工业4.0变革,TPM---预测性维护起关键作用

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全球制造业市场竞争环境日益激烈,对于工厂企业来说,降低生产线成本是一项重大的挑战,关系的企业的长久发展之生计。而无法预料的停机时间意味着更高的生产成本,可能会拖长订单的交付时间甚至影响到声誉问题。

随着工业4.0模式的出现,制造业格局发生了改变,设备维护开始转变为真正可预测的功能。采用预测性维护方法是最大限度延长设备正常运行时间的关键,最终确保生产线一致的效率水平,设计工程师正在寻求数字解决方案以缩短机器停机时间。

例如基于状态监测的方法,在生产设备是安装传感器,每个传感器设置报警的上限和下限值,并根据操作说明和过去的经验来给管理者提示。这种方法可以让维护人员深入了解机器运行状况,知道何时更换重要机器的组件,从而避免整个机器故障。

数字预测维护解决方案是对实时数据的全面解释,有助于实施预期的管理措施,最终减少停机时间。因此,智能工厂不仅仅安装可以收集大数据的传感器,必须将数字化与云计算结合起来。

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