預測性維護

運用預測性維護解決方案,提升機械加工連續運作時間並減少服務成本

大多數產業一旦出現機械停機成本,客戶通常會跳腳,進而要求簽訂更嚴格的連續運作時間與服務水準協議 (SLA)。製造商與服務供應商轉向投靠預測性維護技巧,以精確的即時加工資料來判斷機械狀態以及維護執行時機。此做法不管是應用在慣常或是時間性的預測性維護作業上都能省下許多成本,因為所有工作只在獲得保證之下才會執行。

預測性維護的主要價值,在於能夠方便排程用以修正錯誤的維護作業,防止非預期的設備故障情況發生。關鍵在於「在合適的時間提供適當的資訊」。只要瞭解哪些設備需要維護,就能更準確地規劃維護作業。依據您的連網產品所規劃的預測性維護解決方案,能夠協助您:

  • 進行更及時的維護作業以增加連續運作時間
  • 更縝密的維護作業規劃,可減少不必要的現場服務電話
  • 最佳化備用零件替換與管理作業
  • 減少「非預期的停止作業次數」,達成時間更短且次數更少的「預期停止作業次數」目標
  • 提升機械效能
  • 協助進行服務法規遵循報告

許多 Axeda 客戶開始串連自家產品以分析加工資料並推動預測性維護作業。這些客戶開始將企業規則實作到 Axeda 並將 Axeda 警報與警示整合到企業業務系統中,以便自動執行現場服務、備用零件部署及其他預測性維護工作。

所有機械都會透過溫度、紅外線、聲響、震動、電池電力與聲音感應器儀表來監控其狀態,以便早期發現維護需要。這些感應器都會饋送到複雜的規則中,用以判斷服務需要。

為了推動預測性維護計畫,客戶開始使用 Axeda Machine Cloud 來收集並管理來自 Software AG 之類商業夥伴的加工資料與視覺化與分析工具,以便分析資料並做出更明智的決策。舉例來說,某位 Axeda 客戶每分鐘可收集到自家機械所產生的數百則資料,因此可早期發現可能的故障情況,並且主動地排程維護或零件更換作業。針對先前故障情況所做的分析,發現軸承內部溫度與狀況,以及最終出現機械故障之間彼此有所關聯。這位客戶開始推動預測性維護作業,進而減少不必要的現場服務來電,並大幅增加連續運作時間。

Axeda 與 Software AG 具有下列功能特色,可提供即時物聯網分析解決方案所需的平臺與工具:

  • 物聯網資訊的即時大數據視覺探索功能
  • 運用快照並透過重要的績效指標,反映即時的視覺事件趨勢與深入見解
  • 運用應用程式,以視覺化方式將即時與歷史企業資料及物聯網資料整合呈現
  • 企業使用者可輕鬆組合並快速分享各式儀表板