CMMS-succes ontgrendelen: hoe machinedata onderhoudsefficiëntie drijft

Voor discrete fabrikanten zijn machines het bloed van de productie. Als apparatuur correct onderhouden wordt, dan kunnen efficiënte productie, lagere kosten, on-time levering en verhoogde klanttevredenheid allemaal bereikt worden.

Bedrijven hebben zich blijvend beroepen op brede gemiddelden en verwachtingen om onderhoudskalenders te ontwikkelen. Bijvoorbeeld, apparatuur elk 30 dagen of elk 100 onderdelen onderhouden op basis van historische gemiddelden (of gebaseerd op OEM-aanbevelingen).

Complexiteiten zoals apparatuurbenutting, onderdelfalen, gereedschapsinslijting, trilling en andere apparatuurcondities zijn historisch niet in rekening gebracht bij het implementeren van onderhoud.

Met een verbonden operatie is er een manier om ervoor te zorgen dat apparatuurprestaties en gezondheidsdata onderhoudsactiviteiten beïnvloeden. Dit zorgt ervoor dat onderhoudsactiviteiten alleen plaatsvinden wanneer nodig, wat de kans op kostbare overmatig onderhoud vermindert, terwijl apparatuurfalen vermeden worden.

Hoe? Door real-time en historische machinedata vast te leggen om een effectiever onderhoudsprogramma mogelijk te maken.

Door machinedata autonoom vast te leggen, te standaardiseren en te contextualiseren in real-time, kunnen onderhoudsprogramma's ontworpen worden om apparatuur optimaal te onderhouden. Hieronder verkennen we hoe MachineMetrics, een machine data platform, significante waarde kan toevoegen aan uw Computerized Maintenance Management System (CMMS) en onderhoudsprogramma in het algemeen.

Hoe machinedata onderhoud optimaliseert

De waarde van Computerized Maintenance Management Systemen wordt aanzienlijk verbeterd door het volume en de kwaliteit van de verzamelde data van machines. Historisch is dit gedaan door onderhoudstechnici handmatig apparatuur te monitoren, falen te documenteren en onderhoudswerkorders uit te voeren.

Het probleem is dat handmatig verzamelde data niet alleen een ongelooflijk verspilling is van tijd voor operators en onderhoudsteams, maar resulteert in vertraagde, onnauwkeurige data die moeilijk actionable is.

MachineMetrics, een platform om machinedata autonoom te verzamelen, te standaardiseren over alle merken en modellen apparatuur, context toe te voegen, en het onmiddellijk te leveren aan frontline gebruikers via notificaties en visualisaties, of in managementsystemen, zoals een CMMS.

Nu kan real-time, accurate data over machineprestaties en condities gebruikt worden om onderhoud efficiënt in te zetten, of zelfs modellen te ontwikkelen om te voorspellen wanneer falen zullen optreden.

Laten we de waarde van machinedata voor uw onderhoudsprogramma verkennen:

Onderhoudsstrategieën transformeren

Wanneer machinedata verwerkt wordt met het MachineMetrics-platform, genereert het inzichten die het CMMS in staat stellen om optimale prestaties te behalen. Onderhoudsschema's kunnen dan gebaseerd worden op real-time data en actuele slijtage en condities van de machine.

Dit betekent dat strategieën voor machinegezondheid ontworpen kunnen worden om proactief en voorspellend te zijn in plaats van kalender-gebaseerd of reactief. Deze machinegezondheidsdata omvat ook diagnostische data en inzichten die managers en technici in staat stellen te reageren voordat een onderdeel faalt. Dit vermindert downtime en elimineert het risico op grotere schade aan de machine.

• Old School: Reactief/Correctief of Kalender-gebaseerd
• New School: Proactief of Condition-based
• Future School: Voorspellend of Voorschrijvend

Resource Management

Onderhoudsmanagers zijn zich bewust van de vele variabelen geassocieerd met het overzien van hun programma, van hun interne personeel, tot de hoeveelheid arbeid en diensten vereist, tot onderdelen en vloeistoffen nodig om routine-onderhoud uit te voeren, tot de kwaliteit en levensduur van de apparatuur.

