机器数据对 CMMS 的价值

对于离散制造商而言，机器是生产的命脉。如果设备维护得当，则可以实现高效生产、降低成本、准时交货和提高客户满意度。

公司继续依赖广泛的平均值和期望来制定维护日历。例如，根据历史平均值（或根据 OEM 建议）每 30 天或每 100 个零件维护一次设备。

在部署维护时，历史上并未考虑设备利用率、零件故障、工具磨损、振动和其他设备状况等复杂性。

通过连接操作，有一种方法可以确保设备性能和健康数据影响维护活动。这可确保仅在必要时进行维护活动，从而减少代价高昂的过度维护的可能性，同时确保避免设备故障。

如何？通过捕获实时和历史机器数据来实现更有效的维护计划。

通过实时自动捕获、标准化和上下文化机器数据，可以设计维护程序以最佳地维护设备。下面，我们将探讨机器数据平台 MachineMetrics 如何为您的计算机化维护管理系统 (CMMS) 和整体维护计划增加重要价值。

机器数据如何优化维护

从机器收集的数据的数量和质量显着提高了计算机化维护管理系统的价值。从历史上看，这是由维护技术人员手动监控设备、记录故障和执行维护工作指令来完成的。

问题在于，手动收集的数据不仅对操作员和维护团队来说是一种极其浪费的时间，而且会导致数据延迟、数据不准确，难以采取行动。

进入 MachineMetrics，这是一个自动收集机器数据的平台，在所有品牌和型号的设备中对其进行标准化，为其添加上下文，并通过通知和可视化将其立即交付给一线用户，或交付到管理系统（如 CMMS）中。

现在，关于机器性能和状况的实时、准确数据可用于高效部署维护，甚至可以开发模型来预测何时会发生故障。

让我们探索机器数据对您的维护计划的价值：

转变维护策略

当使用 MachineMetrics 平台处理机器数据时，它会产生洞察力，使 CMMS 能够实现最佳性能。然后可以根据实时数据以及机器的实际磨损和状况制定维护计划。

这意味着机器健康策略可以设计为主动和预测性的，而不是基于日历或反应性的。该机器健康数据还包括诊断数据和洞察力，使管理人员和技术人员能够在零件出现故障之前做出响应。这样可以减少停机时间并消除对机器造成更大损坏的风险。

• 老派：反应式/纠正式或基于日历的
• 新学校：主动或基于条件
• 未来学校：预测性还是规范性

资源管理

维护经理意识到与监督他们的计划相关的许多变量，从内部人员到所需的劳动力和轮班数量，再到执行日常维护所需的零件和流体，再到设备的质量和使用寿命。

幸运的是，他们有 CMMS 系统来帮助管理所有这些部分，确保可以尽可能有效地使用他们所掌握的资源。但是，他们通常依靠手动收集的维护日志和 OEM 建议来运行程序，而不是实际的生产数据。通过将机器数据推送到 CMMS 中，可以做出更好的决策

CMMS 中可以使用哪些数据？作业、停机事件、零件计数、OEE、机器诊断、环境条件等。

这如何帮助 CMMS 和维护经理有效地分配资源？

• 更好地了解支持设施所需的员工
• 制定支持预期维护的计划
• 预测与日常维护相关的成本，例如零件和流体成本
• 管理设备的生命周期以证明资本投资的合理性

工单管理

维护团队可以立即从基于日历的方法转向使用机器数据进行基于状态的维护。

MachineMetrics 工作流程允许公司从整体上看待他们的整体维护。这意味着要全面了解状况和健康状况，以便利用洞察力做出正确的决定。

以下是一些直接影响如何执行维护的关键特性，以及如何将 MachineMetrics 与 CMMS 结合使用，或作为独立的维护解决方案使用：

• 自动化：当满足警报、停机时间或条件阈值等机器事件时，自动化工作流可以立即在 CMMS 中创建工作请求或工作订单。 [来自这里的视频]
• 通知和警报：无论您是否使用 CMMS，机器数据都可用于在发生特定情况（例如机器停机）时自动向正确的人员发出警报。例如，可以将电子邮件或文本发送给维护经理。
• API 和集成：MachineMetrics 与多个 CMMS（例如 MaintainX、FiiX 和 Upkeep）以及非维护系统（例如 ERP 和 MES 系统）进行原生集成。
• 实时机器数据：MachineMetrics 可捕获全面的实时机器数据（例如警报、状况和循环计数），以指示机器何时需要维护。当故障迫在眉睫时，可以立即通知合适的人。

