История диагностического обслуживания | Чувственный глаз

«Вы не можете починить то, что не сломано» — такова была философия традиционного реактивного обслуживания много лет назад. Помощь вызывали только тогда, когда машина полностью вышла из строя.

Заполнение отчетов, поиск или заказ запасных частей и сбор необходимых специалистов по техническому обслуживанию часто приводили к ненужным задержкам и простоям, а также к расходам на сверхурочные.

Сроки выполнения и, следовательно, графики поставок вылетели из окна.

Планирование на случай неудачи

Мышление было обновлено в 1980-х годах с ростом популярности японских производственных технологий, включая «точно вовремя» (JIT), где новая идея заключалась в проведении планово-предупредительного обслуживания. Эта концепция была дополнительно усовершенствована введением Total Productive Maintenance, используемого в бережливом производстве, где техническое обслуживание планировалось для поддержания оборудования в рабочем состоянии в любое время.

Успешное внедрение означало меньше поломок и сокращение времени простоя, что привело к более эффективному использованию рабочей силы, увеличению срока службы машин и повышению безопасности на рабочем месте.

Эти очевидные преимущества повысили общую производительность, но планирование технического обслуживания требовало сбора информации от производителей оборудования, опытных инженеров и операторов в течение длительного периода времени.

Загрузите наш бесплатный ресурс, чтобы узнать о роли вашей ИТ-команды, чтобы иметь возможность приносить пользу и лучшие практики для сбор и передача данных." align="middle">

Как можно быть уверенным, что техническое обслуживание запланировано на оптимальное время?

Прогнозирование сбоя

Оптимизация сроков технического обслуживания была достигнута за счет профилактического обслуживания путем введения мониторинга состояния.

С помощью этой методологии данные некоторых критических показателей используются для демонстрации того, когда оборудование демонстрирует снижение производительности или должно выйти из строя. Он служит системой раннего предупреждения, позволяя планировать действия в непредвиденных обстоятельствах и снижая потери из-за задержек с техническим обслуживанием.

Успех мониторинга состояния зависит от своевременного получения качественной актуальной информации от этих критических компонентов, ее быстрого анализа и оценки, прежде чем действовать быстро для реализации результатов.

На традиционных фабриках ограниченная информация доступна из промышленных систем управления, часто требующих дальнейшей обработки и оформления в отчеты, прежде чем эксперты смогут интерпретировать результаты.

Теперь у вас под рукой

С приходом Индустрии 4.0 и «Умного завода» все возможные данные, необходимые для автоматизации анализа состояния оборудования, могут быть на месте. Цифровизация означает, что данные в режиме реального времени можно собирать из нескольких источников на заводе и хранить в легкодоступном виде.

Это позволяет быстро и легко применять расширенную аналитику, обеспечивая почти мгновенную оценку ситуации и выявляя любые аномалии. Обработка в облаке делает эту информацию доступной для всех организаций, позволяя им объединять лучшие практики и быстро реагировать.

Возможность автоматической диагностики сбоев расширяется за счет добавления Prognostics. Данные, собранные с машин и активов, создают модель работы, которая при анализе дает предварительную информацию о том, когда машина выйдет из строя, определяя ее оставшийся срок полезного использования (RUL).

Это предвосхищение требований к техническому обслуживанию обеспечивает более гибкую работу с хорошо понятным временным горизонтом, что позволяет принимать решения и предпринимать действия, которые предотвратят или ограничат потери из-за незапланированного простоя.

Расскажите подробнее

Senseye автоматизирует новейшие методы мониторинга и прогнозирования состояния и отображает данные в очень простом виде, чтобы помочь вам избежать незапланированных простоев.