De waarde van machinegegevens voor uw CMMS

Voor discrete fabrikanten zijn machines de levensader van de productie. Als de apparatuur goed wordt onderhouden, kunnen efficiënte productie, lagere kosten, tijdige levering en grotere klanttevredenheid worden bereikt.

Bedrijven zijn blijven vertrouwen op brede gemiddelden en verwachtingen om onderhoudskalenders te ontwikkelen. Bijvoorbeeld het onderhoud van apparatuur om de 30 dagen of om de 100 onderdelen op basis van historische gemiddelden (of op basis van OEM-aanbevelingen).

Complexiteiten zoals het gebruik van apparatuur, defecte onderdelen, slijtage van het gereedschap, trillingen en andere apparatuurcondities zijn in het verleden niet in aanmerking genomen bij het inzetten van onderhoud.

Met een verbonden operatie is er een manier om ervoor te zorgen dat de prestaties van de apparatuur en gezondheidsgegevens de onderhoudsactiviteit beïnvloeden. Dit zorgt ervoor dat onderhoudsactiviteiten alleen plaatsvinden wanneer dat nodig is, waardoor de kans op kostbaar overonderhoud wordt verkleind, terwijl storingen aan apparatuur worden voorkomen.

Hoe? Door realtime en historische machinegegevens vast te leggen om een ​​effectiever onderhoudsprogramma mogelijk te maken.

Door autonoom machinegegevens in realtime vast te leggen, te standaardiseren en contextualiseren, kunnen onderhoudsprogramma's worden ontworpen om apparatuur optimaal te onderhouden. Hieronder onderzoeken we hoe MachineMetrics, een platform voor machinegegevens, aanzienlijke waarde kan toevoegen aan uw Computerized Maintenance Management System (CMMS) en uw onderhoudsprogramma in het algemeen.

Hoe machinegegevens onderhoud optimaliseren

De waarde van geautomatiseerde onderhoudsbeheersystemen wordt aanzienlijk vergroot door het volume en de kwaliteit van de verzamelde gegevens van machines. In het verleden werd dit gedaan door onderhoudstechnici die handmatig apparatuur in de gaten hielden, storingen documenteerden en onderhoudswerkorders uitvoerden.

Het probleem is dat handmatig verzamelde gegevens niet alleen een ongelooflijk tijdverspilling zijn voor operators en onderhoudsteams, maar ook resulteren in vertraagde, onnauwkeurige gegevens waarop moeilijk actie kan worden ondernomen.

Maak kennis met MachineMetrics, een platform om autonoom machinegegevens te verzamelen, deze te standaardiseren voor alle merken en modellen van apparatuur, er context aan toe te voegen en deze onmiddellijk aan eerstelijnsgebruikers te leveren via meldingen en visualisaties, of in beheersystemen, zoals een CMMS.

Nu kunnen realtime, nauwkeurige gegevens over machineprestaties en -omstandigheden worden gebruikt om onderhoud efficiënt in te zetten, of zelfs modellen te ontwikkelen om te voorspellen wanneer storingen zullen optreden.

Laten we eens kijken naar de waarde van machinegegevens voor uw onderhoudsprogramma:

Transformerende onderhoudsstrategieën

Wanneer machinegegevens worden verwerkt met behulp van het MachineMetrics-platform, genereert dit inzichten waarmee het CMMS optimale prestaties kan behalen. Onderhoudsschema's kunnen dan worden gebaseerd op realtime gegevens en werkelijke slijtage en condities van de machine.

Dit betekent dat strategieën voor de gezondheid van machines kunnen worden ontworpen om proactief en voorspellend te zijn in plaats van op een kalender of reactief. Deze machinestatusgegevens bevatten ook diagnostische gegevens en inzichten waarmee managers en technici kunnen reageren voordat een onderdeel defect raakt. Dit vermindert de uitvaltijd en elimineert het risico van grotere schade aan de machine.

• Old School:reactief/corrigerend of op kalender gebaseerd
• Nieuwe school:proactief of op voorwaarden gebaseerd
• Toekomstige school:voorspellend of voorschrijvend

Bronnenbeheer

Onderhoudsmanagers zijn zich bewust van de vele variabelen die gepaard gaan met het toezicht op hun programma, van hun interne personeel tot de hoeveelheid arbeid en ploegen die nodig zijn, tot onderdelen en vloeistoffen die nodig zijn om routine-onderhoud uit te voeren, tot de kwaliteit en levensduur van de apparatuur.

