ويعتمد هندسة الصيانة الافتراضية على جمع البيانات وتحليلها بشكل فعال للتنبؤ بإخفاقات المعدات وتحقيق أمثل جداول الصيانة.ويكفل تنفيذ أفضل الممارسات وجود رؤية دقيقة ويحسن كفاءة التشغيل.

استراتيجيات جمع البيانات

ويعد جمع البيانات العالية الجودة أمرا أساسيا لنجاح الصيانة المتوقعة، وينبغي تركيب أجهزة الاستشعار وضبطها على النحو السليم لاستخلاص البارامترات ذات الصلة مثل درجة الحرارة، والاهتزاز، والضغط، وينبغي جمع البيانات بصورة متسقة مع مرور الوقت لتحديد الأنماط والأورام.

ويمكن أن تؤدي نظم اقتناء البيانات الآلية إلى الحد من الأخطاء وضمان الرصد في الوقت الحقيقي، ومن المهم أيضا وضع بروتوكولات لتخزين البيانات تيسر الوصول إليها وتحليلها.

تقنيات تحليل البيانات

ويستلزم تحليل البيانات المجمعة استخدام الأساليب الإحصائية وأجهزة التحصيل الآلي للكشف عن علامات الفشل المبكر في المعدات، وتساعد التقنيات مثل تحليل الاتجاهات، والكشف عن الشذوذ، والنمذجة التنبؤية على التنبؤ بالنفقة على نحو دقيق.

وينبغي استكمال تحليل البيانات بخبرة فنية في مجال تفسير النتائج تفسيرا صحيحا واتخاذ قرارات مستنيرة.

أفضل الممارسات في مجال التنفيذ

وضع أهداف واضحة لجمع البيانات وتحليلها بما يتماشى مع أهداف الصيانة - استعراض نوعية البيانات وتحديث معايرة أجهزة الاستشعار حسب الحاجة بانتظام - يعزز موظفو التدريب على أدوات مناولة البيانات وتحليلها الموثوقية.

ويتيح إدماج تحليل البيانات في مسارات عمل الصيانة اتخاذ القرارات بصورة استباقية، والحد من تكاليف العمل في فترات التعطل والصيانة.