Gelukkig hebben ze CMMS-systemen op de plek om al deze stukjes te managen, zodat de middelen tot hun beschikking zo effectief mogelijk gebruikt kunnen worden. Maar ze vertrouwen vaak op handmatig verzamelde onderhoudslogs en OEM-suggesties om het programma te draaien, in plaats van actuele productiedata. Door machinedata in een CMMS te duwen, kunnen betere beslissingen genomen worden.

Welke data kan in de CMMS gebruikt worden? Jobs, downtime-gebeurtenissen, deelaantallen, OEE, machinediagnostiek, omgevingscondities, etc.

Hoe helpt dit CMMS en onderhoudsmanagers om middelen effectief toe te wijzen?

• Een beter begrip ontwikkelen van het benodigde personeel om de faciliteit te ondersteunen
• Schema's bouwen die verwacht onderhoud ondersteunen
• Kosten voorspellen geassocieerd met routinematig onderhoud zoals onderdelen- en vloeistofkosten
• De levenscyclus van apparatuur managen om kapitaalinvesteringen te rechtvaardigen

Werkorderbeheer

Onderhoudsteams kunnen onmiddellijk van een kalender-gebaseerde benadering naar condition-based onderhoud overgaan met machinedata.

MachineMetrics workflows staan bedrijven toe om hun algehele onderhoud holistisch te bekijken. Dit betekent een volledig overzicht van condities en gezondheid om de juiste beslissingen te nemen met het gebruik van inzichten.

Hieronder zijn een paar van de sleutelfeatures die direct invloed hebben op hoe onderhoud uitgevoerd wordt, en hoe MachineMetrics in tandem met een CMMS gebruikt kan worden, of als een standalone onderhoudsoplossing:

• Automatisering: Wanneer een machinegebeurtenis zoals een alarm, downtime of conditiedrempel bereikt wordt, kan een geautomatiseerde workflow onmiddellijk een werkaanvraag of werkorder in de CMMS aanmaken. [Video vanaf hier]
• Notificaties en Alerts: Of u nu een CMMS gebruikt of niet, machinedata kan gebruikt worden om de juiste persoon automatisch te alarmeren wanneer een gegeven conditie optreedt, zoals een machine downtime. Bijvoorbeeld, een e-mail of tekstbericht naar een onderhoudsmanager.
• API's en Integraties: MachineMetrics heeft native integraties met verschillende CMMS, zoals MaintainX, FiiX en Upkeep, en met niet-onderhoudssystemen zoals ERP en MES-systemen.
• Real-time machinedata: MachineMetrics vangt uitgebreide, real-time machinedata - zoals alarmes, condities en cyceltellingen - die aangeven wanneer een machine binnenkort onderhoud vereist. Wanneer een falen onmiddellijk dreigt, kan de juiste persoon onmiddellijk genotificeerd worden.

Ontdek alle MachineMetrics integraties

Integraties Hub

Rapportage en analyse

CMMS-systemen hebben rapportagefunctionaliteit, waardoor managers kunnen indikken en de plant-, apparatuur- en personeelsprestaties beter begrijpen. Dit kan diepanalyse toestaan, zoals hoe lang het duurt voordat het team een falen oplost, en welke werkorders openstaan.

Maar hoe aangepast en gesofisticeerd deze tools ook kunnen lijken, ze zijn onwaarschijnlijk om hoogaccurate data te leveren, wat kan leiden tot geflawde aannames en slechte besluitvorming.

Met de kern van onderhoud 'machines laten draaien', is het essentieel voor CMMS-systemen om een robuuste dataset te hebben geleverd door de apparatuur zelf. Alleen data rechtstreeks van de apparatuur kan het volledige vertellen over machinebenutting, downtime, MTBF, OEE, etc. Dit zal onderhoudsteams helpen benchmarks te vestigen en de grootste kansen te prioriteren.

Gebruik MachineMetrics om real-time machinecondities te verzamelen en te analyseren en automatisch werkorders in uw CMMS aan te maken om onderhoudsactiviteiten te automatiseren.

Stappen in data-gedreven onderhoud

In de industriële internet- en IoT-leeftijd rijpen onderhoudsstrategieën snel. Ze leveren een hogere waarde, bieden een additioneel pad naar procesoptimalisatie en bieden grotere efficiëntie. Hier zijn een paar stappen om een data-gedreven onderhoudsprogramma te bereiken.

