解决企业设备管理的两大法宝——预测性维护和远程信息处理

在互联网+和智能制造的发展趋势之下,基于云计算、大数据等核心技术,将先进的信息管理解决方案融入企业管理的各个方面,实现全面智能化,才能迈入真正的工业4.0时代。在这其中,企业制造设备维护的智能化管理则是重要的一环。

 解决企业设备管理的两大法宝——预测性维护和远程信息处理

随着工业化、经济全球化、信息化的发展,机械制造、自动控制、可靠性工程及管理科学出现了新的突破,使现代设备的科学管理出现了新的趋势,把握这一新趋势,对于加强设备管理的现代化和科学化具有重要的现实意义。

德国提出了工业4.0的战略,而“中国制造2025”的伟大构想,也勾勒出了未来中国智能化工业的发展蓝图。在互联网+和智能制造的发展趋势之下,基于云计算、大数据等核心技术,将先进的信息管理解决方案融入企业管理的各个方面,实现全面智能化,才能迈入真正的工业4.0时代。在这其中,企业制造设备维护的智能化管理则是重要的一环。

可靠性对于设备来说是非常重要的,突然宕机不仅会带来不便,还会给企业的资源带来很大负担。而过去,对成批的设备进行人工的管理和维护几乎是不可能的。不过,随着管理信息化的长足发展,以发达的信息技术和设备为物质基础对管理流程进行重组和再造,使管理技术和信息技术全面融合,实现管理过程自动化、数字化、智能化的全过程。在此背景下,新的解决方案——预测性维护,即视情监控系统 (condition-based monitoring system),可减少停机时间和优化设备生命周期。

预测性维护成为制造业发展趋势

预测性维护已经成为制造业的主要发展趋势。而令物体和机器之间进行充分互动、数据转换和通信的物联网技术已备受瞩目,并被首先应用到了消费领域,如汽车行业。现今,绝大多数的新款车型都已预先配备了先进的远程信息系统和软件,令驾驶体验可被监测,同时还可确保汽车自身的可靠性。和汽车的远程信息处理系统类似,这些仪器也同样适用于设备行业。例如,一台铲车可自动提醒操作员注意:有个零件就要发生故障了。操作员就可替换掉这台设备,并在方便的时候安排修理。

预测性维护模式并不是通用的。企业可根据自己的需求进行定制。这样可确保设备租赁公司或服务提供商能够随时监测到设备的状态,通过追踪数据,既可以安排已返修设备的维护计划,也可以替换掉服务中的设备,确保客户的生产不会出现突然的宕机情况。采用预测性维护模式,会让企业感到更安心更放心,不仅节约时间和成本,还帮助他们提高效率。

另一种视情监控技术是油品取样,适用于传动系统或液压用油。它可提供丰富的数据供分析,以确定最好的维护程序。一个小零件失效很容易被忽视,却会给设备造成长期的损坏。远程信息处理系统无法阻止设备故障发生,但却可以减缓或削弱所造成的影响。预先做好准备可提升设备制造商、租赁商和销售商的市场竞争力。

毫无疑问,引入远程信息处理会带来成本的增加。然而,在这种大趋势下,只考虑眼前的利益是不明智的。多花一点钱来预先保护好自己的设备,帮助延迟生命周期,并确保商业可持续性,从长远看来将节省更多时间和金钱。

软件是预测性维护的重要组成

远程信息处理系统只代表了预测性维护理念的一半,另一半则是软件,也同样重要。只配备远程监测系统而没有软件支持也是不可行的。软件基于远程信息处理系统传来的数据及预定的规则进行分析,并为用户作出预警。这就带来了另一个大趋势——大数据。设备越智能化,软件所接受的数据越多。处理大量的数据并非易事,这就是为什么一定要部署一个ERP系统来接收、分析和进行远程信息处理和诊断。

远程信息处理正在设备行业迅速普及,并将在几年内成为新设备的标准配置。选择适合的软件供应商,是获得成功的关键因素之一。不过,对于大多数企业来说,部署远程信息处理和大数据确实会带来成本的增加,然而,如果选择适合的技术合作伙伴,选择一个真正了解行业需求的基于云的解决方案,企业可节省资本投资,通过云,就无需扩展IT资源。而云主机不仅节约成本,还可保证性能的先进性。由此,最大开销就取决于资产本身,而不是处理数据的软件。长此以往,预测性维护方案所节省的费用足可以负担购买它的费用,甚至还有盈余。

高效的设备管理与维护是制造出高质量产品的前提。融合了各种考虑因素的智能化制造设备维护方案,保护了企业工业设备的高价值投入,并能够及时发现问题,在问题更为严重之前就采取行动。

Infor EAM (Enterprise Asset Management)是市场上可配置性最佳的企业级资产管理解决方案。它通过增加可靠性、加强预测性维护、确保法规遵从、降低能源消耗以及支持可持续发展计划等方式,让企业能够改善资本资产管理,消除计划外停机时间,直接解决能源浪费并提高合规性,从而提高工厂和设备性能。它还可提供行业特定版本,让企业将注意力集中在专业化的行业要求方面,从而将公司的资产管理转化为竞争优势。

来源:业界供稿

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2016

01/13

10:29

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