Desbloqueie Excelência em Manutenção Preditiva: Melhores Práticas de Especialistas para Fabricantes

Com ênfase crescente em manutenção preditiva vista como uma das maiores tendências que dominarão manufatura em 2021 e além, como fabricantes devem começar a enfrentar desafio de avaliar e responder a insights de saúde de máquinas?

Neste filme, Alexander Hill e Rob Russell da Senseye são acompanhados por Jim Davison da Make UK e Dra. Hannah Edmonds do Manufacturing Technology Centre para explorar melhores práticas que entregam máximo benefício da manutenção preditiva, e como conhecimento de especialistas em monitoramento de condição e engenheiros de confiabilidade pode ser democratizado para permitir manutenção preditiva sustentável e em escala.

Transcrição

Alexander Hill, Senseye: Manutenção preditiva será foco de empresas manufatureiras e industriais este ano e próximos anos. Tem que ser. Para aproveitar ganhos de eficiência, economizar dinheiro e permitir coisas como trabalho remoto e manutenção remota, manutenção preditiva é componente absolutamente essencial.

Rob Russell, Senseye: Principal use case para fábricas inteligentes e digitalização foi construído em torno de manutenção preditiva. Há nível de conhecimento de domínio necessário para primeiro entender como obter tipo certo de informação das máquinas, mas também como usar isso no contexto de manutenção.

Jim Davison, Make UK: Engenheiros de planta tradicionais tendem a ser como eu, cabelos grisalhos, fim de carreira. Desafio para recrutar próxima geração para esses papéis. Implantando tecnologias inteligentes, traz elemento empolgante ao papel que pessoas não conheciam.

Rob Russell, Senseye: Olhando desafios de como responder a outputs sobre saúde de máquina, ainda tem que abordar com boa política e prática de engenharia. Fontes de dados e identificação de problemas iniciais que permitem manutenção preditiva às vezes detectam estágios iniciais sutis de falha.

Equipe de manutenção começa a adquirir formas de fundamentar achados e entender que detecção precoce dá janela de tempo muito maior. Isso permite planejamento e investigação quando produção não precisa das máquinas e planejar manutenção em estágio posterior, quando máquinas paradas e sem impacto na produção.

Dra. Hannah Edmonds, Manufacturing Technology Centre: Como parte de programa maior, tivemos muitos elementos de produção juntos, muitas analytics acontecendo — capacidade de combinar deu valor agregado. Usamos análise automatizada da Senseye para diagnosticar questões no sistema de produção e identificar vida útil restante de máquinas. Podemos visualizar através de programa adicional mas também combinamos com CMMS para agendar tarefas de manutenção.

Alexander Hill, Senseye: Não queremos substituir engenheiros de monitoramento de condição e especialistas em confiabilidade. Só queremos garantir que tempo deles usado de forma realmente eficaz porque frequentemente olham dezenas de milhares de streams de dados tentando entender quais importam. Trabalho muito cansativo, difícil.

Forma que abordamos: automatizamos, o máximo possível, papel tradicional de engenheiro de monitoramento olhando milhares de pontos de dados e tentando entender quais importam. Não precisamos construir e ajustar modelos manualmente, nossa tecnologia patenteada e algoritmos permitem automatizar todo esse processo.