Teknikker for prediktivt vedlikehold er utformet for å bidra til å bestemme tilstanden til utstyr i bruk for å anslå når vedlikehold bør utføres.
Denne tilnærmingen lover kostnadsbesparelser i forhold til rutinemessig eller tidsbasert forebyggende vedlikehold fordi oppgaver kun utføres når det er berettiget.
Prediktivt vedlikehold akselererer driftsmessig fortreffelighet ved å oppdage mangler tidlig og proaktivt analysere symptomer som senere kan forårsake flere feil. Det hjelper produsenter med å regulere maskinens levetid, fysiske forhold og arbeidseffektivitet.
Som det fremgår av IoT for All : «Fordelene med prediktivt vedlikehold fører til betydelige kostnadsbesparelser og økte inntekter for produksjonen. Likevel er prediktivt vedlikehold fortsatt ikke bredt implementert, gitt at det er ganske utfordrende å få tilgang til rettidig og detaljert informasjon om eiendelenes tilstand.»
Sammenlignet med konvensjonelle reaktive og forebyggende modeller, som bare ga produsentene tre alternativer (1. Kjøre til det oppstår en feil, 2. Planlegge vedlikehold, 3. Gjette på intervensjon som kunne ha forhindret feilen), tilbyr prediktivt vedlikehold mer.
Fordeler med prediktivt vedlikehold
- Forbedret OEE
- Unngåelse av uplanlagt nedetid
- Optimal planlegging av vedlikeholdsaktiviteter
Kom i gang med prediktivt vedlikehold
ShopVues direkte maskingrensesnitt (DMI) kan hjelpe. ShopVue registrerer maskindata automatisk via et elektronisk grensesnitt til maskinens kontroller. Med jevne mellomrom avstemmer ShopVue maskinene og registrerer viktige data i en maskinjournal. DMI-motoren behandler deretter journalen og oppdaterer ShopVue med relevant informasjon, som status, avkastnings- og kvalitetsregistreringer, temperatur, fuktighet, trykk, strømningshastigheter og turtall.
DMI-dataene kan brukes til å varsle riktig personell via dashbord, Andon-lys og e-postvarsler hvis et problem oppstår. Ved å bruke OPC-teknologi og både integrerte og eksterne maskingrensesnittmetoder, kan ShopVue DMI kobles til praktisk talt hvilken som helst fabrikkmaskin.
Prediktivt vedlikehold fanger opp mangler tidlig før det forårsaker produksjonsstopp, kvalitetsfeil og tapte leveringsdatoer. Innsamling av maskindata i sanntid garanterer nøyaktighet i disse kritiske målene, og datanøyaktighet fører til en sterkere virksomhet.
