जबरदस्त प्रगति के बावजूद, लेकिन उद्योग अभी भी चीजों की अपनी किशोर अवस्था में उन्नत एनालिटिक्स, बड़ा डेटा, धार और क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से है, हम बहुत अच्छी तरह से भविष्य की किस तरह संयंत्र होगा जानते हैं और निर्माताओं उद्योग 4.0 पूरा करने के लिए अब तक जाने की जरूरत है परिवर्तन की यात्रा।
हालांकि, इन सभी अग्रिम एक साथ लागत को कम करने और दक्षता में सुधार करने है भविष्य कहनेवाला रखरखाव के लिए पर नजर रखने और अपने स्वयं के प्रदर्शन का आकलन करने, यहां तक कि जब आवश्यक खुद के लिए प्रतिस्थापन भागों ऑर्डर करने के लिए आता है। फैक्टरी मंजिल मशीनरी।
भविष्य कहनेवाला रखरखाव के कार्यान्वयन के माध्यम से, निर्माताओं सुरक्षा में सुधार कर सकते डाउनटाइम को कम करने, उपकरण जीवन का विस्तार।
रखरखाव उभरती मामले
निर्माता के पास उपकरण दक्षता और प्रभावशीलता में सुधार करने के लिए पर्याप्त शक्ति है। खराब रखरखाव संयंत्र उत्पादकता को 5-20% तक कम कर सकता है, जबकि अनियोजित डाउनटाइम का अनुमान है कि अमेरिकी निर्माताओं को सालाना 50 अरब डॉलर खर्च होंगे।
उत्पादन में व्यवधान को कम करने का मतलब ग्राहक विश्वसनीय वफादारी को बनाए रखने में मदद करने के लिए अधिक विश्वसनीय उत्पाद वितरण भी है। यह उच्च ग्राहक प्रतिधारण दर अधिक राजस्व का कारण बन सकती है।
पहले, निर्माताओं ने विफलताओं को रोकने के लिए अपेक्षित निवारक रखरखाव या मरम्मत उपकरण का उपयोग किया था। पूर्वानुमानित रखरखाव निवारक रखरखाव से अधिक प्रभावी है क्योंकि सुधारात्मक कार्य मशीन की वास्तविक स्थिति से निकटता से संबंधित हैं।
हमारा लक्ष्य एक घटक को बहुत जल्दी बदलना नहीं है - जब यह अभी भी अच्छी स्थिति में है, लेकिन केवल जब इसकी आवश्यकता होती है। यह कार या बेल्ट मोटाई के आधार पर कार की तरह है, माइलेज नहीं। रखरखाव सेवाएं प्रदान करें।
अनावश्यक रखरखाव और डाउनटाइम को कम करके, लागत बचत क्षमता बहुत बड़ी है। निर्माता की अनुमानित रखरखाव लागत 9 डॉलर प्रति घंटे है, जबकि निवारक रखरखाव लागत $ 13 (44% अधिक) है।
डेटा संचालित पूर्वानुमानित रखरखाव
एक अवरक्त thermography, तेल विश्लेषण और कंपन विश्लेषण सहित उन्नत प्रौद्योगिकी, विफलताओं भविष्यवाणी करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता। Empirically, पर नजर रखने और मशीन डेटा एकत्र करने के सेंसर का उपयोग करके, तो स्वचालित विश्लेषण उपकरण का 70% निर्धारित करने के लिए जब विफलता हो सकता है, यह भविष्यवाणी की जा सकती गलती।
आदेश देने और नए भागों से संबंधित प्रशासनिक प्रक्रियाओं को स्थापित करने का स्वत: ट्रिगर, पृष्ठभूमि भी लागत बचाने कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, मशीन मैनुअल के स्वचालन समझ सकते हैं और अपने आप नई ड्रिल बिट पहनने के आदेश, अधिकारियों को चेतावनी फील्ड स्टाफ, और ईआरपी सिस्टम के लिए खरीद अनुरोधों के नए भागों भेजने के लिए। यह वैसे, त्रुटि प्रवण, श्रम प्रधान प्रबंधन क्षमताओं, निर्माताओं अधिक दक्षता सुनिश्चित कर सकते हैं।
हालांकि, कार्यशाला और पृष्ठभूमि मौजूदा व्यापार मशीन में इस्तेमाल किया डेटा उत्पन्न हो सकता है प्रक्रियाओं कनेक्ट करने के लिए इतना आसान नहीं है, लेकिन चुनौती पहुँच सकते हैं और इन आंकड़ों का मूल्यांकन एक डाटा स्ट्रीम कंपनी के आवेदन में एकीकृत करने की आवश्यकता है उत्पन्न करने के लिए करने के लिए कैसे है।
मशीनरी, उपकरण, और लोगों को निर्बाध रूप से सेंसर कनेक्ट करने और एक दूसरे के साथ संवाद करने की जरूरत है अक्सर डेटा और जानकारी के सभी विचार कर रहे हैं समझने के लिए, एक भौतिक आभासी प्रतिलिपि आपरेशन (जुड़वां संख्या) की आवश्यकता है।
आप निर्णय लेने और समस्या को सुलझाने, नेटवर्क प्रणाली संभव के रूप में स्वतंत्र समर्थन करने के लिए कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकियों को तैनात करने की आवश्यकता हो सकती है।
दूर करने के लिए कुछ विशिष्ट बाधाएं भी हैं। निर्माताओं की मालिकाना जानकारी को गोपनीय रखा जाना चाहिए, डेटा फ़िल्टरिंग का उपयोग करना होगा, और हैकर्स से वित्तीय और ग्राहक डेटा की सुरक्षा के लिए अतिरिक्त सुरक्षा उपायों को लेना होगा।
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि किसी भी डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म को उच्च प्रदर्शन और विश्वसनीयता के साथ बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करने, फ़िल्टर करने, संसाधित करने और साझा करने के लिए स्केलेबिलिटी की आवश्यकता होती है।
भविष्य कारखाना
जब मशीन डेटा का उपयोग उच्च परिशुद्धता आईओटी पूर्वानुमानित रखरखाव करने के लिए किया जा सकता है, तो निर्माता तकनीकी स्वास्थ्य स्व-जागरूकता जैसे उत्पादों को अलग करने के लिए डिजिटल क्षमताओं का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
निर्माता का मूल्य न केवल इसकी दुकान मंजिल प्रक्रियाओं की गुणवत्ता से मापा जा सकता है, बल्कि यह कैसे संपत्तियों की रक्षा करता है। यह उपकरण जीवन का विस्तार करने और रखरखाव प्रक्रियाओं की दक्षता में वृद्धि के लिए आईओटी पूर्वानुमानित रखरखाव का उपयोग करके हासिल किया जा सकता है।
पूर्वानुमानित रखरखाव भविष्य के पौधे का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह न केवल विनिर्माण प्रक्रिया को स्वचालित करता है, बल्कि उपकरण रखरखाव को भी स्वचालित करता है। इस तरह, निर्माता उत्पादकता के नए स्तरों से लाभ उठा सकते हैं।