Big Data, nicht ganz einfach:Neue Herausforderungen in der Fabrikwartungstechnologie meistern

Die Nutzung von Big Data und des Industrial Internet of Things (IIoT) lässt die zukunftsorientierten Unternehmen der Branche nicht aufrüsten nur ihre Einrichtungen, sondern die darin verwendete Technologie, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Wie viele andere Industrien durchläuft auch die Fertigung eine technologische Revolution. Das Schlagwort „Big Data“ ist schon seit einiger Zeit in der Fertigung im Umlauf und IIoT bietet neue Möglichkeiten für die Analyse und Prävention von Ausfallzeiten. Aber neue Technologien kommen nicht ohne neue Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Fabrikwartung. Wie können Unternehmen diese Herausforderungen meistern und groß werden? Daten in groß Belohnungen?

Big Data, große Vorteile

Wenn es um die industrielle Wartung geht, macht Big Data Predictive Analytics schneller und einfacher, sodass Sie den Betrieb von einem eher diagnostischen (oder präventiven) Wartungsansatz auf einen proaktiven umstellen können. Auf diese Weise können Sie kalkulierte Entscheidungen in Bezug auf Ihre Maschinen treffen, was zu verbesserten Produktionsleistungen und erheblichen Kosteneinsparungen führt. Zusammen mit ausgeklügelten Tools wie Thermografie, Schall/Ultraschall, Vibrationsprüfung und mehr können Ihre Anlagenbetreiber genau sehen, was mit einer bestimmten Maschine vor sich geht, und entsprechend planen. Obwohl diese Technologie eine solide Grundlage für das Predictive Maintenance (PdM)-Programm jedes modernen Herstellers bilden kann, besteht die Herausforderung darin, die richtigen Daten zu finden und zu verwenden.

Weitere Informationen, weitere Herausforderungen

Computergestützte Instandhaltungsmanagementsysteme (CMMS) können große Mengen an zu analysierenden Informationen erzeugen, aber was nützen all diese Daten, wenn Sie nicht wissen, wie man sie verwendet? Diese Hürde können Sie in den frühen Phasen der Umsetzung Ihrer Strategie für vorausschauende Wartung stellen. Um die Last der Datenüberlastung in einer Fabrikwartungsumgebung zu überwinden, sollten Sie im Voraus Entscheidungskriterien auswählen, die für Ihre Branche oder Ihre Produktionsziele spezifisch sind, und nur Daten verwenden, die für diese spezifischen Kriterien relevant sind. Die Implementierung von Systemen und Programmen, die Entscheidungen binär treffen, mit Grenzen für bestimmte Aktionen, kann ebenfalls hilfreich sein. Sobald diese Details festgelegt sind, müssen Sie sich nur noch an das Programm und die Strategie halten.

Abwägen der Kosten

Selbst mit engagierten Mitarbeitern und einem umfassenden Verständnis der Vorteile von PdM sind die Anschaffungskosten die größte Herausforderung für Hersteller bei der Implementierung dieser neuen Technologien. Auf dem umkämpften globalen Markt von heute können Unternehmen keine Investitionen tätigen, die davon ausgehen, dass diese Technologie alles in Ordnung bringt. Der beste Weg, dies zu umgehen, besteht darin, klein anzufangen:Nehmen Sie sich die Zeit, um zu ermitteln, welche Systeme und Prozesse für den unmittelbaren Bedarf am relevantesten sind, und implementieren Sie die erforderlichen Änderungen, um sie zu verwalten. Dies wird dazu beitragen, das Datenvolumen auf ein verdauliches Maß zu reduzieren, Kosten zu senken und nur notwendige interne Prozesse zu verbessern. Dieser Fokus ist eine großartige Möglichkeit, die Vorhersagetechnologie zu testen, bevor Sie kopfüber in die Dateninvestition eintauchen.

Umarmung des Wandels

Der zunehmende Technologieeinsatz in der industriellen Instandhaltung wird letztendlich zu einer Verschiebung der Prozesse führen – und seien wir ehrlich, Veränderungen können schwer zu überwinden sein. Neben der regelmäßigen Mühe, brandneue Methoden einzuführen und zu erlernen, sind Ihre langjährigen Mitarbeiter, die auf ihre Erfahrung eingestellt sind, möglicherweise nicht so bereit, eine neue fortschrittliche, datenzentrierte Wartungsstrategie zu übernehmen. Glücklicherweise sind die meisten Wartungsmitarbeiter loyal und bereit, sich im Laufe der Zeit an neue Methoden anzupassen. Ihr Unternehmen muss nur die Zeit aufwenden, um sowohl Ihre bestehenden Mitarbeiter als auch Ihre neuen Mitarbeiter richtig zu schulen. Sobald Ihr Team die Vorteile von Big Data aus erster Hand sieht, wird das Vertrauen in den neuen Prozess gewonnen und aufrechterhalten.

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