Gelukkig hebben ze CMMS-systemen om al deze onderdelen te helpen beheren, zodat de middelen waarover ze beschikken zo effectief mogelijk kunnen worden gebruikt. Maar ze vertrouwen vaak op handmatig verzamelde onderhoudslogboeken en OEM-suggesties om het programma uit te voeren, in plaats van op daadwerkelijke productiegegevens. Door machinegegevens in een CMMS te duwen, kunnen betere beslissingen worden genomen

Welke gegevens kunnen in het CMMS worden gebruikt? Taken, uitvaltijden, onderdelentellingen, OEE, machinediagnose, omgevingsomstandigheden, enz.

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

• Een beter begrip ontwikkelen van het personeel dat nodig is om de faciliteit te ondersteunen
• Maak schema's die het verwachte onderhoud ondersteunen
• Voorspel de kosten die gepaard gaan met routineonderhoud, zoals kosten voor onderdelen en vloeistoffen
• Beheer de levenscyclus van apparatuur om kapitaalinvesteringen te rechtvaardigen

Werkorderbeheer

Onderhoudsteams kunnen onmiddellijk overstappen van een op een kalender gebaseerde benadering naar een op conditie gebaseerd onderhoud met machinegegevens.

Met MachineMetrics-workflows kunnen bedrijven hun algehele onderhoud holistisch bekijken. Dit betekent een volledig beeld hebben van aandoeningen en gezondheid om de juiste beslissingen te nemen met behulp van inzichten.

Hieronder vindt u enkele van de belangrijkste kenmerken die rechtstreeks van invloed zijn op de manier waarop onderhoud wordt uitgevoerd en hoe MachineMetrics kan worden gebruikt in combinatie met een CMMS of als een zelfstandige onderhoudsoplossing:

• Automatisering:wanneer aan een machinegebeurtenis, zoals een alarm, uitvaltijd of toestandsdrempel, wordt voldaan, kan een geautomatiseerde workflow onmiddellijk een werkverzoek of werkorder in het CMMS creëren. [Video van hier]
• Meldingen en waarschuwingen:Of u nu een CMMS gebruikt of niet, machinegegevens kunnen worden gebruikt om automatisch de juiste persoon te waarschuwen wanneer zich een bepaalde situatie voordoet, zoals een machine-uitval. Er kan bijvoorbeeld een e-mail of sms naar een onderhoudsmanager worden gestuurd.
• 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.
• Realtime machinegegevens:MachineMetrics legt uitgebreide, realtime machinegegevens vast - zoals alarmen, condities en cyclustellingen - die aangeven wanneer een machine binnenkort onderhoud nodig heeft. Wanneer er een storing dreigt, kan de juiste persoon direct op de hoogte worden gesteld.

Ontdek alle MachineMetrics-integraties

Rapportage en analyse

CMMS-systemen hebben rapportagefunctionaliteit, waardoor managers de prestaties van fabrieken, apparatuur en personeel beter kunnen doorgronden en beter begrijpen. Dit kan een diepgaande analyse mogelijk maken, zoals hoe lang het team nodig heeft om een ​​storing op te lossen en welke werkorders uitstaan.

Maar hoe aangepast en geavanceerd deze tools ook lijken, het is onwaarschijnlijk dat ze zeer nauwkeurige gegevens opleveren, wat kan leiden tot onjuiste aannames en slechte besluitvorming.

Omdat de kern van onderhoud "machines draaiende houden" is, is het essentieel voor CMMS-systemen om een ​​robuuste dataset te hebben die door de apparatuur zelf wordt geleverd. Alleen gegevens rechtstreeks van de apparatuur kunnen het volledige verhaal vertellen over machinegebruik, uitvaltijd, MTBF, OEE, enz. Dit zal onderhoudsteams helpen bij het vaststellen van benchmarks en het prioriteren van de grootste kansen.

Gebruik MachineMetrics om realtime machinecondities te verzamelen en te analyseren en maak automatisch werkorders in uw CMMS om onderhoudsactiviteiten te automatiseren .

Stappen in gegevensgestuurd onderhoud

In het industriële internet en het IoT-tijdperk rijpen onderhoudsstrategieën snel. Ze leveren een hogere waarde, bieden een extra pad naar procesoptimalisatie en zorgen voor meer efficiëntie. Hier zijn een paar stappen om een ​​datagestuurd onderhoudsprogramma te realiseren.

