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为了使任何设备获得更好的投资回报,需要分析成本的重要组成部分以及设备可用性,并制定纠正措施。

例如,大数据支持,数据建模,工厂可能会测量工作类型(预防性、预测性、故障和修改)、人工和材料,以确定其工作中的重要差距维护能力。我们假设这样的分析将提供以下信息:10%的工作是预测性的,40%是预防性的,30%是意外故障,大约20%的PM是每月短期关闭的。虽然在高水平上这看起来还可以,但是预防性维护和预测性维护之间可能存在巨大的重叠。这种非预期的重叠增加了成本,这是因为预防性维护和预测性维护等各种活动没有在一个统一的系统中进行规划。

大多数工厂可以在很长一段时间内建立PM计划。创建pm是因为它们被跳跃以减少失败。随着时间的推移,这些预防性维护计划将逐渐包括检查。植物可能观察到一些高能见度的发病率,可能需要额外的PM。将设置频率,并将PM应用于与故障设备相似的每件设备。很自然,如果机器出了故障,老板会不高兴,PM会让老板不那么不高兴。随着时间的推移,预防性维护的数量增加到很多没有完成的程度;即使有广泛的预防性维护计划,仍然有无法消除的故障。

随着预防性维护计划随着额外的故障而趋于稳定,大数据下载,此外,一元云购下载,电厂还将通过振动分析(通常会取得一些成功)监测一些高度关键的设备,从而启动PdM计划。在大多数情况下,这些新的产品数据管理计划也带来了额外的好处,并导致增加成功,该计划将增长。如果组织对PdM的实施有大量的合作支持,他们通常会将该技术应用到50%的已知资产上,并使用所有可用的技术。为确定需要监控的资产数量,工厂应确定其可支持的技术人员数量,然后购买执行工作所需的设备。

结论:计划良好的维护策略需要预防性和预测性方法的混合。规划这些策略应该清楚地记录下来,以及它会带来什么好处。编制了维护策略并记录了相应的效益,可与当前绩效一起使用,以确定该地区未来可能的改进,消防物联网,从而提高资产利用率。。

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