Раскрытие успеха CMMS: как машинные данные движут эффективность обслуживания

Для дискретных производителей станки — кровь производства. Если оборудование обслуживается правильно, то эффективное производство, низкие затраты, своевременная доставка и повышенное удовлетворение клиентов все достижимы.

Компании продолжают опираться на широкие средние и ожидания для разработки календарей обслуживания. Например, обслуживание каждые 30 дней или каждые 100 деталей на основе исторических средних (или по рекомендациям OEM).

Сложности вроде утилизации оборудования, отказов деталей, износа инструмента, вибрации и других условий оборудования исторически не учитывались при развертывании обслуживания.

С подключенной операцией есть способ обеспечить, чтобы данные производительности и здоровья оборудования влияли на активность обслуживания. Это гарантирует, что обслуживание происходит только когда необходимо, снижая вероятность дорогого избыточного обслуживания, пока отказы оборудования избегаются.

Как? Захватом реальных и исторических машинных данных для более эффективной программы обслуживания.

Автономно захватывая, стандартизируя и контекстуализируя машинные данные в реальном времени, программы обслуживания могут быть спроектированы для оптимального обслуживания оборудования. Ниже исследуем, как MachineMetrics, платформа машинных данных, может добавить значительную ценность вашей Computerized Maintenance Management System (CMMS) и программе обслуживания в целом.

Как машинные данные оптимизируют обслуживание

Ценность Computerized Maintenance Management Systems значительно усиливается объемом и качеством собранных с машин данных. Исторически это делалось техниками обслуживания, вручную мониторящими оборудование, документирующими отказы и исполняющими заказы-наряды.

Проблема в том, что вручную собранные данные не только невероятно расточительное использование времени операторов и команд обслуживания, но дают задержанные, неточные данные, трудно действующие.

Вступает MachineMetrics — платформа для автономного сбора машинных данных, их стандартизации по всем маркам и моделям оборудования, добавления контекста и немедленной доставки фронтлайн пользователям через уведомления и визуализации, или в управленческие системы, такие как CMMS.

Теперь реальные, точные данные о производительности и условиях станков могут использоваться для эффективного развертывания обслуживания или даже разработки моделей для прогнозирования отказов.

Исследуем ценность машинных данных для вашей программы обслуживания:

Трансформация стратегий обслуживания

Когда машинные данные обрабатываются платформой MachineMetrics, они генерируют инсайты, позволяющие CMMS достичь оптимальной производительности. Расписания обслуживания тогда могут базироваться на реальных данных и фактическом износе и условиях станка.

Это значит, что стратегии для здоровья станка могут быть спроектированы как проактивные и предиктивные, а не календарные или реактивные. Эти данные здоровья станка также включают диагностические данные и инсайты, позволяющие менеджерам и техникам реагировать до отказа детали. Это снижает простой и устраняет риск большего повреждения станка.

• Old School: Реактивное/Корректирующее или Календарное
• New School: Проактивное или Condition-Based
• Future School: Предиктивное или Прескриптивное

Управление ресурсами

Менеджеры обслуживания осведомлены о множестве переменных, связанных с надзором их программы: от внутреннего персонала, до объема труда и смен, необходимых деталей и жидкостей для рутинного обслуживания, до качества и срока службы оборудования.

К счастью, у них есть CMMS для управления всеми этими частями, гарантируя максимально эффективное использование ресурсов. Но они часто полагаются на вручную собранные логи обслуживания и предложения OEM для запуска программы, а не на реальные производственные данные. Толкая машинные данные в CMMS, можно принимать лучшие решения.

Какие данные можно использовать в CMMS? Задания, события простоя, счетчики деталей, OEE, машинная диагностика, экологические условия и т.д.

Как это помогает CMMS и менеджерам обслуживания эффективно аллоцировать ресурсы?

• Развить лучшее понимание необходимого персонала для поддержки объекта
• Построить расписания, поддерживающие ожидаемое обслуживание
• Прогнозировать затраты, связанные с рутинным обслуживанием: стоимость деталей и жидкостей
• Управлять жизненным циклом оборудования для обоснования капитальных инвестиций

Управление заказами-нарядами

Команды обслуживания могут сразу перейти от календарного подхода к condition-based maintenance с машинными данными.

MachineMetrics workflows позволяют компаниям смотреть на свое обслуживание холistically. Это значит иметь полный вид условий и здоровья для принятия правильных решений с использованием инсайтов.

Ниже несколько ключевых фич, напрямую влияющих на то, как обслуживание выполняется, и как MachineMetrics может использоваться в тандеме с CMMS или как автономное решение обслуживания:

• Автоматизация: Когда событие станка — тревога, простой или порог условия — выполнено, автоматизированный workflow может мгновенно создать запрос на работу или заказ-наряд в CMMS. [Видео отсюда]
• Уведомления и алерты: Используете ли вы CMMS или нет, машинные данные могут автоматически алертить правильного человека при заданном условии, таком как простой станка. Например, email или SMS менеджеру обслуживания.
• API и интеграции: MachineMetrics имеет нативные интеграции с несколькими CMMS: MaintainX, Fiix, Upkeep, и с не-обслуживанием системами: ERP и MES.
• Реальные машинные данные: MachineMetrics захватывает комплексные реальные данные — тревоги, условия, циклы — указывающие, когда станку скоро потребуется обслуживание. Когда отказ имминенентен, правильный человек может быть немедленно уведомлен.

