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Die Geschichte der vorausschauenden Wartung | Senseye

„Man kann nichts reparieren, was nicht kaputt ist“ war vor vielen Jahren die Philosophie der traditionellen reaktiven Wartung. Erst als eine Maschine komplett ausfiel, wurde Hilfe gerufen.

Das Ausfüllen von Berichten, das Auffinden oder Bestellen von Ersatzteilen und das Zusammenstellen des erforderlichen Wartungs-Know-hows führten häufig zu unnötigen Verzögerungen und Ausfallzeiten sowie zu Überstundenkosten.

Durchlaufzeiten und folglich Liefertermine gingen aus dem Fenster.

Planung um Fehler herum

Das Denken wurde in den 1980er Jahren mit der Popularität japanischer Fertigungstechniken aktualisiert, darunter Just-in-Time (JIT). Die neue Idee bestand darin, eine geplante oder geplante vorbeugende Wartung durchzuführen. Dieses Konzept wurde durch die Einführung von Total Productive Maintenance weiter verfeinert, das in Lean Manufacturing verwendet wird, wo die Wartung geplant wurde, um die Ausrüstung jederzeit betriebsbereit zu halten.

Eine erfolgreiche Implementierung bedeutete weniger Ausfälle und weniger Ausfallzeiten, was zu einem effektiveren Einsatz von Arbeitskräften, einer längeren Lebensdauer der Maschinen und einer verbesserten Sicherheit am Arbeitsplatz führte.

Diese offensichtlichen Vorteile verbesserten die Gesamtproduktivität – aber die Planung der Wartung erforderte die Assimilation von Informationen von Geräteherstellern, erfahrenen Ingenieuren und Bedienern über einen langen Zeitraum.

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Wie konnte jemand sicher sein, dass die Wartung zum optimalen Zeitpunkt geplant war?

Ausfall vorhersagen

Die Optimierung des Wartungszeitpunkts wurde durch Predictive Maintenance durch die Einführung von Condition Monitoring erreicht.

Bei dieser Methodik werden Daten von bestimmten kritischen Indikatoren verwendet, um zu zeigen, wann die Ausrüstung eine verminderte Leistung zeigt oder ausfallen wird. Es dient als Frühwarnsystem, das Zeit für die Planung des Notfalls lässt und Verluste aufgrund von Wartungsverzögerungen reduziert.

Der Erfolg von Condition Monitoring hängt davon ab, rechtzeitig qualitativ hochwertige und relevante Informationen von diesen kritischen Komponenten zu erhalten, sie schnell zu analysieren und auszuwerten, bevor die Ergebnisse schnell umgesetzt werden.

In traditionellen Fabriken sind nur begrenzte Informationen von industriellen Steuerungssystemen verfügbar, die oft weiter verarbeitet und in Berichte formuliert werden müssen, bevor Experten die Ergebnisse interpretieren können.

Jetzt an Ihren Fingerspitzen

Mit der Ankunft von Industrie 4.0 und der Smart Factory können alle möglichen Daten vorhanden sein, die zur Automatisierung der Analyse des Gerätezustands erforderlich sind. Digitalisierung bedeutet, dass Echtzeitdaten aus mehreren Quellen in der gesamten Fabrik gesammelt und auf leicht zugängliche Weise gespeichert werden können.

Dies ermöglicht eine schnelle und einfache Anwendung fortschrittlicher Analysen, die eine nahezu sofortige Beurteilung der Situation ermöglichen und Anomalien hervorheben. Die Verarbeitung in der Cloud macht diese Informationen für ganze Organisationen verfügbar, sodass sie Best Practices bündeln und schnell reagieren können.

Die Fähigkeit zur automatischen Fehlerdiagnose wird durch das Hinzufügen von Prognosen weiter ausgebaut. Die von den Maschinen und Anlagen gesammelten Daten bilden ein Modell des Betriebs, das bei Analyse im Voraus anzeigt, wann eine Maschine ausfallen wird, und ihre verbleibende Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) identifiziert.

Diese Antizipation von Wartungsanforderungen ermöglicht einen agileren Betrieb mit einem gut verstandenen Zeithorizont, der es ermöglicht, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die Verluste aufgrund ungeplanter Ausfallzeiten verhindern oder begrenzen.

Erzähl mir mehr

Senseye automatisiert die neuesten Zustandsüberwachungs- und Prognosetechniken und zeigt Dinge auf wirklich einfache Weise an, um Ihnen zu helfen, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden.


Gerätewartung und Reparatur

  1. Der Echtzeitwert der vorausschauenden Wartung
  2. Umsetzen der vorausschauenden Wartung mit Hilfe der vorbeugenden Wartung
  3. Die Vorteile der vorausschauenden Wartung verstehen
  4. Erklärte vorausschauende Wartung
  5. Der 10-Sekunden-Maß der Wartungseffektivität
  6. Wartungswunder der Welt:Wartung des CN-Towers
  7. Predictive Maintenance:eine 28-Milliarden-Dollar-Industrie im Entstehen
  8. Gewährleistung einer erfolgreichen vorausschauenden Wartung | Senseye
  9. Untersuchung der Predictive Maintenance Journey
  10. Best Practice für vorausschauende Wartung | Senseye