为设备维护增加新的维度
工业物联网、增强现实和大数据

概述

在当今高度竞争的制造业中,维护专业人员面临着不断的压力,以最大限度地提高机器的可用性,以实现不间断和高质量的生产. 即使是一台机器一天的计划外停机也可能导致客户流失, 对公司的底线和声誉产生不利影响. 出于同样的原因, 典型的制造设施正在向智能工厂转变, 他们依靠颠覆性技术进行及时有效的维护. 数字文档存储, ar指导培训和远程维护, 工业物联网驱动的预见性维护和自动化备件订购正在引领新的设备维护范式. 其结果是一个智能和连接的生态系统,停机时间是最小的, 优化运营成本, 冗余过程是自动化的, 运营效率也达到了顶峰.

机器维修面临的挑战

物联网

糟糕的文档管理,包括低效的路由和跟踪, 错误放置和丢失重要的纸质文档, 无能的版本控制, 和孤立的维护.

当地维修专业知识不足,技术差距扩大,导致在设备制造商到达现场纠正问题之前,生产停机时间长.

依靠运行到故障策略,以最大限度地延长零件的使用寿命,或早期更换方法,以确保正常运行时间. 这两种策略都会导致灾难性的后果,如停机和中断作业.

基于假设的备件管理导致采购延迟和长时间停机, 或不必要的备品库存累积导致报废.

难以监测偏远地区的机器部件状况,常规技术人员在不拆除的情况下很难进入这些地方.

让我们一起来解决您的业务
挑战

工业物联网、AR和大数据如何催生智能工厂

一个尖端的解决方案,需要基于云的文档存储, 自动化备件管理, AR-guided远程培训, 基于工业物联网的数据收集可以解决当今制造业中困扰设备维护的紧迫问题.

这些尖端技术帮助您解决设备维护方面的挑战:

基于云计算的文档存储

通过平板电脑扫描特定机器的二维码, 维护人员可以查看产品的详细描述和其他关键信息.

ar指导培训和远程维护

机器维护团队可以安排服务请求,并通过ar视频聊天获得制造商的远程协助.

自动化备件管理

该解决方案还使用户能够对零件的状况进行分析, 对接近故障的部件下达更换订单, 得到报价, 创建采购订单, 并跟踪出货状态.

预防性和预测性设备维护

传感器获取的机器指标与基于故障检测算法的历史数据进行比较,当偏差发生时触发警报.
从失败和修复到预防和预测, 工业物联网, 增强现实(AR), 和大数据帮助您执行有效的全方位设备维护计划,提高生产力和质量, 安全性和可靠性. 通过及早发现故障,减少停产, 您可以限制设备停机时间.

好处

  • 通过提前识别设备缺陷,减少计划外停机时间.
  • 只需单击按钮,即可轻松访问中央存储库中的机器详细信息.
  • 通过利用来自不同来源的智能机器数据,提高了整体设备效率(OEE)和流程效率.
  • 提高了维护专业人员的安全性.
  • 提高了质量、可靠性和良率.
  • 降低生产和运营成本.
  • 通过实时视频和3D模型远程为维护专业人员提供无缝和清晰的培训.
  • 及时、准确地从供应商处采购备件.

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