大数据,不容易大幅度:克服工厂维护技术的新挑战
利用大数据和工业互联网(IIOT)的产品具有业界最前面的思维公司,不仅升级其设施,而且在他们领先地位的技术领先地位。
像许多其他行业一样,制造业正在进行技术革命。现在,“大数据”流行语已经遍布制造领域,随着时间的推移,IIOT正在为停机分析和预防带来新的可能性。但新技术并未出现新的挑战,特别是在地区工厂维护。那么组织如何克服这些挑战和转向大数据进入大奖励?
大数据,大益处
到那个时刻工业维护,大数据使预测分析更快,更容易,允许您从更诊断(或预防性)对主动的维护方法。这样,您可以在您的机器方面做出更多计算的决策,从而提高生产产出和显着的成本节约。除了热成像,超声/超声波,振动测试等特勤工具之外,您的工厂运营商可以确切地看到特定机器正在发生的情况并相应地计划。虽然这项技术可以为任何现代制造商建立强大的基础预测维护(PDM)程序,挑战在于确定要使用的正确数据 - 以及如何使用它。
更多信息,更多挑战
计算机化维护管理系统(CMMS)可以搅拌大量信息,准备分析,但如果您不知道如何使用它,这一切都有什么好处?您可能会在实施预测维护策略的早期阶段面临此障碍。为了克服工厂维护环境中的数据过载的负担,旨在选择对您的行业或生产目标特定的决策标准,并仅利用与该特定标准相关的数据。实现制作二进制文件的系统和程序,具有用于特定操作的限制,可能也有所帮助。一旦设置了这些细节,就留下了所有这些都是留下来的程序和策略。
称重成本
即使涉及员工和对PDM福利的全面了解,制造商在实施这些新技术时最大的挑战是他们的初始成本。在今天的竞争激烈的全球市场中,组织不能根据这项技术修复一切的期望基于预期投资。解决此处的最佳方法是开始小:花点时间识别与即时需求最相关的系统和进程,并实现管理它们的必要变更。这将有助于将数据量缩小到可消化量,降低成本,并仅改善必要的内部流程。这种重点是在潜入前进之前测试预测技术水域的好方法对数据的投资。
拥抱变革
在工业维护中越来越多的技术将最终导致流程的转变 - 让我们面对它,改变可能很难克服。随着普遍的介绍和学习全新方法,您的经验中的长期工人可能不会准备好采用新的先进,数据为中心的维护策略。幸运的是,大多数维护员工都是忠诚的,愿意随着时间的推移适应新的方法......你的组织只需要投入时间妥善训练您现有的劳动力和您的新员工。一旦您的团队看到大数据的好处,将获得新进程的信任将获得和维护。