Predictive Maintenance는 장비 고장을 방지하고 운영 비용을 절감하기 위해 공장 자동화에서 점점 사용됩니다. 기계에서 데이터를 분석함으로써 회사는 필요한 경우 유지 보수를 일정 할 수 있으므로 불필요한 가동 시간과 비용을 피할 수 있습니다.

기업정보

제조에서 예측 유지 보수는 생산 라인의 잠재적 인 실패를 식별합니다. 예를 들어 자동차 부품 제조업체는 조립 장비에 센서를 구현합니다. 이것은 마모 및 일정 수리의 초기 징후를 감지 할 수 있으며, 연간 30 %의 계획되지 않은 가동 시간을 줄이고 매년 수천 달러를 절약 할 수 있습니다.

에너지 분야

발전소는 터빈 및 발전기를 모니터링하기 위해 예측 유지 보수를 사용합니다. 진동 및 온도 데이터를 분석함으로써 장비 고장을 발생하기 전에 예측할 수 있습니다. 이 접근법은 유지 보수 비용의 20 % 감소로 이끌고 전반적인 공장 효율성을 개선했습니다.

식품 및 음료 산업

식품 가공 분야에서 예측 유지 보수는 컨베이어 벨트 및 냉장 장치와 같은 장비를 원활하게 작동 할 수 있습니다. 유제품 회사는 감소 된 스포일 및 유지 보수 비용으로 인한 오류를 방지하기 위해 센서 데이터를 사용합니다. 그들은 예측 전략을 채택 한 후 운영 비용의 15 % 감소를보고했습니다.

  • 감소된 가동불능시간
  • 낮은 유지비
  • 장시간 장비 수명
  • 향상된 안전