1. Dataverzameling

Dataverzameling is de drijfveer voor IoT-ingeschakelde industriële onderhoudsoplossingen. Veel gefragmenteerde oplossingen vereisen een lapwerk van apparaten, software en connectiviteitshardware. MachineMetrics is de enige oplossing die werkt in harde industriële omgevingen en met elke OEM en generatie apparatuur. Met MachineMetrics-apparaten is de installatie van dataverzamelingsapparaten snel en intuïtief - het werkt out of the box. Verder is het uitbreidbaar, wat de data in staat stelt om door andere systemen gebruikt te worden, zoals CMMS, via native integraties en API's.

2. Detectie

Het detecteren van machineprestaties en gezondheid is cruciaal voor succes. MachineMetrics stelt de verbinding van zowel digitale als analoge sensoren in staat. Het kan PLC-data vastleggen en standaardiseren om sensor metingen, alarmes, snelheid, belasting, voedsnelheid en meer te omvatten. En omdat MachineMetrics-apparaten data aan de rand verwerken via EtherNet, Wi-Fi of zelfs cellulair, is detectie extreem betrouwbaar. De real-time data die teruggegeven wordt van het analytics-platform biedt gebruikers de mogelijkheid voor snelle actie wanneer machinecondities dat rechtvaardigen.

3. Voorspellingen

Elk productiebedrijf heeft andere behoeften. Terwijl conditiemonitoring en voorspellend onderhoud voorspellingen gebruiken gebaseerd op AI-aangedreven geavanceerde analytics en machine learning, is de heilige graal van data-gedreven onderhoudsprogramma's voorschrijvend onderhoud. De waarde van scenario's gebaseerd op historische machinedata, real-time conditiemonitoring en diepanalyse van variabelen zoals olielevensduur, trilling en hoogfrequente data kan niet genoeg benadrukt worden. Deze hoogaccurate, relevante en actionable voorspellingen onderscheiden het MachineMetrics-platform van de rest.

4. Gezondheidsadministratie

Data-gedreven onderhoud gaat niet alleen over het bovenop komen van mechanische kwesties. Het gaat om het onderhouden van de gezondheid van de hele fabriek of werkvloer. Dezelfde geavanceerde analytics die de voorspellingen drijft en de detectie beheert, biedt diepe visualisatie van machinegezondheid per dienst, uur en producttype. Dit bemachtigt onderhoudspersoneel en managers om hun onderhoudsstrategie verder te scherpen en gezondheid te onderhouden voordat problemen en falen optreden.

Minder is meer wanneer het aankomt op data-gedreven onderhoud

Bedrijven hebben traditioneel onzalige dollars uitgegeven aan onderhoudsstrategieën over de jaren. Voordat de kracht van big data een ander pad mogelijk maakte, kwamen deze dollars in hoge onderdelenkosten, onnodige downtime en andere variabelen.

Data ontgrendelt een eenvoudigere, meer aanpasbare benadering van onderhoud. Met data-gedreven onderhoud hebben onderhoudsmanagers real-time data en inzichten in hun handen. Ze kunnen wat vereist is met vertrouwen doen zonder extra of tekortkoming. De lagere voorraadkosten voor onderdelen, langere gereedschapslevensduur en meer accurate vervanging op een optimaal moment betekenen hogere productiviteit, lagere kosten en hogere efficiëntie.

Het resultaat is onderhoud gedreven door megabytes en niet miljarden dollars. Het betekent een personeel getraind om data te gebruiken om de machines van een fabriek op een manier te begrijpen die eerder niet mogelijk was. En het betekent data gebruiken om productieonderhoud te draaien in plaats van onderhoud gebruiken om data te genereren.

Prestaties verbeteren met data-gedreven onderhoud

Bedrijven die een machine data platform zoals MachineMetrics gebruiken, kunnen efficiëntie verbeteren, kosten verlagen en verborgen capaciteit ontgrendelen. Ze kunnen zelfs hetzelfde systeem gebruiken om hun algehele machinegezondheid te verbeteren en een data-gedreven onderhoudsprogramma te bouwen.

MachineMetrics kan u helpen accurate data te benutten om significante waarde toe te voegen aan een CMMS, of simpelweg onderhoud effectiever te managen. Door real-time data en actionable inzichten op machinecondities te benutten, kunnen bedrijven hun onderhoudsprestaties naar een niveau tillen dat het nog nooit bereikt heeft.

Breng onderhoud naar het volgende niveau

Boek een demo