Исследуйте все интеграции MachineMetrics

Integrations Hub

Отчетность и анализ

CMMS системы имеют функционал отчетности, позволяющий менеджерам углубляться и лучше понимать производительность завода, оборудования и персонала. Это позволяет глубокий анализ: сколько времени команде нужно для разрешения отказа, какие заказы-наряды outstanding.

Но как бы ни были кастомизированными и изощренными эти инструменты, они вряд ли дадут высокоточные данные, что может привести к ошибочным предположениям и плохому принятию решений.

С ядром обслуживания в «поддержке работы станков», критично для CMMS иметь надежный датасет от самого оборудования. Только данные прямо со станка могут рассказать полную историю утилизации, простоя, MTBF, OEE и т.д. Это поможет командам обслуживания установить бенчмарки и приоритизировать крупнейшие возможности.

Используйте MachineMetrics для сбора и анализа реальных условий станков и автоматического создания заказов-нарядов в CMMS для автоматизации обслуживания.

Шаги дата-драйвен обслуживания

В эпоху промышленного интернета и IoT стратегии обслуживания быстро зреют. Они доставляют более высокую ценность, предлагают дополнительный путь к оптимизации процессов и обеспечивают большую эффективность. Несколько шагов к достижению дата-драйвен программы обслуживания.

1. Сбор данных

Сбор данных — драйвер для IoT-enabled промышленных решений обслуживания. Многие фрагментированные решения требуют патчворк устройств, ПО и связующего железа. MachineMetrics — единственное решение, работающее в суровых промышленных средах и с любым OEM и поколением оборудования. С устройствами MachineMetrics установка устройств сбора данных быстрая и интуитивна — работает out of the box. Далее, оно расширяемо, позволяя данным использоваться другими системами, такими как CMMS, через нативные интеграции и API.

2. Детектирование

Детектирование производительности и здоровья станка критично для успеха. MachineMetrics позволяет подключать и цифровые, и аналоговые датчики. Может захватывать PLC-данные и стандартизировать их для включения измерений датчиков, тревог, скорости, нагрузки, подачи и более. И поскольку устройства MachineMetrics обрабатывают данные на периферии через EtherNet, Wi-Fi или даже cellular, детектирование крайне надежно. Реальные данные, возвращаемые аналитической платформой, дают пользователям способность к быстрому действию, когда условия станка этого требуют.

3. Прогнозирование

Потребности каждой производственной компании разные. Хотя condition monitoring и предиктивное обслуживание используют прогнозы на базе AI-powered продвинутой аналитики и машинного обучения, святой грааль дата-драйвен программ обслуживания — прескриптивное обслуживание. Ценность сценариев на базе исторических машинных данных, мониторинга условий в реальном времени и глубокого анализа переменных вроде срока жизни масла, вибрации и высокочастотных данных не может быть переоценена. Эти высокоточные, релевантные и действенные прогнозы отличают платформу MachineMetrics от остальных.

4. Администрирование здоровья

Дата-драйвен обслуживание — не только про преодоление механических проблем. Это про поддержание здоровья всего завода или цеха. Та же продвинутая аналитика, движущая прогнозами и управляющая детектированием, предлагает глубокую визуализацию здоровья станка по сменам, часам и типу продукта. Это усиливает персонал обслуживания и менеджеров для дальнейшей точной настройки стратегии обслуживания и поддержания здоровья до возникновения проблем и отказов.

Меньше — больше, когда речь о дата-драйвен обслуживании

Компании годами тратили бесчисленные доллары на стратегии обслуживания. До того как сила big data сделала другой путь возможным, эти доллары уходили в высокие затраты на детали, ненужный простой и другие переменные.

Данные разблокируют более простой, более адаптивный подход к обслуживанию. С дата-драйвен обслуживанием менеджеры имеют реальные данные и инсайты в руках. Они могут делать то, что требуется, уверенно, без излишков или дефицита. Ниже затраты на хранение деталей, больше срок службы инструментов, и более точная замена в оптимальное время означают высокую продуктивность, низкие затраты и высокую эффективность.

Результат — обслуживание, движимое мегабайтами, а не миллиардами долларов. Это значит персонал, обученный использовать данные для понимания заводских станков способом, невозможным раньше. И значит использование данных для запуска производственного обслуживания вместо использования обслуживания для генерации данных.

Улучшение производительности с дата-драйвен обслуживанием

Компании, использующие платформу машинных данных вроде MachineMetrics, могут улучшить эффективность, снизить затраты и разблокировать скрытую мощность. Они могут даже использовать ту же систему для улучшения общего здоровья станков и построения дата-драйвен программы обслуживания.

MachineMetrics может помочь вам использовать точные данные для добавления значительной ценности CMMS, или просто управлять обслуживанием эффективнее. Используя реальные данные и действенные инсайты о условиях станков, компании могут поднять свою производительность обслуживания на уровень, которого никогда не достигали.

Поднимите обслуживание на следующий уровень

Забронировать демо