Рекомендации по профилактическому обслуживанию | Senseye

Учитывая повышенное внимание к диагностическому обслуживанию, которое рассматривается как одна из основных тенденций, которые будут доминировать в производстве в 2021 году и в последующий период, производители должны начать решить проблему оценки и реагирования на информацию о состоянии машины?

В этом фильме к Александру Хиллу из Senseye и Робу Расселу присоединяются Джим Дэвисон из Make UK и доктор Ханна Эдмондс из Центра производственных технологий. диагностическое обслуживание, а также то, как демократизировать знания специалистов по мониторингу состояния и инженеров по надежности, чтобы обеспечить устойчивое и масштабное диагностическое обслуживание.

Расшифровка

Александр Хилл, Senseye:Профилактическое обслуживание будет в центре внимания производственных и промышленных компаний в этом году и в ближайшие несколько лет. Должно быть. Чтобы воспользоваться преимуществами повышения эффективности, сэкономить деньги и реализовать такие функции, как удаленная работа и удаленное обслуживание, профилактическое обслуживание является абсолютно необходимым компонентом.

Роб Рассел, Senseye:Этот основной вариант использования умных заводов и цифровизации был встроен в профилактическое обслуживание и связан с ним. Требуется определенный уровень знаний предметной области, чтобы сначала понять, как получить нужный тип информации от компьютеров, а затем также как использовать ее в контексте обслуживания.

Джим Дэвисон, Make UK:Традиционные инженеры-технологи, как и я, с седыми волосами подходят к концу своей карьеры. Перед нами стоит задача нанять следующее поколение для выполнения этих ролей. Развертывание таких вещей, как интеллектуальные технологии, на самом деле привносит в роль действительно захватывающий элемент, с которым люди не были бы знакомы.

Роб Рассел, Senseye:При рассмотрении проблем, связанных с реагированием на выходные данные в отношении работоспособности машины, вы все равно должны подходить к этому с хорошей инженерной политикой и практикой. Источники данных и выявление тех ранних проблем, которые могут возникнуть в машинах, поддерживающих профилактическое обслуживание, иногда обнаруживают довольно незаметные ранние стадии отказа.

Команда техобслуживания начнет изучать способы, которыми они могут обосновать свои выводы, а также поймет, что раннее обнаружение дает им гораздо больше времени. Это позволяет им планировать и исследовать, когда производство не нуждается в машинах, а также планировать техническое обслуживание на более позднем этапе, когда машины снова выйдут из строя и это не повлияет на производительность.

Dr. Ханна Эдмондс, Центр производственных технологий:В рамках более крупной программы, в которой я участвовала, у нас было множество различных производственных элементов, множество различных аналитических данных, и возможность их объединения давала нам дополнительные преимущества.

Мы использовали автоматизированный анализ Senseye для диагностики проблем в производственной системе и определения оставшегося срока полезного использования оборудования. Мы могли визуализировать это с помощью дополнительной программы, но мы также объединили ее с компьютеризированной системой управления обслуживанием, чтобы планировать задачи обслуживания.

Александр Хилл, Senseye:Мы не хотим заменять инженеров по мониторингу состояния и специалистов по надежности. Мы просто хотим убедиться, что их время используется действительно эффективно, потому что они часто будут просматривать десятки тысяч потоков данных и пытаться понять, какие из них важны. Это очень утомительная и очень трудная работа.

Мы подошли бы к этой проблеме, максимально автоматизировав традиционную роль инженера по мониторингу состояния, просматривающего тысячи точек данных и пытающегося понять, какие из них важны.

Нам не нужно вручную создавать и настраивать модели, наши запатентованные технологии и алгоритмы позволяют автоматизировать весь этот процесс.