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1小时损失100000美元,罪魁祸首竟是意外停机!

导读: 机器的螺丝钉松动这样微小因素都会导致设备的意外停机,而意外停机带来的后果就是整个生产线的停滞。

无论是大型工厂还是中小型工厂,对于设备的维护都有自己的一套方法,比如设置告警参数,比如尽可能地减少设备故障,延长设备使用寿命,在生产中带来最大的经济效益。然而,就算设备的维护做得再全面,有一种设备故障是很多工厂实时面临且非常头疼的,就是意外停机!

机器的螺丝钉松动这样微小因素都会导致设备的意外停机,而意外停机带来的后果就是整个生产线的停滞,例如在一家典型的半导体工厂中,关键装置意外停产1小时收益损失将达到100000美元,为了避免停机故障带来的巨大的损失,维修部门被迫购买了大量多余零配件,而大多数时候都用不上,造成了巨大的浪费。可想而知,意外停机带来的损失是巨大且无奈的。

那么,这些可能导致意外停机的细微因素该如何去实时监测呢?靠人工来目视、耳听、手摸、传统巡检,这样一方面会耗费大量的人力成本,一方面又不能很全面地检查到设备的隐患。即使是经验丰富的一线设备专家也难以做到准确无误预检设备故障。

精细化的监测工作由谁来完成?操作可以既高效又准确?能够捕捉到设备的细微变化……这些问题都在困扰着工厂管理者。

随着意外停机的弊端愈加明显,很多相关的解决方案和应用相继出现,例如GE 开放的 Predix 等,都成为传统工厂转型智能化工厂的必备。

可预知保养,它究竟可以做到哪些传统维护不能做到的呢?

⊙基于对设备健康状态进行监控的评估结果,通过损耗特性参数的设置,实时监测设备的健康状态,做到预知故障,提前预防,并且降低了人力成本,提高了设备维护的精准性。

⊙一线现场设备专家们的经验将被录入企业专家库,可复制利用。将过程程序化,避免传统维护中技术难以传承的尴尬。

设备的意外停机,以前一直是让工厂管理者感到心累的问题,花太多钱投入大量人力,但是效果都不好,但是现在预测性的维护,既省人力财力,又可以较为精准地预知设备的故障,提前做好防御措施,这对于企业而言是一箭多雕的好消息。

大数据采集及使用,给工业带来不少便捷和实用价值。工厂的数字化转型已经从各方各面展开,对于意外停机的预防也是其中的一个重点领域,抢占先机者,已经逐渐在其中尝到了数字化设备维保带来的甜头,也会有越来越多的企业投身到这场工业数字化的浪潮中。

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