Ключови изводи
Разбирането какво представлява прогнозната поддръжка ви позволява да прогнозирате повреди на оборудването и да елиминирате скъпоструващите непланирани престои.
Старите прогнозни системи разчитат на несвързани вибрационни сензори, които създават шум от данни, без да задействат незабавни действия в производствения цех.
Съвременните производители постигат истинска надеждност, като комбинират Native OEE, Computer Vision и Field-Ready CMMS в един проактивен работен процес.
Какво е прогнозна поддръжка? Прогнозната поддръжка е проактивна стратегия за надеждност, която използва данни в реално време и наблюдение на състоянието, за да прогнозира кога дадена машина ще се повреди. Основната цел е да се извършват интервенции по поддръжката в точния момент, в който са необходими, за да се предотвратят катастрофални повреди.
Този подход е коренно различен от превантивната поддръжка. Превантивната поддръжка разчита на строги календарни графици. Прогнозната поддръжка разчита на действителното състояние на вашите физически активи в реално време.
Традиционната прогнозна поддръжка разчита до голяма степен на самостоятелни сензори за вибрации и инструменти за анализ на масло. Въпреки че тези инструменти събират ценни данни, те създават огромни оперативни силози.
Сензор за вибрации може да задейства червена светлина на пасивно табло в офиса на мениджъра. Той обаче не казва на техника на етажа точно как да отстрани проблема.
Това прекъсване на връзката създава сериозно забавяне на решенията. Докато данните бъдат анализирани и накрая бъде написана ръчна работна поръчка, машината вече се е повредила. Плащате за прогнозен анализ, но все още страдате от реактивен престой.
За да изградите програма за поддръжка от световна класа, трябва да предефинирате начина, по който прогнозирате повреди. Рамката на Фабрико гласи, че производственият спад винаги предхожда механичния спад.
Много преди моторът да прегрее или лагерът да се разклати силно, машината ще се затрудни да поддържа проектираното си време за такт. Опаковъчна линия, която спада от сто единици в минута до деветдесет единици в минута, ви дава ясен предупредителен знак.
Самостоятелните CMMS платформи са напълно слепи за този изтичане на приходи. Fabrico решава това, като използва Native OEE като основен сензор за прогнозиране.
Свързваме се директно с вашите PLC контролери, за да следим наличността, производителността и качеството в реално време, така че да можете да забележите малки загуби на скорост седмици преди да възникне физическа повреда.
Само данните от сензорите не могат да обхванат всяка променлива във фабричния цех. PLC контролерите не могат да видят човешки грешки в работния процес или фините задръствания на материала. Трябва да добавите визуален слой интелигентност към вашата стратегия за прогнозиране.
Fabrico използва функция за мащабиране на неефективности, задвижвана от компютърно зрение. Инсталираме камери над главата, които непрекъснато наблюдават вашите критични производствени линии. Когато системата OEE засече микроспиране, камерите заснемат кратък видеоклип на точното събитие.
Мениджърите могат да гледат този запис, за да проверят визуално първопричината за аномалията. Това елиминира необходимостта от субективни интервюта с операторите и предоставя обективно доказателство за предстоящата повреда.
Забележка: За да автоматизираме напълно този процес, нашите модели за компютърно зрение, базирани на изкуствен интелект, и Fabrico Agent в момента са в бета версия и са част от нашата продуктова пътна карта. Скоро Fabrico Agent ще анализира автономно исторически видео данни и ще предлага задачи за прогнозна поддръжка без човешка намеса.
Предсказването на повреда е напълно безполезно, ако екипът ви не може да извърши ремонта ефективно. Предсказуемото предупреждение трябва незабавно да се превърне в насочвано действие по поддръжка.
Fabrico преодолява разликата между откриването на данни и физическия ремонт. Когато нашата Native OEE система или свързани IoT сензори засекат спад в производителността, платформата автоматично генерира работна поръчка за поддръжка въз основа на състоянието.
Тази работна поръчка се изпраща незабавно до техник чрез мобилното приложение Fabrico Field-Ready CMMS. Техникът сканира QR код на машината, за да получи достъп до цифрови стандартни оперативни процедури и списък с необходимите резервни части. Този безпроблемен работен процес гарантира, че вашите прогнозни данни действително намаляват средното време за ремонт.
| Възможности | Стари PdM (самостоятелни сензори) | Основна CMMS система | Фабрико (Система на действие) |
| Основен спусък | Вибрационни и топлинни аномалии. | Календарни дати. | Скоростта и качеството на OEE в реално време намаляват. |
| Силози за данни | Изключен от задачи по поддръжката. | Изключен от производствените данни. | Унифицирани данни за производство и поддръжка. |
| Валидиране на първопричината | Изисква ръчна проверка. | Разчита на субективни текстови записи. | Обективно видео чрез компютърно зрение. |
| Цикъл на изпълнение | Изисква ръчно създаване на работна поръчка. | Ръчно възлагане на задачи. | Автоматизирано изпращане към мобилно приложение. |
Инвестирането в скъпи сензори за вибрации няма да защити печалбите ви, ако софтуерният ви стек остане фрагментиран. Предсказването на повреда не означава нищо, ако все още разчитате на хартиени работни поръчки за изпълнение на поправката.
Ръководителите в производството трябва да възприемат унифицирана система за действие. Чрез комбиниране на Native OEE, Computer Vision и мобилна CMMS система, вие трансформирате отдела си за поддръжка в проактивен щит за приходи.
Надстройте интелигентността на вашата фабрика още днес и спрете да позволявате на неочаквани повреди да диктуват производствения ви график.
Login
Блог
