Tillståndsbaserat underhåll

Underhåll spelar en avgörande roll för att optimera en tillgångs prestanda och uppnå effektivitet. Underhållsåtgärder är dock alltid förknippade med tid, resurser, material och kostnader. Dessutom är kritiska maskinkostnader ofta högre i deras haverier och schemalagda underhållsstopp. Frekvent underhåll av Maskiner ökar driftskostnaderna medan knappt underhåll kan resultera i oväntade stilleståndstider och kompromissad effektivitet. Därför är det viktigt att optimera dessa åtgärder och ta fram optimerade underhållsinstanser.

Moderna industrimaskiner är mycket komplexa och är utrustade med avancerad teknologi för att möta deras krav. De flesta manuella arbeten är automatiserade med hjälp av automation och teknik vilket resulterar i produktion av enorma strömmande data. Det är här vi kan utnyttja användningen av artificiell intelligens för underhållshantering. Fältenhetsinformationen från olika sensorer och ställdon kommer att analyseras för att förutsäga behovet av underhåll och haverier i en tillgång som hjälper underhållsteamen att optimera processen och minska stilleståndstider.

Varje utrustning och dess komponenter är designade för att fungera under specifika förhållanden och med en optimerad effektivitetsnivå. Det finns specifika parametrar förknippade med deras designade driftförhållanden och de ändras med avseende på underhållspraxis, driftsförhållanden, utrustningens drifttimmar/ålder, förluster, etc. Dessa parametrar inkluderar men begränsar inte till vibrationer, temperatur, differentialtryck, bullernivåer , friktionsförluster och energiförbrukning. De historiska data som är förknippade med dessa parametrar, misslyckanden och effektivitet analyserade med korrekta AI-modeller kan ge en robust lösning för att förutsäga underhållskrav och haverier. Operativa trender analyserade med lämpliga statistiska metoder för tids- och driftskostnadsförhållanden kan ge analys av utrustningens livslängd, optimala lösningar för utrustningsersättning, etc. Vilket ytterligare kan improvisera kapitalförvaltningsaktiviteter.

Utvecklingen av utrustning, produktionsteknik, automation och andra genererar en enorm mängd data som avsevärt kan improvisera underhållshanteringsaktiviteter och tillhandahålla de bästa lösningarna för kostnadsoptimering och minskning av stilleståndstider. Moderna CMMS-lösningar med analytisk förmåga kan bli en välsignelse för branschen och hjälpa till att uppnå nyckeltal.

På Desapex fokuserar vi på integrationen av avancerad teknologi för att uppnå hållbarhet genom att tillhandahålla ett slut på digitaliseringslösningar för byggda tillgångar. Vi samarbetar med finska tekniska experter "Granlund" för att erbjuda byggnadsanalys och smarta underhållshanteringslösningar på den indiska subkontinenten genom en SAAS CMMS-lösning som kallas "Granlund Manager". De dynamiska indata som tas emot från olika BMS-, EMS- och IOT-system analyseras och tillgångarnas prestanda beräknas baserat på fördefinierade villkor som ställts in av experterna.

Analytics hjälper oss att utvärdera hur väl en tillgång presterar och kravet på underhållsåtgärder.

Ta kontakt med oss ​​för att bättre förstå vårt breda utbud av digitala lösningar i den byggda miljön!