将预测性维护推向新高度:三大专家建议
我们之前撰写过实施预测性维护计划的建议,现欲深入探讨。优先资产、识别关键绩效指标、利用最佳技术皆为良策。但我们还有更多建议如下。
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重视员工培训与变更管理
确保所有必要所有者、经理、工程师、工人甚至承包商理解并支持您的预测性维护计划、其预期目标及各自角色至关重要。这通常包括开发培训计划,涵盖如何在各自责任领域实施预测分析。他们还必须知道如何收集驱动维护实践所需数据。这种转型在各层面都充满挑战,务必采用允许员工调整、提问、特别是提出改进建议的做法。
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开发您的预测模型
现在员工知晓收集何种数据及原因,是时候利用数据开发模型,预测从维护需求到设备完全故障的一切。利用高级分析,含传感器、数据收集设备、专业软件分析一切,针对您的特定应用甚至整个运营创建预测洞察。例如,这些模型可判断特定旋转设备在特定转速下运行一定小时数后趋于减速,并为这些机器制定维护计划。我们还鼓励在模型中实施反馈循环,允许在必要时开发新数据和更新以随时间改进维护实践。
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试点测试
您也可在选定资产上试点测试,检查预测性维护计划对比未使用新举措资产的有效性。此做法允许A/B(甚至C/D)测试性能数据。此数据对在其余运营实施实践、微调当前计划至关重要。随后可用这些发现将新实践扩展到设施其他区域甚至其他地点,以较小初始设置成本和更短时间收集关键数据。
HDS如何助您持续实施预测性维护计划
Houston Dynamic Supply团队可助您启动和改进预测性维护计划。我们通过对旋转和其他设备进行高级巡检、诊断测试、数据收集,识别改进机会。也可利用您关键绩效指标数据帮开发改进维护计划,并在本地设施执行维修和重建。联系我们与专家探讨我们如何提供帮助。
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