1. Gegevensverzameling

Gegevensverzameling is de driver voor IoT-enabled industriële onderhoudsoplossingen. Veel gefragmenteerde oplossingen vereisen een lappendeken van apparaten, software en connectiviteitshardware. MachineMetrics is de enige oplossing die werkt in zware industriële omgevingen en met elke OEM en generatie apparatuur. Met MachineMetrics-apparaten is de installatie van apparaten voor het vastleggen van gegevens snel en intuïtief - het werkt direct uit de doos. Verder is het uitbreidbaar, waardoor de gegevens kunnen worden gebruikt door andere systemen, zoals CMMS, via native integraties en API's.

2. Detectie

Het detecteren van machineprestaties en -gezondheid is cruciaal voor succes. MachineMetrics maakt de aansluiting van zowel digitale als analoge sensoren mogelijk. Het kan PLC-gegevens vastleggen en standaardiseren met sensormetingen, alarmen, snelheid, belasting, voedingssnelheid en meer. En omdat MachineMetrics-apparaten gegevens aan de rand verwerken via EtherNet, Wi-Fi of zelfs mobiel, is detectie uiterst betrouwbaar. De realtime gegevens die door het analyseplatform worden geretourneerd, bieden gebruikers de mogelijkheid om snel actie te ondernemen wanneer de machineomstandigheden dit vereisen.

3. Voorspellingen

De behoeften van elk productiebedrijf zijn anders. Terwijl conditiebewaking en voorspellend onderhoud voorspellingen gebruiken op basis van AI-aangedreven geavanceerde analyses en machine learning, is prescriptief onderhoud de heilige graal van datagestuurde onderhoudsprogramma's. De waarde van scenario's op basis van historische machinegegevens, realtime bewaking van de condities en diepgaande analyse van variabelen zoals olielevensduur, trillingen en hoogfrequente gegevens kan niet worden overschat. Deze zeer nauwkeurige, relevante en bruikbare voorspellingen onderscheiden het MachineMetrics-platform van de rest.

4. Gezondheidsadministratie

Gegevensgestuurd onderhoud gaat niet alleen over het oplossen van mechanische problemen. Het gaat om het gezond houden van de hele fabriek of werkvloer. Dezelfde geavanceerde analyses die de voorspellingen sturen en de detectie beheren, bieden een diepgaande visualisatie van de machinestatus per dienst, uur en producttype. Dit stelt onderhoudspersoneel en managers in staat om hun onderhoudsstrategie verder aan te scherpen en gezond te blijven voordat problemen en storingen optreden.

Minder is meer als het gaat om datagestuurd onderhoud

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

Gegevens ontsluiten een eenvoudigere, meer aanpasbare benadering van onderhoud. Met datagedreven onderhoud hebben onderhoudsmanagers realtime data en inzichten in handen. Ze kunnen vol vertrouwen doen wat nodig is, zonder extra's of tekorten. De lagere houdkosten voor onderdelen, een langere standtijd en nauwkeurigere vervanging op een optimaal moment betekenen een hogere productiviteit, lagere kosten en hogere efficiëntie.

Het resultaat is onderhoud dat wordt aangedreven door megabytes en niet door miljarden dollars. Het betekent personeel dat is opgeleid om gegevens te gebruiken om de machines van een fabriek te begrijpen op een manier die voorheen niet mogelijk was. En het betekent het gebruik van gegevens om productieonderhoud uit te voeren in plaats van onderhoud te gebruiken om gegevens te genereren.

Prestaties verbeteren met datagestuurd onderhoud

Bedrijven die een machinedataplatform zoals MachineMetrics gebruiken, kunnen de efficiëntie verbeteren, de kosten verlagen en verborgen capaciteit ontsluiten. Ze kunnen zelfs hetzelfde systeem gebruiken om hun algehele machinegezondheid te verbeteren en een datagestuurd onderhoudsprogramma op te bouwen.

MachineMetrics kan u helpen nauwkeurige gegevens te gebruiken om aanzienlijke waarde toe te voegen aan een CMMS, of eenvoudig onderhoud effectiever te beheren. Door gebruik te maken van realtime gegevens en bruikbare inzichten over machinecondities, kunnen bedrijven hun onderhoudsprestaties naar een niveau tillen dat nooit is bereikt.

Onderhoud naar een hoger niveau tillen