Zamanlanmış makine duraklarının neden geçmişte bulunduğunu öğrenin.

Hala ekipman arızalarını önlemek için müdahalelerin periyodik olarak gerçekleştiği önleyici bakım programları olan endüstrileri ve tesisleri bulmak zor değildir. Gerçekten mi? Bu teknik geçmişte olmuştur! Aracınızın parçalarını değiştirmeyi düşünün, koruyucu bakım yapılması, aşınma göstermese veya verimlerinin azalmasına rağmen, belirtilen sayıda sabit kilometre temelli parçaları değiştirmeye devam etmektir. Tahmini bakım, programlı denetimlere ihtiyaç duymadan, şirketlerin dijital dönüşümleri için bir gerçektir. Şirketler, büyük veri ve makine öğrenimi kavramlarının kesişiminde uygulanan bu teknolojinin uygulanmasıyla, daha iyi operasyonel verimlilik, ekipman maliyetlerini ve duruş sürelerini azaltmak için proaktif varlık yönetimi yaklaşımları benimseyebilirler.

İlgili Bilgilerin Teslimi

Endüstriyel tesisler, sensörler ve HMI/SCADA sistemleri aracılığıyla zaten büyük miktarda veri rapor etmektedir. Bununla birlikte, bilginin arkasındaki analitik bağlamsallaştırma olmadan, sonuçlar sınırlı bir değere ve verinin çok iyi kullanılmamasına neden olur. Tahmine dayalı analitiği desteklemek için kullanılabilecek en çeşitli yazılım çözümleri arasında, daha temel düzeyde tarihçilerimiz var. Operatörlerin sorunları çözmek için proaktif önlemler almalarını mümkün kılan geçmiş hataların olası nedenlerini belirlemek için zaman serileri ve geçmiş verilerin analizine izin verir. İkinci bakım vadesi, duruma dayalı izlemedir, ölçülebilir parametrelerin yaklaşmakta olan sorunların iyi göstergeleri olduğu durumlar için idealdir. Bu teknoloji ile kullanıcılar, kuralları önceden tanımlamaktadır ve bu kuralların ihlalleri bir servis siparişini otomatik olarak tetiklemektedir. Diğer kritik varlık senaryoları için, kestirimci bakım çözümleri, örüntü tanıma ve makine öğrenmesi gibi gelişmiş yöntemler kullanır. Böylece, anormalliklerin tespiti ve işaretlenmesi operasyonel problem haline gelmeden önce olur ve işi etkilemeden çözüme kavuşturulmasını sağlar.

Tahmini Bakım Uygulamasında En İyi Uygulamalar

Tam bir dönüşüm performansı yönetimi ile dijital bir dönüşüm sürecine başlamak için, veri yakalama teknolojilerini iki süreç boyunca pratik kavrayışla birleştirmek gerekir: 1-Strateji: Temel performans göstergelerini tanımlayın ve ardından insanları, süreçleri ve varlıkları gerçek zamanlı olarak bağlamak için dijital teknolojileri kullanın; böylece kurumsal verileri toplayan ve bağlamsal kılan kapalı bir dijital döngü yaratın. 2-Analiz: Ham verileri makine öğrenmesi ve gelişmiş örüntü tanıma yoluyla ilgili öngörülere dönüştürün. Makine öğrenme yeteneği, verimsizliklerin belirlenmesine yardımcı olur ve gelişmiş görselleştirme ve kontrol ve izleme teknolojileri ile birleştirildiğinde giderek daha güçlü hale gelir. Bu dönüşümün zorluğu çok büyük görünebilir, ancak arabalar gibi diğer pazarlardan bir şeyler öğrenirseniz ve gerçek zamanlı varlık kontrolüyle başlayarak aşağıdan yukarıya bir yaklaşım izlerseniz, bu yakın gelecekte bir gerçek haline gelecektir.