이 시스템은 장비의 신뢰성을 유지하고 예상치 못한 실패를 방지하기 위해 필수적입니다. 그러나 모니터링 시스템의 효율성을 줄일 수있는 일반적인 실수가 있습니다. 이러한 오류를 인식하고 수정하면 유지 보수 전략과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Inadequate 데이터 수집

한 가지 빈번한 실수는 충분한 또는 빈번한 품질의 데이터를 수집합니다. 이것은 부적절한 센서 배치, 통합 장비 또는 간접적인 데이터 샘플링으로 인해 발생할 수 있습니다. 정확한 데이터는 장비 문제를 조기에 식별하는 데 필수적입니다.

센서를 올바르게 설치하고 유지하도록 합니다. 적절한 샘플링 속도를 사용하여 데이터 무결성을 정기적으로 확인합니다.

동향 및 분석

많은 조직은 시간이 지남에 따라 데이터 트렌드를 분석하지 못했습니다. 추세 분석이 없다면, 악화의 초기 징후는 예상치 못한 실패로 이어질 수 있습니다.

일반 데이터 분석 routine를 구현하고, anomalies 및 Trend를 자동으로 감지할 수 있는 소프트웨어 도구를 활용합니다.

Calibration 및 유지 보수를 전망

센서 교정 및 장비 유지 보수는 종종 부정적 인 판독에서 결과적으로 무시됩니다. 이것은 잘못된 경보 또는 놓인 탐지를 일으킬 수 있습니다.

캘리브레이션 일정을 수립하고, 데이터 정확성을 보장하기 위해 모니터링 장비에 대한 일상 유지 보수를 수행합니다.

One-Size-Fits-All Approach를 사용하여

특정 장비가 유효 결과를 고려하지 않고 일반적인 모니터링 전략을 적용하면 다른 기계가 맞춤 모니터링 매개 변수를 필요로합니다.

장비 유형, 운영 조건 및 탐지 기능을 개선하기 위해 중요한 기능을 기반으로 모니터링 계획을 사용자 정의합니다.