预见性维护

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通过预见性维护解决方案提高机器的正常运行时间并减少服务成本

在大部分行业中,机器停机的成本高昂,会导致客户要求更长的正常运行时间和更苛刻的服务级别协议 (SLA)。制造商和服务提供商转而采用预见性维护技术,此技术使用准确的实时机器数据来确定机器状态以及应在何时执行维护。在此方法下,任务仅在必要时执行,因此节省了日常或基于时间的预见性维护的成本。

预见性维护的主要价值是,它允许方便地安排纠正维护并防止意外的设备故障。关键在于“在正确的时间提供正确的信息”。通过了解哪个设备需要维护,能够更好地计划维护工作。使用基于您的互联产品的预见性维护解决方案,您可以:

  • 进行更多及时维护以延长正常运行时间
  • 更好地计划维护工作以减少不必要的现场服务要求
  • 优化备用部件更换和管理
  • 减少“计划外停机”,转为更短、更少的“计划内停机”
  • 提高机器性能
  • 实现服务合规报告

许多 Axeda 客户连接其产品以分析机器数据并实现预防性维护。这些客户在 Axeda 中实施业务规则,并将 Axeda 警报和提醒集成到他们的企业业务系统中以自动执行现场服务、备用部件部署及其他预防性维护任务。

机器配备有温度、红外线、声学、振动、电池电量和声音传感器,以监控属于维护需要的早期指标的机器状态。这些传感器结合到复杂规则之中以确定服务需要。

为开展他们的预见性维护计划,客户使用 Axeda Machine Cloud 来收集和管理机器数据,并使用 Software AG 等合作伙伴提供的可视化与分析工具来分析数据并作出更好决策。例如,一位 Axeda 客户在其机器上每分钟收集数百读数,以监控潜在故障的早期指标,并预先安排维护或部件更换。通过对先前故障的分析,客户确定了内部温度和轴承状态与最终机器故障之间存在联系。通过采用预见性维护,此客户减少了不必要的现场服务要求,并大大延长了正常运行时间。

Axeda 和 Software AG 为具有以下特征的实时 IoT 分析解决方案提供平台和工具:

  • 实时大数据可视化提供 IoT 信息
  • 即时可视事件趋势快照和从关键性能指标中获得的洞察信息
  • 可视化融合了 IoT 数据的实时和历史企业数据的应用程序
  • 业务用户能够轻松集合并快速分享的仪表板