预测性维护-对制造的影响和价值

发布日期:2019年10月17日

技术创新,如工业物联网(物联网)的发展,使得可以使用机器数据来提高运行性能和工艺效率。IOT的可用性使得可以优化其提供的远程监控和维护功能,以最大限度地减少计划和计划生计划的停机时间的成本和后果。这是一个通常被称为预测性维护的过程。但即使在这些福利,一些制造商也尚未采用它。PWE报告。

机器故障在制造业中是常有的事。每台机器的重复功能不可避免地会导致故障和停机。当然,这样做的问题在于,如今的制造业需要更高水平的效率和更高质量的产出。任何导致计划外停机的设备故障都可能导致服务延误、客户不满,并可能导致生产力和收入方面的损失。

预测性维护vs.反应性维护

首先,Radwell International Ltd的欧洲营销经理Martin Thomas解释了我们需要区分预测性维护(更多人熟悉)。前者是一个过程,其中预计生产设施或工厂中的机器的维护要求。无功维护,因为我们大多数人已经知道,就是只有在他们实际失败或破裂时才被维修或修理。

基于这种差异化,托马斯表示,很容易理解,反应性维护在所需的维修工作方面导致大量成本甚至可能需要更换的需要。在某些情况下,由于一部分未能但未被出席或解决,其他部件也可以很容易地避免。此外,意外故障显着影响生产输出和质量,以及生产的任何延误都会对底线产生负面影响。

与无反应维护相反,预测性维护利用从每台机器根据其正常操作模式或性能收集的数据。传感器检测到的任何微小变化或与基线数据不一致都会导致后续警报,这样操作人员就可以合理地预测维护工作的必要性。通过这种方式,任何损坏或故障保持隔离,因此其他部分不受影响,并避免了全面的设备故障。

预测性维护的好处

说到保护机器的寿命,预测性维护显然是赢家。此外,它还为制造实体提供了以下额外优势:

1.减少意外故障和停机时间。由于预见性维修的本质是预见性的,它有效地减少甚至可能消除意外设备故障的发生。反过来,这可以显著减少停机或服务中断的发生率。

2.减少维护费用。预测性维护有助于制造商避免昂贵的维修和或更换部件或机器,因为故障是在严重的机器损坏发生之前检测、隔离和固定的。此外,由于预防性维修的目的是防止设备受到重大损坏,因此不需要进行广泛的维修工作和紧急维修。

3.减少维修和大修时间。机器故障在恶化之前就被诊断出来了,因此维修工作被保持在最低限度,从而消除了可能需要几个小时甚至几天的大修的需要。

4.确保工人安全。机械的未检测到的故障增加了在运营期间发生意外伤害甚至死亡的风险。预测性维护通过检测问题来防止这种情况,而它们仍然很小并且可以容易地修复或解决。

5.生产产量的提高。减少机器停机时间意味着更有效的生产计划。制造过程按期进行,这反过来也会对底线产生积极影响,特别是长期而言。

麦肯锡(McKinsey) 2015年发布的一份报告探讨了工业分析的多种用途,包括预测性维护,并发现了其显著优势。

首先,预测性维护可以减少10 - 40%的维护成本,因为它消除了不必要的计划维护工作的需要。

其次,预测性维护可以将浪费减少10%至20%,因为它基本上在它们成为浪费时间,资源和能量的问题之前揭示了故障。

最后,我们发现,预测性维护可以增加10 - 50%的新改进机会,因为数据收集和高级分析可以用来识别系统差距或效率低下。通过这种方式,可以处理、修改和解析它们。

如何为公司的预见性维修做好准备

如果您正在努力采用公司的预测维护,请务必处理以下内容:

1.达到您所识别并要修复的问题的根源,然后识别贵公司中的人员,他们将参与计划实施。您是否关注特定的机器分解,或者您想专注于防止未计划的下降时间?对您的目标是特定的,因为您需要向将参与预防性维护项目的人传达这些目标。他们需要按照采用预防性维护的重要性。

2.检查您当前的状态,或者提供机器性能的基线数据。这需要一个完整的资产或设施设备清单。记录每台机器的重要信息,包括名称、制造和型号、序列号等。一定要评估每台机器及其性能历史和维护记录。

3.分析故障或故障模式的数据,并提出作为问题指标的措施,以及预防性维护程序。同样,请详细说明对于不同的场景需要采取哪些步骤,以及每个步骤中使用的工具和资源。

4.制定一个预防性维护计划,列出一个优先级高的项目(你最有价值的资产)。根据您的列表,为每个项目设置一个预防性维护的时间表,从高优先级资产到低优先级项目。此外,在预防性维护项目还处于初期阶段时,为紧急维护事件的发生留出空间。

5.如果你还没有采用电脑化维修管理系统(CMMS),则应采用该系统,并确保你的员工受过训练,能处理预防性维修工作。同样,参与项目的员工必须了解项目的价值和对公司的长期影响,这样他们才会被投入。此外,您还需要对他们的培训进行投资,因为一个充分利用的CMMS可以显著地提高ROI。

然而,这项工作并没有就此停止。您还需要设置一个持续更新数据的流程,并确保收集到的数据是准确的。

继续分析和精炼系统,并准备采用新技术,将提高运营,提高效率。很快,随着AI的主流,机器学习的好处更好地了解,更多的制造公司可能愿意投资预测性维护和联合技术。

Thomas进一步解释道:“与此同时,应该强调的是,已经采用预测性维护的公司将成为行业领导者。目前对制造业的需求已经要求采用它。尽管预防性维护似乎仍然是行业资产维护的一种选择或备选方案之一,但情况已不再如此。未来属于那些已经拥抱它的有远见的公司。”

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