通过预见性维护转变服务成果
分析数据以生成特定于用户的警报和提醒,帮助您在问题发生前预防问题,从而实现真正的预测服务。服务领导者依靠 PTC 解决方案主动预防问题、减少上门服务需求并灵活做出应对。我们的客户可以实现以下目标:
高达
30%
减少计划外停机
高达
83%
更快的服务解决方案
高达
75%
减少上门时间
预见性维护可以持续分析互联资产和设备的状态,从而降低发生计划外停机或机器故障的概率。这是 IIoT(工业物联网)的变革性应用,可以为您的组织打造巨大优势。
减少停机:预见性维护可以让技术人员提前检测到问题,并在设备发生故障之前解决问题。
提高员工生产力:避免因意外故障或损坏而干扰员工的工作效率。根据员工的时间表制定预见性维护计划。
降低现场服务成本:预测机器维护可以帮助服务部门节省大量成本并提高 ROI(投资回报率)。
改进产品设计:让通过机器传感器收集的 IIoT 数据充分发挥强大优势,使这些重要信息对产品设计人员物尽其用。
改善员工安全:意外的故障或损坏可能会导致员工面临危险的工作条件。通过预测可能发生故障的时间,组织可以在机器面临风险之前进行维护。
预见性维护可以综合使用实时收集的数据,持续分析设备在正常运行期间的状态,从而确定可能发生的机器故障。
观看这段时长 3 分钟的视频,了解组织如何通过预见性维护来监控和测试各种指标(如轴承速度、润滑和温度),并在下面的链接报告中详细了解最新服务运营趋势。
虽然这两种形式的主动维护都是为了防止机器发生故障,但基于状态的维护和预见性维护之间有很大区别。基于状态的维护通过传感器收集设备各种状态(如温度、压力或振动)的实时测量数据。而预见性维护虽然也是一种基于状态的维护,不过,这种维护需要大规模使用持续的 IIoT 传感器数据流。
在这份 Emerj 报告的第 1 和第 2 部分,了解 AI 采用的 4 个阶段,以及服务领导者如何应用服务优化战略来转变预见性维护流程。
预见性维护是指预测机器性能、状态和实时运行状况的过程。要实现预见性维护,需要为机器配备传感器并将其连接到支持物联网的软件,从而为用户提供更新、提醒和通知。支持物联网的软件可以收集大量数据。之后,系统会通过各种算法运行这些数据,从而准确预测未来可能发生故障的时间。这种形式的机器学习可以帮助组织实现预见性维护,避免不必要的维护检查,进一步减少时间和精力的浪费。
减少停机
提前检测并解决问题,将计划外停机减少达 30%
降低成本
预测设备维护,减少上门次数并提高首次修复率
提高生产效率
根据班次进行规划,大幅延长正常运行时间并提高资产利用率,减少因意外故障或损坏导致的中断
分析数据以生成特定于用户的警报和提醒,帮助您在问题发生前预防问题,从而实现真正的预测服务。服务领导者依靠 PTC 解决方案主动预防问题、减少上门服务需求并灵活做出应对。我们的客户可以实现以下目标:
高达
30%
减少计划外停机
高达
83%
更快的服务解决方案
高达
75%
减少上门时间
计划外停机会降低客户生产力,并且需要成本高昂的上门服务来解决问题。通过机器学习预见性维护策略,未雨绸缪地预测并防止故障、协调现场造访并尽量减少中断。PTC 技术能帮助您通过物联网连接来监控性能、使用 AI 预测问题,甚至在设计流程中仿真各种条件,使您的产品在现场更加可靠。
工业物联网 (IIoT) 最大化组织价值的方式往往被忽视,特别是在涉及到服务成果时。虽然实施预见性维护和远程状态监测等重大话题似乎令人生畏,但您可以收听 PTC 的“论服务”系列播客,在该播客系列中,行业专家们深入讨论了增加服务收入、降低管理成本和提高满意度的实用方法。
所选语言不可用
不提供英文版的项目。