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        預測性維護可以減少計劃外停機時間的 3 種方法

            根據市場研究公司VansonBourne的一份報告,計劃外機器停機造成制造商每小時損失的生產成本為260,000美元,并且82%的制造商每年至少經歷一次機器停機。這是一個代價高昂且常見的問題,但有一個可行的解決方案,首先是通過物聯網超越過時的維護方法。
        物聯網
         
            超越反應性和預防性維護
         
            傳統的機器維護方法在限制或消除計劃外停機方面沒有多大作用。例如,采用反應式方法,技術人員只有在休息時間開始增加時才會介入。
         
            預防性方法可能會更好地及早發現問題,但前提是恰好在機器開始出現故障跡象時安排了維護。由于大多數工廠依賴其中一種或兩種方法進行機器維護,因此絕大多數工廠仍會遭受計劃外停機的困擾。
         
            預測性維護的主動力量
         
            另一方面,預測性維護為技術人員提供了足夠的提前警告,以便在問題導致計劃外停機之前解決問題。由于聯網傳感器的出現,工廠第一次可以采取完全主動的方法進行機器維護。
         
            這些物聯網傳感器可以連接到設備并實時監控關鍵機器健康數據,然后將其輸入到預測性維護平臺中,該平臺應用數據分析來識別出現的危險信號。然后該平臺可以向技術人員發送自動實時警報。
         
            這種新一代技術有望將機器健康監測——歷來是維護團隊被忽視的領域——轉變為制造商可以用來減少計劃外停機時間的資產。就是這樣:
         
            1.優化修復時間
         
            VansonBourne報告還顯示,意外停機事件平均持續約4小時,在此期間生產力損失可能使制造商損失超過100萬美元。
         
            停機會帶來巨大的成本,因為計劃外停機會導致生產因未知原因而停止,技術人員必須爭先恐后地盡快進行診斷和修復。這項工作是被動的,因此無法知道診斷和維修需要多長時間。
         
            計劃內的機器停機時間要好得多。制造商可以提前為這些事件做準備,并準確安排他們計劃做的事情。然而,生產仍然受到影響,因為設備可能會因為不需要的維護而關閉。
         
            預測性維護工具使用機器健康監控來區分機器何時需要維護和不需要維護。這樣,工廠就可以為停機事件做好計劃,并只整合當前需要注意的設備。技術人員可以以敏銳的洞察力及早做出響應,以盡量減少對生產的任何負面影響。一旦這些主動干預成為常態,計劃外停機就很少見了。
         
            2.最大限度地提高每次計劃停工
         
            假設您有200臺機器。其中兩個處于故障的邊緣,25個很糟糕,50個顯示過早磨損,其余的都是健康的。由五名技術人員組成的團隊在接下來的六個月內有六個計劃的維護窗口,其中五個將是一小時,第六個將是一個八小時的時間來完成一些嚴肅的工作。船員如何最大限度地利用每個機會?
         
            預測性維護工具回答了這個問題。機器健康數據顯示哪些設備需要立即關注,哪些可以推遲。此外,機器健康數據有助于確定機器需要維修的位置和方式,以便技術人員可以在最短的時間內發揮最大的影響。每個機會都很重要。
         
            通過明確指示技術人員需要在何處、何時、為什么以及如何響應,維護團隊可以使用有限的資源使大型工業環境(或多個站點)免受導致計劃外停機的問題的影響。
         
            3.做好準備
         
            換句話說,無需等待下一次災難,維護可以為機器性能的更高一致性和穩定性奠定基礎。當工廠可以優化每個維護機會時,他們就可以為長期維護做好準備。他們可以為每臺機器準備個性化的計劃,開始訂購備件并根據他們的技能組織員工。
         
            通過足夠的微調,每個人都知道該怎么做,以便系統地進行計劃停機。如果發生意外停機,每個人都可以使用相同的準備和經驗來最大程度地減少意外停機。
         
            計劃外停機過去常常讓人覺得不可避免——一場代價高昂的災難正在等待發生。但那是在基于物聯網的機器健康監控驅動的預測性維護時代之前。停機時間將不再相同。

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