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整合企业资产管理和预测性维护策略的 5 个理由

发布日期:2021-06-24 18:10:36浏览量:36

近年来,资产密集型组织广泛讨论了预测性维护策略。现在比以往任何时候都更重要的是,持续生产和设备正常运行时间对于组织的整体成功至关重要。因此,越来越多的趋势是采用预测性维护策略来防止设备正常运行时间中断。

随着这一趋势的兴起,组织需要将预测性维护集成到他们当前现有的程序和系统中,包括他们的企业资产管理 (EAM) 应用程序。

历史趋势和预测性维护策略
目前,EAM 应用程序收集资产的维护历史,可以分析历史趋势。然后可以使用这些趋势来预测未来可能发生故障的时间。因此,可以安排预防性检查或主动更换,以防止预期的故障。

实时数据
访问实时操作信息(即温度、压力、振动读数等)可以实现预测分析,并且当与您的 eAM 应用程序集成时,可以在发现可疑读数时通知维护人员。

资产仪表读数
行业领导者如何渗透有时复杂的预测性维护领域?与操作系统的一种入门级集成是资产仪表读数的收集。然后可以根据这些实际读数更准确地安排预防性维护工作单。

停机时间
更高级集成的一个示例是跟踪设备停机时间和预测停机事件。导致生产损失的设备停机时间是许多公司使用的关键性能指标。管理层会问,“运营停机或停机造成的生产损失是否与资产维护有关?”。这个问题在全球各地的早间生产会议中提供了许多小时的生动对话。行业领导者认识到与维护组织共享此信息的积极影响。如果信息是实时共享的,好处就会放大。

调动人员
行业领导者利用从操作系统接收信息的 EAM 应用程序通知维护技术人员和操作人员维护问题可能迫在眉睫。同时,EAM 应用程序创建维护工作订单,以及调动人员和材料以解决预测问题所需的支持文件。与 EAM 操作集成的一个重要设计特征是不仅可以识别问题,还可以过滤掉不需要维护人员的设备停机情况。

总的来说,当前的 EAM 应用程序可以接收预测数据并对其采取行动。随着 IIoT 战略和产品的出现,我们现在有一种方法可以收集条件预测数据,并利用与 EAM 应用程序的既定集成来实现企业范围内共享这种高价值信息。领先的企业将采用预测性数据管理并与其维护组织实时共享信息。

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