技术发展,稳步提高在过去50年,制造商现在可以从段收集历史和实时数据的操作和分析问题发生之前进行预测。这个预测过程可以发现异常制造业操作,以及可能的设备和工艺缺陷,和提醒维修人员修复问题之前可以导致意想不到的失败和生产停机时间。
对于这个预见性维护过程中,资产的状态,跟踪性能和“健康”。主要因素包括实时监控设备的状态和性能,分析工作指令,和标准的维护、维修和操作。维护团队可以利用预见性维护工具和资产管理系统监控任务和潜在的设备即将崩溃。他们可以安排维修生产计划。
软件、操作技术和信息技术是固有的组件在设计一个预见性维护模型。
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当设备和系统集成、工业物联网(IIoT)传感器和人工学习可以连接、交流、共享和使用智能算法来分析数据。传感器、工业控制和资源规划软件可以捕获信息,破译它,使用它来确定需要关注的事情。例子是语音分析和润滑;振动、不平衡分析和轴承速度;热成像,气流和冷却。
当检测到异常时,它可以表明一部分实际上是在压力下才会失败。维护团队然后有时间解决这个问题,避免计划外停止生产。
预见性维护非常适合关键工艺和设备操作和可预见的故障模式。在预测策略,维护之前只在机器上执行失败是可能发生的。另一方面,在预防模型中,部分可能会改变在一组安排根据估计的生命周期,无论使用,最终导致更高的部分成本。
的帮助下一个产品像欧特克融合360年、预测性维护可能导致:
- 更快的解决问题。
- 减少停机时间。
- 降低维护成本。
- 改进的安全故障或失败之前解决问题。
制定新的战略将智能工厂和预防性维护,欧特克合作佐治亚理工学院在一项连接与IIOT设备和监控机床。这项研究包括实现传感装置来检测和测量机的行为。设备将收集和流实时信息在线数据库,它可以分析和采取行动。
最终预测维护将低成本状态监测技术具有更多人员数据分析经验。今天,投资回报回报只有在需要时通过启用执行维护,帮助制造商降低成本,节省时间和资源最大化。
制造商不必等到后机器去修复它们。前瞻性和预见性维护可以优化劳动力和生产效率。
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