Utrzymanie predykcyjne

Awarie urządzeń powodowały nieplanowane przestoje, pilne naprawy i zmiany harmonogramów. Konserwacja według kalendarza nie odzwierciedlała rzeczywistego stanu każdego zasobu.

• Zespoły często naprawiały sprzęt dopiero po awarii.
• Nieoczekiwane przestoje zakłócały plany produkcyjne.
• Części wymieniano czasem przed końcem ich użyteczności.
• Inne awarie występowały pomiędzy zaplanowanymi przeglądami.

Czujniki już rejestrowały drgania, temperaturę i inne sygnały stanu urządzeń. Ich analiza może wykrywać ryzyko i uzależnić serwis od kondycji sprzętu zamiast stałego kalendarza.

• Ciągłe monitorowanie sygnałów wczesnego ostrzegania.
• Planowanie serwisu na podstawie stanu urządzenia.
• Ograniczenie zbędnych przeglądów sprawnego sprzętu.
• Zapewnienie czasu na zaplanowanie napraw przed awarią.

Zbudowaliśmy model analizujący dane z czujników i tworzący zalecenia serwisowe dla zagrożonych urządzeń. Zalecenia trafiają do istniejącego systemu CMMS jako zlecenia pracy, a progi dostrajano z zespołem utrzymania ruchu.

• Analiza drgań, temperatury i innych sygnałów urządzeń.
• Wykrywanie wzorców rosnącego ryzyka awarii.
• Tworzenie zleceń poprzez integrację z CMMS.
• Dostrajanie alertów, by równoważyć wykrywanie i ich liczbę.