規範的メンテナンスとは何ですか？

規範的なメンテナンスの背後にある理論的な概念は理解しやすいですが、プログラムの設定には、いくつかの実際的な課題があります。

つまり、このメンテナンス戦略を実装することがデジタル進化の論理的な次のステップである場合もあれば、知っておくべきことですが、まだ採用しなければならないことを心配する必要がない場合もあります。

多くのメンテナンス専門家にとって、規範的なメンテナンスは現在必要なものよりはるかに多く、戦略は投資収益率にマイナスをもたらします。追加の稼働時間とコストの削減で得られるよりも、メンテナンスに多くの費用を支払うことになります。 。

とは言うものの、それは最先端のメンテナンス技術の目覚ましい発展を表しており、時間の経過とともに価格が下がるにつれて、ますます多くの部門がツールボックスにそのための余地を見つけることができます。

それで、すべてのヘッジと予選の後、しっかりした定義と例に取り掛かりましょう。

規範的なメンテナンスとは何ですか？

予知保全は予知保全をさらに一歩進めます。資産または機器が故障する可能性が高い時期を通知する代わりに、規範的なメンテナンスにより、特定の変更が結果にどのように影響するかを示すことができます。また、考えられる各変更が結果にどのように影響するかを認識しているため、ソフトウェアは、資産を最大限に活用するために何をすべきかについて確実な推奨を行うことができます。

医者が薬を処方するのと同じように、処方的メンテナンスの背後にあるソフトウェアは、あなたにあなたの最善の次のメンテナンスの動きを示すことができます。

予知保全と予知保全の違いは何ですか？

予知保全は、資産からデータの大規模で連続的なストリームを収集する一連の資産接続センサーに依存していることを忘れないでください。このストリームは、高度なソフトウェアに送られ、障害が発生する可能性が最も高い時期を通知します。ソフトウェアはどのように知っていますか？高度なアルゴリズムと、履歴データと現在のデータの両方で機能します。 Prescriptiveは同じことをたくさんやっていますが、それ以上のこともしています。ソフトウェアは常にデータを取得し、それを人工知能と機械学習とともに使用して、それ自体をよりスマートにします。

したがって、予測はあなたに未来を示します。しかし、規範は、それぞれが異なる一連の運用条件に関連付けられている複数の先物を示すことができます。ソフトウェアは、資産がX日以内に故障する可能性が高いと判断する代わりに、規範的に、さまざまなパラメーターを使用してさまざまな故障日を判断します。

これらすべての仮説は実際にはどのように見えますか？

規範的なメンテナンスの例は何ですか？

1時間にX回循環するポンプがあると想像してください。センサーでカバーし、温度と振動に関連するデータを取得します。

規範的なメンテナンスを使用すると、失敗する可能性が最も高い時期を確認できます。ただし、規範を使用すると、1時間あたりのサイクル数、1日のオンライン時間数、またはその他の変数の特定の変更に基づいて、複数の障害点が発生する可能性があります。したがって、現在のレートでは、障害は3週間先にあります。ただし、サイクルを25％削減すると、さらに1週間かかります。毎日1時間少なく実行すると、数日余分にかかります。このソフトウェアを使用して、さまざまなメンテナンスタスクの効果を確認することもできます。

別の例：センサーデータに基づいて、ソフトウェアは、製造工場のモーターが来週以内に故障するように設定されていることを認識します。次に、モーターが生産を中断することなくPMに到達できるかどうかを知りたいので、予防保守検査とタスクのスケジュールがいつモーターに設定されているかを確認します。できないと判断すると、他のオプションを検討します。今すぐラインを停止してモーターを交換する方が理にかなっていますか？または、ラインを通常の出力の75％に減速し、モーターへの負担を減らしてPMに到達できるようにすることで、全体的な生産時間の損失を減らしますか？

ソフトウェアを使用して考えられるすべての将来を検討したら、ソフトウェアの推奨事項に基づいて、正しい道を進むために実行する手順を決定できます。

次のステップ

最適なソリューションを確実に入手できるようにしたいと考えています。メンテナンスに関連するすべての質問への回答から、ライブソフトウェアデモの予約まで、すべてをお手伝いします。

概要

予知保全は、予知保全よりもさらに進んだ最先端の保全技術です。予測と同じように、資産に接続されたセンサーデータと高度なソフトウェアを使用して、次の障害が発生する可能性が最も高い時期を判断しました。しかし、それはさらに一歩進んで、それぞれが異なる一連の運用条件に関連している複数の可能な未来への視点を提供します。したがって、予知保全は、資産がいつ失敗するように設定されているかを確認するのに役立ちますが、予知保全は、資産の実行方法と保守方法を変更すると、予測される失敗日にどのように影響するかを確認するのに役立ちます。そして、これらの洞察を使用して、資産の実行と維持の両方に最適な方法を決定できます。この保守戦略は、最新の資産管理に革命をもたらすことを約束しますが、それでもほとんどの保守部門が実際に必要としている以上のものです。センサー、ソフトウェア、トレーニングへの大規模な先行投資と継続的な投資のため、多くの保守部門にとって、投資収益率はマイナスになります。