重要な部品の内訳を予測して収益を増やしましょう

重要な機械部品の故障は、多くの場合、長いダウンタイムにつながり、交換のために現場で経験豊富なサービスエンジニアを必要とすることがよくあります。 予知保全サービス このような障害が発生する前に予測することで、マシンの可用性とサービス契約のグレードが向上します。

多くの機械やラインには、設計寿命の長い重要なコンポーネントがありますが、多くの場合、これらの部品は機械の寿命の間に故障します。これらの重要な部品の故障は、製造プロセスに壊滅的な影響を及ぼします ほとんどの企業にはこれらの重要な部品の在庫がないため、顧客に多大なコストがかかります。これらのリスクは、重要な機器の予知保全サービスで減らすことができます。 状態が継続的に監視されている場所。

産業用ポンプ、生産プロセスの重要な機械部分

重要な機械部品の故障による影響

標準の摩耗部品とは見なされていませんが、機械の特定の部品は、機械の寿命内のある時点で最終的に摩耗します。これらの部品は、多くの場合標準コンポーネントではありません 特定のマシンタイプまたはシリーズ用に特別に作成されています。したがって、交換には特別な部品と熟練した技術者が必要です。

その結果、これらの修理は定期的に長期間行われ、機械メーカーのブランドと顧客側の両方の生産と評判に大きな影響を与える可能性があります。 そのような失敗を予測することができたらどうでしょうか PLCレベルで利用可能なデータに基づいていますか、それとも必要に応じて追加のセンサーを使用しますか？

部品の故障を予測するための製造におけるデータサイエンス

経験豊富なサービスエンジニアは、振動を感じるか、機械の音を聞いて原因を特定することで、機械が正常に動作しているかどうかを判断できることがよくあります。 。機械製造業者は、専門知識を使用して機械データと組み合わせ、症状を測定して障害の原因を明らかにすることにより、部品がいつ寿命に達するかを判断できます。 。故障した部品や寿命に近い部品のデータ分析をデータサイエンスと組み合わせて、識別可能なパターンを導き出すことができます。

回転、振動、超音波、温度、電流またはオイルの使用量は、潜在的な指標です。 摩耗が少なく、センサーやPLCデータで比較的簡単に監視できます。適切なデータを監視し、それらを既知のパターンと比較します は、24時間年中無休で各マシンで組み合わせたサービス体験を提供するリンクです。

予知保全戦略は、機械設備の故障を防ぐための早期警告につながります

予知保全サービスを提供するメリット

潜在的に、あなたとあなたの顧客は、障害が発生する前に障害が発生する可能性があることを知っています。部品の交換と故障前の重要なメンテナンスサービスの実施 生産への影響が限定的であるときに、サービス契約のグレードと収益を向上させ、悪影響の軽減により、顧客の節約につながる可能性があります。 非常に重要になる可能性のあるそれらの生産について。生産時間の損失にかかる費用や、何日にもわたる停止に関連する影響などの質問は、多くの場合、そのようなサービス契約を顧客にとって非常に魅力的なものにします。

重要な監視システム リアルタイムのデータを収集し、定義された寿命を持つ機械部品の認識可能なデータパターンに基づいてアラームを設定すると、機械の稼働時間と顧客の忠誠心が高まります。追加の予測監視サービス契約を有料で提供することにより、計画外のダウンタイムから計画的なダウンタイムに移行できます。 部品交換時。これは、新しい売上高につながることが保証されています 。

ユースケース：ポンプの振動を予測的に監視する

ポンプ内のベアリングが摩耗すると、振動、温度変化、変位、ダウンタイム、またはオイルの破片が発生する可能性があります。 顧客に警告する 障害が発生する前に障害が発生する可能性が高いことを確認し、お客様と一緒に交換を計画します。このようにして、顧客は本番環境への影響を最小限に抑えてサービスの恩恵を受けることができます。

効果的な監視により根本的な原因が明らかになり、再発を防ぎ、他の関連する障害も解決できる可能性があります。エンジニアやアフターセールススペシャリストと協力して、重要な部品を特定し、欠陥部品のテストを行います。さらに、データサイエンスモデルを利用してデータのパターンを検出することで、監視戦略の成功につながる可能性があります。 。

警告およびアラーム状態のしきい値を使用した周波数センサーの監視

重要な機器監視戦略の構築

重要な機器の予防的監視を使用してサービスモデルを拡張する方法の概要は次のとおりです。

1）開始点-重要な部品データを使用した現在の慣行

最初のフェーズは、重要な機器の現在の障害を分析することです。リードタイムと交換に関する熟練したサービス技術者の必要性のために、どの部品が生産プロセスに重大な重大な影響を与えるかを判断します。次に、明確な統計的相関と因果関係を使用して、パーツデータがあるかどうかを確認します。 与えられた値と問題の部品の状態の間で、キャプチャされています。

そのようなデータがPLCレベルで利用可能であるか、接続されたデバイスからキャプチャできるか、または追加のセンサーが必要になるかどうかを検討してください。センサーには一定の故障率があるため、余分なセンサーを避けることが常に望ましいでしょう。マシン上の電流センサーを検討し、IO-Linkなどを介して周波数、温度、または加速度を検出する機能を使用する可能性があります。

データサイエンティスト、アフターサービス、開発エンジニア間の緊密な協力 認識されたパターンが関連するのか、それとも単に「ホワイトノイズ」であるのかを判断するために必要です。上記に基づいて、プロジェクト計画とテストスキームが作成されます。

2）プロトタイピング-テスト

問題の重要なコンポーネントのマシン/サブアセンブリで社内テストを実行して、仮説を強化または反論します。 モデルの開発と改良 。

フィールドテストを行い、必要な変更を備えたフィールド内の特定のマシンからのデータサイエンスに基づいて、このサービスを顧客ベースに過剰販売していないことを確認し、モデルと潜在的なビジネスモデルへの信頼を構築するための有効性のフィールド経験を取得します。

3）ビジネスモデルの展開

この増加した価値を顧客に対して最も効率的に利用して、収益、満足度、ブランド認知度を向上させる方法を定義します。

• これは単なる収益の増加ですか メンテナンスサービスの追加サービス、またはこれを使用して、マシンとサービスを競合他社とさらに差別化することもできますか？
• 顧客の制作時間の費用はいくらですか。このサービスを販売できますか？ 同時に、自分の制作のためのより良いワークフローを手に入れますか？

重要な機械設備の予知保全のためのビジネスモデルを構築する手順

予知保全による収益の増加

重大な障害を防ぎ、より幸せで収益性の高い顧客を獲得したいですか？重要な機器の予防保守サービスを導入することで、顧客との関係を改善し、顧客の忠誠心を高めることができます。

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