산업기술
산업 제조
개별 제조업체에게 기계는 생산의 생명선입니다. 장비를 적절하게 유지 관리하면 효율적인 생산, 비용 절감, 정시 납품 및 고객 만족도 향상을 모두 달성할 수 있습니다.
기업은 유지 관리 일정을 개발하기 위해 계속해서 광범위한 평균과 기대에 의존해 왔습니다. 예를 들어, 과거 평균(또는 OEM 권장 사항)을 기반으로 30일마다 또는 100개의 부품마다 장비를 유지 관리합니다.
장비 활용, 부품 고장, 공구 마모, 진동 및 기타 장비 상태와 같은 복잡성은 유지 관리를 배포할 때 역사적으로 고려되지 않았습니다.
연결된 작업을 통해 장비 성능 및 상태 데이터가 유지 관리 활동에 영향을 미치는지 확인하는 방법이 있습니다. 이렇게 하면 유지 관리 활동이 필요할 때만 수행되므로 비용이 많이 드는 과도한 유지 관리의 가능성이 줄어들고 장비 오류가 방지됩니다.
어떻게? 보다 효과적인 유지 관리 프로그램을 가능하게 하기 위해 실시간 및 과거 기계 데이터를 캡처합니다.
기계 데이터를 실시간으로 자동 캡처, 표준화 및 컨텍스트화함으로써 장비를 최적으로 유지 관리하도록 유지 관리 프로그램을 설계할 수 있습니다. 아래에서는 머신 데이터 플랫폼인 MachineMetrics가 어떻게 CMMS(Computerized Maintenance Management System) 및 전반적인 유지 관리 프로그램에 중요한 가치를 추가할 수 있는지 살펴봅니다.
전산화된 유지보수 관리 시스템의 가치는 기계에서 수집된 데이터의 양과 품질에 의해 크게 향상됩니다. 역사적으로 이것은 유지 보수 기술자가 수동으로 장비를 모니터링하고, 오류를 문서화하고, 유지 보수 작업 주문을 실행하여 수행되었습니다.
문제는 수동으로 수집된 데이터가 운영자와 유지보수 팀에게 엄청나게 낭비되는 시간일 뿐만 아니라 조치를 취하기 어려운 지연되고 부정확한 데이터를 초래한다는 것입니다.
머신 데이터를 자동으로 수집하고, 장비의 모든 제조사와 모델에서 표준화하고, 컨텍스트를 추가하고, 알림 및 시각화를 통해 일선 사용자에게 즉시 전달하거나 CMMS와 같은 관리 시스템으로 전달하는 플랫폼인 MachineMetrics를 입력하십시오.
이제 장비 성능 및 상태에 대한 정확한 실시간 데이터를 사용하여 유지 관리를 효율적으로 배포하거나 모델을 개발하여 언제 오류가 발생할지 예측할 수 있습니다.
유지보수 프로그램을 위한 머신 데이터의 가치를 살펴보겠습니다.
MachineMetrics 플랫폼을 사용하여 머신 데이터를 처리하면 CMMS가 최적의 성능을 달성할 수 있도록 하는 통찰력이 생성됩니다. 그런 다음 유지 관리 일정은 실시간 데이터와 실제 마모 및 장비 상태를 기반으로 할 수 있습니다.
이는 기계 상태를 위한 전략이 달력 기반 또는 사후 대응이 아닌 사전 예방 및 예측으로 설계될 수 있음을 의미합니다. 이 기계 상태 데이터에는 부품이 고장나기 전에 관리자와 기술자가 대응할 수 있도록 하는 진단 데이터와 통찰력도 포함됩니다. 이렇게 하면 가동 중지 시간이 줄어들고 기계가 더 큰 손상을 입을 위험이 없습니다.
유지 관리 관리자는 내부 직원, 필요한 노동력 및 교대 근무량, 일상적인 유지 관리를 수행하는 데 필요한 부품 및 유체, 장비의 품질 및 수명에 이르기까지 프로그램 감독과 관련된 많은 변수를 알고 있습니다.
