2020了，還在耗費人力進行設備維護？設備故障預測了解一下

眾所周知，一般對設備安排預防性維護的兩種最常見方法就是是基于時間或使用情況來維護。

• 基于時間的維護方法就是您將確定每隔幾個月或幾年檢查，清潔或維護一臺特定設備。

•  基于使用情況的維護方法就是您將根據使用情況安排預防性維護。與未充分使用的機械相比，應更頻繁地維修頻繁使用的設備。

以上兩種方法都是比較老舊并且耗費人力物力的一種方式，在現在這個大數據時代下，許多工廠都已經淘汰掉了這種老舊的方法，而選擇了設備故障分析及預測方案，而這個方案到底是什么呢？

這是一種對設備在生產運行過程中產生的各類數據進行有機的整合和建模，最后降低設備維護成本，減少設備故障為生產、管理帶來損失的一種方法，采用的是大數據平臺和BI分析方式，比起以往的人力更全面更便捷。

慧都設備故障分析及預測方案架構

使用預測性維護可以做到：

•  對故障的種類、原因、影響等參數進行統計分析，并構建故障預測模型，為設備的購置、維修、升級等業務計劃提供支持。

•  設備劣化傾向分析，包含預防性維修和預測性維修。對設備的關鍵技術參數、關鍵零件使用情況等參數進行統計分析，提出預防性維修或預測性維修建議。

•  維修事件分析，對維修種類、維修時間等參數進行統計分析，為維修計劃及維修人員配置等工作提供支持。維修人員分析，統計每位維修人員的維修工作量，為績效考核、技能培訓等其他業務提供決策支撐。

• 分析設備的運作時間、運作狀態和實際產能等，為制定智能運維計劃，提供決策支持。

•  統計分析每種備件出入庫數量，結合設備故障預測、生產需求等預測備件需求，為備件購置等其他業務提供數據支撐。

某通信公司實施案例界面圖

點擊獲取案例

在您的設施中尋找可以通過常規維護防止故障模式的區域。預防性維護任務使設備受益，因為隨著時間的流逝或使用量的增加，發生故障的可能性也會增加。而在實施了設備故障分析及預測方案之后只需對時間或使用情況觸發器進行編程，您的系統就可以安排預防性維護任務，以供您的團隊完成。記錄保存，計劃和資源分配變得簡單，自動和高效。

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 如您的企業目前也希望改善設備故障問題，減少設備故障給生產帶來的損失，歡迎訪問慧都網咨詢，我們將針對性的提供解決方案并發送相關案例給您。