探索所有 MachineMetrics 集成

报告和分析

CMMS 系统确实具有报告功能，允许管理人员深入了解工厂、设备和员工绩效并更好地了解。这可以进行深入分析，例如团队解决故障需要多长时间，以及哪些工作订单未完成。

但是，尽管这些工具看似定制化和复杂，但它们不太可能提供高度准确的数据，这可能导致有缺陷的假设和糟糕的决策。

由于维护的核心是“保持机器运行”，CMMS 系统必须拥有由设备本身提供的强大数据集。只有直接来自设备的数据才能说明机器利用率、停机时间、MTBF、OEE 等的完整情况。这将有助于维护团队建立基准并优先考虑最大的机会。

使用 MachineMetrics 收集和分析实时机器状况，并在您的 CMMS 中自动创建工单以自动化维护活动.

数据驱动维护的步骤

在工业互联网和物联网时代，维护策略正在迅速成熟。它们提供了更高的价值，为流程优化提供了额外的途径，并提供了更高的效率。以下是实现数据驱动维护计划的几个步骤。

1。数据收集

数据收集是支持物联网的工业维护解决方案的驱动力。许多分散的解决方案需要设备、软件和连接硬件的拼凑。 MachineMetrics 是唯一适用于恶劣工业环境并适用于任何 OEM 和一代设备的解决方案。使用 MachineMetrics 设备，数据采集设备的安装既快速又直观——开箱即用。此外，它是可扩展的，使数据能够通过本机集成和 API 被其他系统（例如 CMMS）使用。

2。检测

检测机器性能和健康状况对成功至关重要。 MachineMetrics 允许连接数字和模拟传感器。它可以捕获 PLC 数据并将其标准化，以包括传感器测量、警报、速度、负载、进给速率等。由于 MachineMetrics 设备通过 EtherNet、Wi-Fi 甚至蜂窝网络在边缘处理数据，因此检测非常可靠。分析平台返回的实时数据为用户提供了在机器条件允许时快速采取行动的能力。

3。预测

每个制造公司的需求都不同。虽然状态监测和预测性维护使用基于 AI 驱动的高级分析和机器学习的预测，但数据驱动的维护计划的圣杯是规范性维护。基于历史机器数据、实时状态监测以及对油品寿命、振动和高频数据等变量的深入分析，场景的价值怎么强调都不为过。这些高度准确、相关且可操作的预测使 MachineMetrics 平台与众不同。

4。卫生局

数据驱动的维护不仅仅是解决机械问题。这是关于维护整个工厂或车间的健康。驱动预测和管理检测的相同高级分析提供按班次、小时和产品类型的机器运行状况的深度可视化。这使维护人员和管理人员能够进一步完善他们的维护策略，并在问题和故障发生之前保持健康。

在数据驱动的维护方面，少即是多

多年来，公司传统上在维护策略上花费了无数美元。在大数据的力量使另一条道路成为可能之前，这些钱来自高昂的零件成本、不必要的停机时间和其他变数。

数据解锁了一种更简单、适应性更强的维护方法。通过数据驱动的维护，维护经理可以掌握实时数据和洞察力。他们可以自信地做需要做的事情，而无需额外或短缺。零件保持成本更低、刀具寿命更长、在最佳时间更换更准确意味着更高的生产率、更低的成本和更高的效率。

结果是由兆字节而不是数十亿美元驱动的维护。这意味着受过培训的员工可以使用数据以前所未有的方式了解工厂的机器。这意味着使用数据来运行制造维护，而不是使用维护来生成数据。

通过数据驱动的维护提高性能

使用 MachineMetrics 等机器数据平台的公司可以提高效率、降低成本并解锁隐藏容量。他们甚至可以使用相同的系统来改善他们的整体机器健康状况并构建数据驱动的维护计划。

MachineMetrics 可以帮助您利用准确的数据为 CMMS 增加重要价值，或者更有效地管理维护。通过利用关于机器状况的实时数据和可操作的见解，公司可以将其维护性能提升到前所未有的水平。

让维护更上一层楼