운 좋게도 그들은 CMMS 시스템을 갖추고 있어 이러한 모든 부분을 관리할 수 있어 자원을 최대한 효과적으로 사용할 수 있습니다. 그러나 실제 생산 데이터가 아닌 수동으로 수집된 유지 관리 로그와 OEM 제안에 의존하여 프로그램을 실행하는 경우가 많습니다. 머신 데이터를 CMMS로 푸시하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
CMMS에서 사용할 수 있는 데이터는 무엇입니까? 작업, 다운타임 이벤트, 부품 수, OEE, 기계 진단, 환경 조건 등
이것이 CMMS 및 유지 관리 관리자가 리소스를 효과적으로 할당하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
유지보수 팀은 달력 기반 접근 방식에서 머신 데이터를 사용한 상태 기반 유지보수로 즉시 이동할 수 있습니다.
MachineMetrics 워크플로를 통해 기업은 전반적인 유지 관리를 전체적으로 볼 수 있습니다. 이는 인사이트를 사용하여 올바른 결정을 내리기 위해 상태와 건강에 대한 전체적인 관점을 갖는 것을 의미합니다.
다음은 유지 관리가 실행되는 방식과 MachineMetrics를 CMMS와 함께 또는 독립 실행형 유지 관리 솔루션으로 사용하는 방법에 직접적인 영향을 미치는 몇 가지 주요 기능입니다.
CMMS 시스템에는 보고 기능이 있어 관리자가 공장, 장비 및 직원 성과를 드릴다운하고 더 잘 이해할 수 있습니다. 이를 통해 팀에서 실패를 해결하는 데 걸리는 시간 및 미결 작업 주문과 같은 심층 분석이 가능합니다.
그러나 이러한 도구가 맞춤화되고 정교해 보일 수 있지만 매우 정확한 데이터를 제공할 가능성은 낮으므로 잘못된 가정과 잘못된 의사 결정으로 이어질 수 있습니다.
유지 관리의 핵심은 "기계 작동 유지"이므로 CMMS 시스템이 장비 자체에서 제공되는 강력한 데이터 세트를 갖는 것이 필수적입니다. 장비에서 직접 가져온 데이터만 장비 활용도, 가동 중지 시간, MTBF, OEE 등에 대한 전체 정보를 말할 수 있습니다. 이는 유지보수 팀이 벤치마크를 설정하고 가장 큰 기회의 우선 순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
MachineMetrics를 사용하여 실시간 기계 상태를 수집 및 분석하고 CMMS에서 자동으로 작업 주문을 생성하여 유지 관리 활동 자동화 .
산업 인터넷과 IoT 시대에 유지 관리 전략이 빠르게 성숙하고 있습니다. 그들은 더 높은 가치를 제공하고, 프로세스 최적화를 위한 추가 경로를 제공하고, 더 큰 효율성을 제공합니다. 다음은 데이터 기반 유지 관리 프로그램을 달성하기 위한 몇 가지 단계입니다.
데이터 수집은 IoT 지원 산업 유지 관리 솔루션의 원동력입니다. 많은 단편화된 솔루션에는 장치, 소프트웨어 및 연결 하드웨어의 패치워크가 필요합니다. MachineMetrics는 열악한 산업 환경과 모든 OEM 및 장비 세대에서 작동하는 유일한 솔루션입니다. MachineMetrics 장치를 사용하면 데이터 캡처 장치를 빠르고 직관적으로 설치할 수 있습니다. 또한 확장 가능하므로 기본 통합 및 API를 통해 CMMS와 같은 다른 시스템에서 데이터를 사용할 수 있습니다.
기계 성능과 상태를 감지하는 것은 성공에 매우 중요합니다. MachineMetrics를 사용하면 디지털 및 아날로그 센서를 모두 연결할 수 있습니다. PLC 데이터를 캡처하고 센서 측정, 알람, 속도, 부하, 이송 속도 등을 포함하도록 표준화할 수 있습니다. 그리고 MachineMetrics 장치는 EtherNet, Wi-Fi 또는 셀룰러를 통해 에지에서 데이터를 처리하기 때문에 탐지가 매우 안정적입니다. 분석 플랫폼에서 반환된 실시간 데이터는 사용자에게 기계 상태가 보장될 때 빠른 조치를 취할 수 있는 기능을 제공합니다.
모든 제조 회사의 요구 사항은 다릅니다. 상태 모니터링 및 예측 유지 관리는 AI 기반 고급 분석 및 기계 학습에 기반한 예측을 사용하지만 데이터 기반 유지 관리 프로그램의 성배는 처방적 유지 관리입니다. 과거 머신 데이터, 실시간 상태 모니터링, 오일 수명, 진동 및 고주파 데이터와 같은 변수에 대한 심층 분석을 기반으로 한 시나리오의 가치는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이러한 고도로 정확하고 관련성 있고 실행 가능한 예측은 MachineMetrics 플랫폼을 다른 플랫폼과 차별화합니다.
