利用維護和維修數據來支持卓越運營

  • 具有這些職責類型的任何人都知道,使設備保持最佳運行狀態是一種謹慎的平衡行為。
  • 歷史上,公司根據“平均值”安排維護和修理的時間。
  • 戰略性維護和維修可在所有涉及節省成本的關鍵領域提供價值。

設備維護和維修數據很容易獲得,也可以很容易獲得。 這可以幫助製造商,車隊經理和資產密集型行業的其他人最大限度地延長正常運行時間,從而提高客戶滿意度和盈利能力。

通過戰略性地運用內部收集的數據得出的見解,公司可以最大程度地提高效率,主動管理實物資產,提高員工生產率,改善產品和服務質量並改善物流。

全球工作場所的數字化轉型已影響到公司開展業務的方方面面。 智慧,互聯技術在幕後如何全天候收集,融合和分析數據,這已經取得了很多成就,這使企業前所未有地獲得了與客戶和合作夥伴建立更緊密關係,收集市場情報並開發有針對性的關係的能力,產品與服務。

但是,人們很少關注公司如何使用數據來引入新功能,以通過數據科學和分析來優化日常運營。 通過戰略性地運用內部收集的數據得出的見解,公司可以最大程度地提高效率,主動管理實物資產,提高員工生產率,改善產品和服務質量並改善物流。

設備維護與維修的挑戰

對於負責維護和修理設備的公司,例如運輸車隊,基礎設施或生產機械的所有者,這些新數據流具有無價的價值。

承擔此類職責的任何人都知道,保持設備最佳運行-無需投資不必要的維修或保養活動-是一種謹慎的平衡行為。 設備維修不足意味著要冒機械或系統故障,意外停機和客戶不滿意的風險。 但是,過度服務是低效率的,因為它侵蝕了利潤並浪費了資源。

幸運的是,可以通過工業物聯網(IIoT)收集和共享的數據可以提供有關短期和長期工作設備性能的持續反饋。 可以利用這些數據來獲得有關其有形資產內部實際發生情況的新見解的公司具有優勢。 他們可以安排預測性維護,在正確的時間和正確的位置準備好備件,並使員工的可用性和技能與實際需求相匹配。

數據是您的戰略武器

從歷史上看,公司根據“平均值”安排維護和維修的時間。但是,如今,依靠平均值進行最佳猜測已不再足夠。 相反,公司需要利用實際的運營數據來優化這些任務。

基於設備運行期間收集的數據,先進的工具可以幫助公司在適當的時間計劃預測性維護-充分利用人力,機器和備件資產。 先進的分析可以根據實際的故障和性能模式提出戰略性的維修建議,從而消除最後的緊急修復,並最大程度地減少停機風險。 通過優化的維護計劃,公司可以正確選擇其備件庫存,並將零件分配到正確的位置。

儘管當今大多數公司仍通過進行有根據的猜測並傾向於過度維修設備來管理維護和維修活動,但領先的企業正在將數據用作強大的戰略武器。

儘管當今大多數公司仍通過進行有根據的猜測並傾向於過度維修設備來管理維護和維修活動,但領先的企業正在將數據用作強大的戰略武器。 他們正在使用維護和維修數據來提高這些任務的效率,從而節省資金,改善運營,並使管理層能夠識別將資源重新分配給其他高價值任務的機會。

財務收益是真實的

數據驅動的維護和維修的財務收益有多重要? 一家擁有大量工業資產的大型公司採用了日立公司的先進技術,以提供最佳的維修建議(在數據收集,分析和人工智能的支持下),這使技術人員能夠根據操作知識和以往的經驗遵循規定的維修路線。 通過這種方法,公司可以更快,更準確地診斷設備故障,從而使每次維修車間都節省了15分鐘。

儘管15分鐘的改善似乎微不足道,但該運營商每年對其資產集合進行數百萬次維修。 僅基於人工成本,該公司就預測通過該解決方案每年可節省15萬美元。

除了降低人工成本外,戰略性維護和維修還可以在以下關鍵領域創造價值,這些方面都可以節省成本:

  • 通過更精確的計劃和更好的準備,提高了所有技術人員的生產率
  • 通過提高首次維修成功率來減少返工
  • 降低庫存水平並提高備件的地理準確性
  • 採用最佳實踐,提高了技術人員的效率
  • 由於減少了計劃外的停機時間,提高了資產生產率
隨著高管們發現可能的巨大投資回報,越來越多的企業開始擁抱數據的力量來推動智能設備的維護和維修計劃。

入門

隨著高管們發現可能的巨大投資回報,越來越多的企業開始擁抱數據的力量來推動智能設備的維護和維修計劃。 有些公司通過在工作資產上安裝智能傳感器並實時收集數據以新方式收集數據,而另一些公司則只是將高級分析應用於已擁有的數據(例如,其歷史維修記錄),這可以導致通過相對適度的投資來節省大量成本的方法。

無論公司的技術水平,財務目標或資源限制如何,可用解決方案的廣度意味著每個公司都可以並且應該開始利用數據來做出更明智,更有利可圖的維護和維修決策。

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傑克·蘇里

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