尝试计算机维护管理系统

实时数据使用将维护管理提升到一个新的水平

仪表板提供维护管理人员，具有更大的透明度和控制团队的工作，并帮助他们对短期和长期维护策略做出重要决策。

虽然实时数据可用性对于制造过程中的统计过程控制和质量检查至关重要，但对于制造工厂和设施设备的最佳维护管理同样至关重要。

制造行业的PaceSeters越来越多地使用实时数据来识别，优先级和优化其维护资源，以在正确的时间解决正确的工作。与手动日志跟踪和批量信息输入相反，实时数据流有助于始终如一地访问及时，准确的信息，并且可以使整个价值链中的多个工作组受益维护，维修和操作。

通过在现场的机械和设备实时了解情况，制造商可以更好地控制预定工作，例如维护关闭，纠正性维护以及积极的基于条件和基于条件的维护，并减少工作流失并最大化生产吞吐量指标。

工作优先级

实时维护积压和缺陷的可用性有助于根据每个设备的操作和安全临界确定每日/每周/每月的维护活动的优先级。工厂维护和运营领导人明确了解工作的优先事项，并确保日复一日地确保最佳劳动力分配。

此外，维护数据的实时反映有助于制造商瞬间评估工作的准备情况，并使优先级决策变得容易。例如，如果零件和资源可用，并决定推迟在一块不太关键的设备上的零件工作，则可以在生产输送系统上的单一漏洞上提出紧急关键工作。

资产追踪

实时资产跟踪始终被证明在大型植物中具有挑战性。清楚地了解设备状态的情况不仅可以帮助您了解冗余的风险，而且还有助于确定如果必须实施锁定/标记程序，则可以确定执行工作的所需许可。

此外，经过重大翻新和升级的新建植物或植物也会发现实时资产跟踪势在必行，因为它的能力可以检查每种设备的服务中的状态，因为它被委托或退出用于翻新服务。借助集中的计算机维护管理系统（CMM）和适当的设备标签系统，工厂经理始终可以在其资产跟踪过程中脱颖而出。

法规遵守

根据确切的行业，地方，省级和联邦法规（以及环境，安全和监管机构合规）为某些资产维护的特定范围和时间段授权。

这可能包括检查和替换安全设备，例如超压力保护设备和传统安全资产，例如眼神站。

因为这些法规通常不是每个资产的笼统要求，并且结合资产可能具有不同的购买或调试日期的事实，因此在没有自动实时系统的情况下，遵守维护活动变得非常具有挑战性。

使用数字维护日历，资产维护提醒提前安排，以帮助确保工作和零件计划并准备在监管承诺日期内，并秉承组织内的安全文化。

基于条件和预测性维护

行业固定车建立基于条件的维护（CBM）或预测维护（PDM）使用存储数据来确定设备健康的策略。一旦实时捕获数据，制造商就可以实施PDM程序，使他们能够优化现有的计划维护工作。

传统预防性维护（PM）的缺点之一是所有维护都在设定的间隔或频率上调度，而不管使用设备的频率和操作条件如何。例如，待机设备或冗余训练设备仅在调用时运行可能没有可预测的使用模式，如正常操作设备。因此，很少使用设备可能最终接收与传统PM程序下常用设备相同的维护量。另外，暴露于骚扰操作条件的设备可能最终保持少于在具有固定维护间隔的理想条件下运行的设备。

结果，某些设备经常维护，因此不必要地增加了维护成本，而其他设备会遭受功能故障和计划外的停机时间，等待其预定的维护。这会导致可以避免的维修成本，但更重要的是忽略了应该早些时候进行的维护活动。

工厂操作员和工程师可以使用实时设备数据来了解影响其设备性能和健康状况的关键可测量因素。由于可以测量和跟踪这些因素，因此软件应用程序可以自动监视它们并提醒维护团队并仅当设备条件需要通过CBM触发参数的预设警报采取行动时才能生成工作订单。

例如，最常用的CBM触发参数之一是设备运行时或运行小时。然后，可以考虑其他设备操作因子，例如振动频谱，温度读数，流速和其他参数来增强CBM系统。