데이터 기반 유지 관리는 단순히 기계적 문제를 해결하는 것이 아닙니다. 전체 공장 또는 작업 현장의 상태를 유지하는 것입니다. 예측을 주도하고 탐지를 관리하는 동일한 고급 분석은 교대, 시간 및 제품 유형별로 기계 상태를 심층적으로 시각화합니다. 이를 통해 유지 관리 직원과 관리자는 모두 유지 관리 전략을 더욱 연마하고 문제와 장애가 발생하기 전에 상태를 유지할 수 있습니다.
기업은 전통적으로 수년 동안 유지 관리 전략에 셀 수 없이 많은 비용을 지출했습니다. 빅 데이터의 힘으로 다른 경로가 가능해지기 전에 이러한 비용은 높은 부품 비용, 불필요한 가동 중지 시간 및 기타 변수로 인해 발생했습니다.
데이터는 유지 관리에 대한 더 간단하고 적응 가능한 접근 방식을 제공합니다. 데이터 기반 유지 관리를 통해 유지 관리 관리자는 실시간 데이터와 통찰력을 얻을 수 있습니다. 추가 또는 부족 없이 자신 있게 필요한 작업을 수행할 수 있습니다. 부품 유지 비용 절감, 공구 수명 연장, 최적의 시기에 더 정확한 교체가 가능하다는 것은 생산성 향상, 비용 절감, 효율성 향상을 의미합니다.
그 결과 수십억 달러가 아닌 메가바이트로 유지 관리가 이루어집니다. 이전에는 불가능했던 방식으로 공장의 기계를 이해하기 위해 데이터를 사용하도록 훈련된 직원을 의미합니다. 또한 유지 관리를 사용하여 데이터를 생성하는 대신 데이터를 사용하여 제조 유지 관리를 실행하는 것을 의미합니다.
MachineMetrics와 같은 머신 데이터 플랫폼을 사용하는 회사는 효율성을 개선하고 비용을 절감하며 숨겨진 용량을 확보할 수 있습니다. 동일한 시스템을 사용하여 전반적인 기계 상태를 개선하고 데이터 기반 유지보수 프로그램을 구축할 수도 있습니다.
MachineMetrics는 정확한 데이터를 활용하여 CMMS에 상당한 가치를 추가하거나 단순히 유지 관리를 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 기계 상태에 대한 실시간 데이터와 실행 가능한 통찰력을 활용하여 이전에 도달하지 못한 수준으로 유지 관리 성과를 높일 수 있습니다.
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예측 유지 보수, 정말 필요하십니까? 아마도, 하지만 먼저 그것이 무엇이며 어떻게 작동하는지 알아야 합니다. 그런 다음 자신의 상황을 살펴보고 자신에게 가장 적합한 것이 무엇인지 결정해야 합니다. 기초부터 시작하겠습니다. 예측 유지보수에 대한 확실한 이해입니다. 예측 유지보수란 무엇입니까? 잘 작동하면 마법의 수정구 유지 보수 같은 느낌이 듭니다. 미래를 내다볼 수 있는 능력으로 문제가 발생하기 직전에 유지 관리를 수행할 수 있으므로 계획에 없던 가동 중지 시간을 기본적으로 0으로 줄일 수 있습니다. 그러나 그것은 마술이
나는 항상 내 장비의 가치를 극대화하려면 어떻게 해야 합니까?라는 질문을 받는 것 같습니다. 또는 이봐, 내 기계가 더 빨리 팔릴 수 있는 비결은 무엇입니까? 답은 간단합니다. 더 많은 관심을 끌고 장비에서 추가 가치를 얻기 위해 할 수 있는 일이 많습니다. 다음은 투자 수익을 극대화하고 판매 프로세스를 최대한 빠르게 하기 위해 따라야 하는 6가지 간단한 규칙입니다. 청소 선명하고 선명한 사진 촬영 액션 동영상 보기 좋은 기계 사양 적절한 가격 책정 자격을 갖춘 신뢰할 수 있는 기계 딜러와 협력 몇 분만 더 하고 몇 장의 사