Программное обеспечение для профилактического обслуживания — это своего рода программное обеспечение для технического обслуживания, которое постоянно отслеживает состояние и производительность оборудования, чтобы обнаруживать возможные проблемы и соответствующим образом планировать техническое обслуживание. Программное обеспечение для профилактического обслуживания работает путем мониторинга и измерения переменных, таких как вибрации, звуки и температура, с помощью инструментов прогнозирующего обслуживания, таких как датчики оборудования или манометры. Затем программное обеспечение применяет прогнозную аналитику обслуживания, чтобы оценить необходимость ремонта. Распознавая ранние признаки неисправности оборудования, программное обеспечение для профилактического обслуживания позволяет фирмам применять упреждающий подход к обслуживанию.

Преимущества программного обеспечения для профилактического обслуживания

Когда профилактическое обслуживание правильно используется в качестве подхода к техническому обслуживанию, техническое обслуживание оборудования проводится только тогда, когда это необходимо. То есть непосредственно перед тем, как сбой вероятен. Это приводит к значительной экономии средств:

  • Сокращение времени, затрачиваемого на обслуживание оборудования
  • Сокращение количества рабочих часов, потерянных из-за технического обслуживания
  • Сохранение запасных частей и расходных материалов как можно более дешевыми.

Почему следует использовать программное обеспечение профилактического обслуживания?

Увеличение срока службы активов

Использование машинного обучения для заблаговременного обнаружения неисправностей машин и систем увеличивает срок службы приборов предприятия в среднем на 30 процентов.

Компании, применяющие предиктивное техническое обслуживание, сводят к минимуму не только негибкость повреждений, но и распространение проблем. Это связано с тем, что проблема в низкокачественной части может нанести ущерб критической части, сократив жизненный цикл актива.

Точные данные об объектах

Одним из преимуществ профилактического обслуживания является способность программного обеспечения прогнозировать среднее время между отказами на основе данных датчиков (MTBF).

Доступ к этим данным позволяет руководителям организаций определять наиболее экономически эффективное время для замены приборов, вместо того чтобы продолжать планировать дорогостоящие процедуры технического обслуживания, которые не позволят поддерживать оборудование в хорошем состоянии в долгосрочной перспективе. Алгоритм программного обеспечения CMMS позволит вам увидеть, когда затраты на техническое обслуживание и текущие эксплуатационные расходы превышают затраты на замену. В результате сделать уверенное суждение становится намного проще.

Подтверждение эффективности ремонта

Детекторы профилактического обслуживания могут использоваться, среди прочего, для анализа вибрации, анализа масла, тепловидения и наблюдения за оборудованием. И не только в повседневной деятельности. Перед перезапуском машины детекторы PdM используются для проверки успешности заполнения формы.

Это повышает безопасность и устраняет необходимость дальнейшего отключения, которое иногда требуется, когда ремонт некачественный или завершен лишь частично.

Меньше отказов инструментов

Инспектор по техническому обслуживанию должен избегать выхода из строя прибора, поскольку это может иметь серьезные последствия. Регулярный мониторинг состояния оборудования и операционных систем может снизить количество непредвиденных поломок машин более чем на 50%.

Использование системы технического обслуживания с мониторингом состояния позволяет руководителям предприятия получать данные о состоянии активов в режиме реального времени и предпринимать необходимые действия до того, как произойдет сбой. Система диагностического обслуживания может предотвратить непредвиденный отказ не менее чем на 90 %, тем самым устраняя поломки.

Заключение

Предиктивная аналитика помогает нам предсказывать будущие проблемы, используя старые данные. тем не менее, важно понимать, что прогнозная аналитика — это путешествие, а не пункт назначения. Он начинается с сопоставления правильного набора точек данных, интеграции с машиной для приема данных в реальном времени и повышения качества данных за счет отслеживания сбоев машины в реальном времени. Подготовка данных и их качество являются важнейшими входными данными для любой прогностической модели. Чем больше качественных данных мы можем вводить в прогностическую модель, тем выше ее точность.

Если вы считаете, что эта статья была актуальной и значимой для вас и помогла вам лучше понять программное обеспечение для профилактического обслуживания. Мы ценим ваш интерес к нашему блогу, по любым вопросам, пожалуйста, отправьте нам письмо по адресу [email protected], и не забудьте посетить наш сайт www.futureanalytica.ai для получения дополнительной информации.