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    如何開啟一個成功的預測性維護計劃?

    發表時間::2022-10-10

    圖片來源:凌華科技


    作者 | Mohamed Abuali  


     

    將人置于數字化項目的重要位置,可能會讓項目實施成功的機會更大。


    預測性維護計劃(Predictive Maintenance,簡稱PdM),可以預測物理資產的未來狀態,并及時做出更明智的維護決策。這一理念的實施取決于信息技術 (IT) 和運營技術 (OT) 的融合。將人員、過程和技術結合在一起,是成功實施預測性維護計劃的關鍵。如果你從總體上看工業 4.0 工具,特別是預測性維護,它能影響的關鍵指標之一是運營的整體設備效率(OEE),其中包括正常運行時間、性能速度和質量,以及勞動生產率。 


    實施此類數字化工具可提供實時數據分析和預測,對于智能維護以及提高質量和勞動生產率具有直接影響。它將思維方式從被動的、可能手動管理的運營,轉變為更具預測性、規范性和主動性的運營。 


    但這不僅僅是為了提高正常運行時間。它還與運營中的其它系統相關聯,尤其是維護系統、備件系統、維護計劃和勞動力分配,以便管理層能夠獲得預測性洞察力??梢詼p少手頭的備件,這也減少了企業的開銷,也可以實現更主動的調度甚至預測性備件補給。該愿景正在推動制造領域,近乎實現零停機和零浪費,并以積極和有利可圖的方式直接影響業務。 


    那么,從哪里開始呢?如何建立一個成功的預測性維護計劃,從而對提升運營效率帶來更顯著的影響?


    1. 確立核心目標


    如果不確切了解數字化意味著什么,就無法在組織中啟動預測性維護計劃或任何其它數字化變革。關鍵的第一步是為組織制定 “數字化”的通用定義。


    有一種觀點認為,“數字化是一種幾乎即時、免費且完美無瑕的能力,可以將人、設備和物理對象連接到任何地方?!闭\然,這是一個廣泛而簡單的定義,但它全都與連接和共享信息有關。它是數據管理的核心,有助于創建程序標識。


    有了通用定義,下一個任務是定義計劃的核心目標 :確定“為什么”。


    我們都遇到過沒有明確定義“為什么” 的舉措,它們幾乎都失敗了。重要的是要弄清楚目的是什么,以及它不是什么。目標不是為了實施新技術,而是為了解決實際的業務問題。它將為企業創造新的核心競爭力并整合提高盈利水平的業務功能。 


    我們正在將技術和更新的工藝應用到前所未有的主流制造中。歸根結底,這是一種不同的思維方式。如果所有參與者不能始終注意該計劃的底線,那該計劃就很難實現長期成功。


     2. 執行前評估 


    在確定了核心目標后,接下來是確定適合該目標的成果和數字化重點領域。這就需要對現狀進行評估。它由一個團隊完成,組成人員包括工廠經理和各個部門的經理,包括生產、維護、IT 和其它部門——他們都對自己的系統了如指掌。


    該團隊的初始任務是記錄當前使用的工藝和系統,以評估哪些工作做得好以及知識和能力的差距。這包括查看基礎設施并確定關鍵工作中心和數據收集點。


    通過評估考慮并衡量當前設施的數字化轉型準備情況,包括差距分析,該分析不僅記錄工藝和技術的現狀,還具體描述了該現狀與數字化準備狀況之間的距離。


    評估包含一個試點項目,一個生產測試臺,它將部署所需的技術和實踐,以可證明的方式填補評估所識別的差距。在試點項目期間,評估階段開始。在這一步可以建立一個卓越中心 (CoE),用于研究和培訓項目工藝和技術方面的利益相關人員。


    完成所有這些之后,您可以開始執行轉型——實際的最后一步是在卓越中心支持的分階段部署中,將數字化創新擴展到工廠其余部分,最終擴展到整個企業。


    對任何初始轉型,我們的建議始終是“從大處著眼,從小處著手,快速擴展?!蹦肟紤]在組織的任何地方,都擁有預測性維護能力,并擁有世界一流的 OEE,這對全球化公司來說是一項巨大的改進——這就是從大處著眼。


    但是你必須從小處著手 :一個足夠小的試點項目,如果第一次由于某種原因失敗,時間和資源的損失可以忽略不計。團隊可以吸收所學并重新開始。然后,當成功來臨時,它可以從單一資產擴展到一條生產 線、一個工廠、第二個工廠,然后迅速擴展到整個企業。


     3. 為試點項目選擇合適的資產 


    證明預測性維護計劃的能力取決于成功的試點項目,因此必須使用數據為項目選擇合適的資產??梢栽诓煌瑢用孢M行分析 :

    ? 生產設備停機歷史 ; 

    ? 關鍵部件的質量數據 ; 

    ? 故障模式的頻率和類型。


    然而,現代或原始的方法一直用于跟蹤此類數據,例如,計算機化維護管理系統 (CMMS) 或企業資產管理 (EAM) 軟件或輸入日志的操作員筆記等,歷史數據對評估至關重要。但同樣重要的是需要參與討論的維護和運行人員的經驗。 


    數據驅動的四象限方法,可以引導為預測性維護計劃試點選擇合適的資產。在這種方法中,過去的停機事件被繪制在一個圖表上,事件頻率在一個軸上,停機時長在另一個軸上,然后將圖表分成幾個象限。


    第一象限是頻繁且停機時間長的故障(因此影響大, 成本高);這可能需要考慮重新設計。


    第二象限是停機時間短的高頻故障,這個問題需要通過保持備件庫存來解決。


    第三象限是針對持續時間短且頻率低的故障,需要通過定期維護來處理。


    第四象限是停機時間較長、成本較高、但頻率較低的故障,在這里可以為 PdM 試點計劃尋找合適目標。


     4. 收集、可視化和分析數據 


    一旦選擇了試點計劃的最佳資產,就可以啟動該計劃。安裝必須的傳感器和適當的軟件應用程序來收集、可視化和分析資產的生產數據,從而使資產就緒。 


    企業邁出了預測性維護的第一步,也許也是進入工業 4.0 技術的第一步,但與此同時,我們還需要意識到下面兩點的重要性:


    首先,企業實施數字化轉型不是因為它很酷,而是因為它可以解決業務問題,并幫助實現有針對性的業務成果,最終在更大規模上實現數字化。 


    其次,不僅僅是數據,還有做這項工作的人。永遠不要認為,接受了數字化技術,一切傳統的東西都不需要了。企業可能擁有了解機器或工藝并已使用它們多年的專家。收集和使用數字數據至關重要,但從專家那里獲得的見解可能包括有助于驗證結果的無價信息。這些人是寶貴的資產,也是任何數字化戰略的重要組成部分。


    關鍵概念: 

    ■ 如果不確切了解數字化意味著什么,就無法在組織中啟動預測性維護計劃或任何其它數字化變革。 


    ■ 永遠不要認為,接受了數字化技術,一切傳統的東西都不需要了。


    思考一下: 

    如何建立一個成功的預測性維護計劃,從而對提升運營效率帶來更顯著的影響?

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