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工业互联网制造业,从反应性到设备预测性维护

发布日期:10-31 10:01 分类:工业互联网 阅读次数:283

摘要工业互联网-物联网对制造业产生了最大的影响 - 改造商业模式,提高整体产量和自动化流程。在内部,工业互联网-物联网浪潮简化了工厂设备维护,而在外部,它使制造商能够增强客户支持服务。与反应性维护成为常态 ...

工业互联网-物联网对制造业产生了最大的影响 - 改造商业模式,提高整体产量和自动化流程。在内部,工业互联网-物联网浪潮简化了工厂设备维护,而在外部,它使制造商能够增强客户支持服务。

与反应性维护成为常态的传统时代不同,制造公司现在可以在客户意识到问题存在之前主动处理问题。最终结果是无忧无虑的客户体验,其根源在于减少停机时间和维护成本。


通过物联网使制造商能够提高其以客户为中心的商数,毫不奇怪,全球物联网解决方案的支出预计将从2015年的290亿美元增加到2020年的700亿美元。显然,下一波制造业 - 智能制造业。

响应系统可实现主动性能

基于日历和反应性维护的实践逐渐被用于预测性维护制度--26.4%的制造商已经通过预测性维护应用程序跟踪产品性能。随着其他制造商逐渐表达对物联网的兴趣,预计运营预测维护市场规模将从2015年的5.823亿美元增长到2020年的18.843亿美元。


制造商正在整合价值链中的大量数据并对其进行分析,以利用有关资产利用率,故障预测和资产寿命的见解。例如,每当资产的特定组件或部分最佳地发挥作用时,资产就通过机器到数据技术和远程监控应用程序将必要的信息发送到中央系统。  

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建立以客户为导向的服务生态系统还要求制造商专注于在其已安装的基础上维护单个产品。实时收集已安装的基础信息可以极大地提高他们为客户创造的价值,并提高售后服务的盈利能力。对已安装基础的远程监控还可以远程提供服务。


最重要的是,它最终会产生新的收入来源,同时提高客户满意度 - 此类服务的更高市场渗透率使制造商能够在产品不销售的经济衰退期间抵消收入下降。

不断传达其润滑水平,振动和热性能,以及其他特性和资产健康指标。这些信息使资产管理团队能够在导致突然停机或故障之前检测可能的故障点或弱点,从而无缝地将物理资产,人员和流程连接在一起。


受这些功能的鼓舞,许多制造公司正在采用物联网生产和监控流程来降低成本,提高安全性,制造强大的产品,并提高整体设备效率。

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从长远来看,物联网生产和监控流程可以提供其他好处。制造工厂可以更好地了解生产车间,提高生产率并提高盈利能力。预测性维护可以简化优化正常运行时间的可靠性并安排停机时间,从而及时满足客户订单。


此外,由于预测性维护计划涉及使用中央数据库,该数据库保留备件,资产健康和客户订单,跟踪成本和确保适当的财务管理也将减轻负担。

迈向效率模型

随着物联网成为强大的转型力量,制造企业很快就必须选择正确的预测维护模型来进行工厂设备维护和客户体验增强。虽然物联网风暴特别推动了复合分析模型的使用,但制造商也可以选择传统的分析模型来实现这两个方面:

  • 传统的分析模型区分可修复和不可修复的部分,以根据使用时间预测故障。这些模型利用历史故障时间数据来确定零件的未来故障。在制造商没有传感器数据详细信息的情况下,这些模型证明特别有用。

  • 对于复合模型,不同之处还在于识别导致零件失效的因素。除了传统分析模型的通常特征之外,该特征可用。


对于制造商而言,问题是哪种模型更适合他们的特定需求。为此,需要考虑几个问题。首先,数据的可用性是决定哪种模型适当的关键决定因素。当导致零件故障的事件数据和零件故障信息本身可用时,复合模型更适合。另一方面,当只需要索赔数据时,传统模型往往更合适。

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影响分析选择的其他因素是零件的性质 - 可修复或不可修复的完全不同的故障预测处理 - 以及零件生命周期的阶段(引入,增长和成熟或下降)。

通过正确的模型,制造商可以将他们的预测性维护工作提升到新的水平。随着越来越多的参与者意识到这一点,我们将看到更加智能,盈利和高效的制造业务。


工业互联网制造业,从反应性到设备预测性维护

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