预测性维护的实时价值

工厂环境中机器停机的成本是多少？这取决于你如何计算它。

生产损失、闲置工人的人工成本、库存费用——这些都是直接成本。但也有间接成本，这可能更具破坏性......包括客户信心的丧失 .您的成本将取决于您公司的独特情况，但大多数制造专业人士都会同意将机器停机时间保持在最低限度。几十年来，预防性维护 (PM) 一直是避免代价高昂的停机时间的首选策略。

什么是预防性维护？

预防性维护是根据时间和使用情况定期安排的服务。 例如：XYZ 机器在使用 1,000 小时或每六个月后将更换零件 ABC .当零件损坏和中断生产时，PM 策略通常比更换零件更有效。

至少，这是假设。但是有与 PM 相关的成本。它会使机器脱机，并涉及必要维护工作的人工费用——即使在计划将中断降至最低时也是如此。这些问题产生的成本引出了一个问题：围绕时间和使用情况制定的时间表是否有意义？

它曾经做过一次，当时我们在安排维护时只需要处理时间和使用情况统计信息。但由于数据可用性的增加，我们今天有更多的选择。现在，维护经理可以访问有关其机器运行状况和性能的实时信息。这种更高的数据可用性催生了更高级的策略：预测性维护或 PdM . 借助 PdM，工厂可以检测和预测潜在的机器故障，帮助保护工人安全、维持正常运行时间并为实现生产目标做出贡献。

预测性维护工具

预测性维护策略可通过多种技术实现，包括：

• 传感器： 传感器嵌入在关键机械中，以检测温度、振动、平衡、润滑剂或水流等方面的异常波动。虽然振动和温度变化是设备故障的常见先兆，但其他关键部件可能有不同的参数需要测量。
• 超声设备： 超声波设备可以检测加压系统的泄漏，有时会产生人耳无法检测到的声音。超声波检测可以在裂缝变得危险和昂贵之前立即识别它们。
• 热成像： 热成像使用红外线检测来监测通过电子元件的热量流动。当零件开始劣化时，温度会随着电阻的增加而升高。热成像测试可以立即揭示这些温度变化，让您采取行动。随着时间的推移收集的数据越来越多，您将更准确地了解何时需要维护。
• 流体分析： 流体分析以润滑油为重点，通过定期目视检查、流体化学性质检查和磨损调查来确定何时需要换油。流体分析不是基于时间或使用情况的方法，而是确保在需要时及时更换机油——不早也不晚。这可以减少浪费、增加正常运行时间、延长机器寿命并最终提高性能。

这些技术可以让我们了解机器的表现——并在问题发生之前准确预测问题。

那么，与传统的预防性维护策略相比，预测性维护工具如何改进操作？预测性维护可以通过两种方式帮助工厂节省开支。

• PdM 通常会减少机器离线的时间，并防止对仍然可用的部件进行不必要的更换。
• 工厂可以将以前分配给执行 PM 维护的资源重定向到更具战略意义的任务，并利用节省的时间从事持续改进活动，以提高整体效率。

与预防性维护方法相比，采用预测性维护策略还有许多其他优势。它们包括更有效地管理工作订单、提高安全性、减少责任风险以及更有效地计划设备更换的能力。

公司变得更加全面地由数据驱动，以数据为中心的方法的好处几乎改善了运营的所有方面，从营销和销售到产品开发，再到供应链管理。使用数据来实现维护操作的现代化也没有意义吗？

如果您有兴趣探索向预测性维护的过渡，请在此处下载我们的白皮书或立即联系我们，了解使用预测性维护策略可以节省多少资金。