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Gewährleistung einer erfolgreichen vorausschauenden Wartung | Senseye

Welche Fallstricke führen zum Scheitern von Predictive-Maintenance-Projekten und wie vermeiden Sie sie? Wie stellen Sie sicher, dass Teams im Rahmen umfassenderer digitaler Transformationsprojekte das Fachwissen zur Zustandsüberwachung und geeignete „Best Practices“ für die vorausschauende Wartung erwerben?

In diesem Film diskutieren Alexander Hill und Rob Russell von Senseye mit Peter Gagg von der MCP Consulting Group, was von Anfang an vorhanden sein muss, um vorausschauende Wartungsinitiativen zu unterstützen bestmögliche Erfolgschancen und wie Hersteller und andere Industrieunternehmen auf diesen ersten Sprungbrettern aufbauen können, um weiterhin nachhaltige Verbesserungen voranzutreiben.

Transkript

Alexander Hill, Senseye:Die Hauptursachen für das Scheitern von PdM-Projekten fallen in zwei Hauptkategorien:Technologie und Kultur.

Auf der Technologieseite kann es sein, dass Daten einfach nicht verfügbar sind – das Projekt kann voller Enthusiasmus beginnen, aber Sie stellen fest, dass die Daten, die Sie von diesen Maschinen erhalten können, einfach nicht für Zustandsüberwachungszwecke geeignet sind. Es gibt Dinge, die dagegen getan werden können, Sensoren können nachgerüstet werden, weitere Datenanalysearbeiten können durchgeführt werden, um eine bessere Datenqualität zu erzielen.

Die andere Seite der Dinge ist kulturell. Zu oft wird Predictive Maintenance als nettes, interessantes Innovationsprojekt angesehen. Aber das ist reale Wartung, sie hat reale Konsequenzen für Maschinen und Menschen, und daher sollte der Business Case sehr klar sein.

Rob Russell, Senseye:Es muss eine direkte Anziehungskraft von den Endbenutzern ausgehen, und diese Anziehungskraft sollte von zentralen Teams erzeugt werden, die die Vorteile dieser Lösungen erläutern. Es ist wirklich wichtig, dass Sie sich für den Prozess auf Führungsebene engagieren, aber auch, dass es dedizierte Ressourcen gibt, die Anreize bieten, vorausschauende Wartungsaktivitäten voranzutreiben.

Peter Gagg, MCP Consulting Group:Wenn Sie kein Buy-in bekommen, werden Sie die neuen Techniken nicht nachhaltig machen. Um diese Nachhaltigkeit zu erreichen, müssen Sie wirklich nachweisen, dass einige sehr bedeutende Vorteile zu erzielen sind – sei es die Reduzierung von Ausfallzeiten, die effektivere Arbeitszeit des Ingenieurs oder die Erleichterung seines Lebens.

Sie müssen erkennen, dass Sie während dieses ersten Teils der Reise Fehler machen und Fehler passieren werden. Daraus musst du lernen. Kein System wird von Anfang an narrensicher sein. Sie müssen diesen wiederholten Lernprozess durchlaufen.

Alexander Hill:Gibt es ein strategisches Ziel, Predictive Maintenance zu implementieren? Wenn dies nur ein wissenschaftliches Projekt ist, wird es wahrscheinlich nicht die volle Aufmerksamkeit, Zustimmung und Interaktion erhalten, die es benötigt. Sie müssen dies in die Hände der Instandhaltung legen - der Menschen, deren tägliches Leben dadurch verbessert wird. Wenn es in einem Forschungs- und Entwicklungslabor sitzt, ist das viel schwieriger.

Rob Russell:Es muss definitiv einen Plan geben, wie Sie diese neuen Technologien in diese Betriebsumgebungen integrieren. Es muss anerkannt werden, dass es während dieser Zeit Phasen der Ineffizienz geben wird, wenn sich die Menschen mit der neuen Technologie vertraut machen.

Peter Gagg:Es kommt immer wieder darauf an, die Mitarbeiter zu schulen, zu überprüfen, ob sie die richtigen Verfahren oder Prozesse befolgen, und einige KPIs oder Metriken zu haben, um zu zeigen, dass Sie von den neuen Techniken profitieren, die eingeführt wurden. Stellen Sie sicher, dass Sie das Predictive-Maintenance-Programm monetarisiert haben, damit es zu einem Gewinnbringer und nicht zu einem Kostenfaktor wird.

Alexander Hill:Wenn wir uns bewährt haben – normalerweise schaffen wir das in zwei Monaten –, müssen wir herausfinden, wo wir sonst noch expandieren können, sind die Daten verfügbar, besteht der Bedarf? Dann ist es so einfach, die Daten einzugeben, sie zu aktivieren und sicherzustellen, dass wir sie in die Hände von mehr Menschen legen können.


Gerätewartung und Reparatur

  1. Der Echtzeitwert der vorausschauenden Wartung
  2. Unterschied zwischen vorbeugender und vorausschauender Wartung
  3. Die Vorteile der vorausschauenden Wartung verstehen
  4. Erklärte vorausschauende Wartung
  5. Umwandlung der Wartung in vorausschauende Zuverlässigkeit
  6. Messung des Erfolgs von Predictive Maintenance-Programmen
  7. Beantwortete Fragen zur vorausschauenden Wartung
  8. Maschinelles Lernen in der vorausschauenden Wartung
  9. Verbesserung von Gesundheit und Sicherheit durch vorausschauende Wartung | Senseye
  10. Verdantix-Bericht:Senseye beweist den Wert von KI-gestützter vorausschauender Wartung