดลองปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่างๆ บน digital twin โดยไม่ต้องเสี่ยงกับอุปกรณ์จริง เช่น "ถ้าเราลดแรงดันในท่อลง 5% จะเกิดอะไรขึ้นกับอัตราการผลิต?" หรือ "ถ้าเราเปลี่ยนเส้นทางการไหลของก๊าซ จะมีผลกระทบอย่างไร?"
3. หาจุดที่เหมาะสมที่สุดด้วย AI: ระบบ AI ที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์ APEX สามารถรันการจำลองสถานการณ์ (simulations) นับพันครั้งในเวลาอันรวดเร็ว เพื่อค้นหาการตั้งค่าระบบที่ให้ผลผลิตน้ำมันและก๊าซสูงสุด โดยใช้พลังงานน้อยที่สุดและยังคงอยู่ในเกณฑ์ความปลอดภัย
4. แนะนำการปฏิบัติงาน: ซอฟต์แวร์จะแสดงผลการจำลองและให้คำแนะนำที่ดีที่สุดแก่วิศวกรผ่านหน้าจอแดชบอร์ด เพื่อนำไปปรับใช้กับการทำงานจริงได้อย่างมั่นใจและแม่นยำ

จากทั้งสองตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า intelligent app ไม่ใช่แค่แนวคิดในอนาคต แต่เป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำมาใช้งานจริงแล้ว และกำลังสร้างผลกระทบเชิงบวกอย่างมหาศาลให้กับอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซ ทั้งในด้านการลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และยกระดับความปลอดภัยให้ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

ปรับปรุงระบบให้ทันสมัยด้วย Intelligent App, AI, และการทำ Predictive Maintenance ที่ป้องกันปัญหาแต่เนิ่นๆ

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุคดิจิทัลด้วยการทำ digital transformation ในอุตสาหกรรม Oil & Gas ไม่ใช่แค่ทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อความอยู่รอดและการแข่งขัน intelligent apps ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ machine learning ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการทำ predictive maintenance ที่ช่วยเปลี่ยนการซ่อมบำรุงจาก "ภาระค่าใช้จ่าย" ให้กลายเป็น "กลยุทธ์สร้างความได้เปรียบ" ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และยกระดับความปลอดภัยได้อย่างยั่งยืน

Seven Peaks ในฐานะผู้นำด้านการพัฒนา digital product ตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ที่มีความเข้าใจและเชี่ยวชาญในการสร้างสรรค์โซลูชันที่พิจารณาจากแก่นแท้ของปัญหาจริงๆ ทั้งยังเคยร่วมงานกับบริษัทน้ำมันและก๊าซระดับโลกมามากมาย ไม่ว่าจะเป็น Draga, Sekal และอื่นๆ อีกมากมาย หากคุณกำลังมองหาคนที่จะช่วยจัดการและทำในสิ่งที่คุณต้องการให้เป็นจริงก็สามารถปรึกษาเราได้เลยตอนนี้