主动性方法
预测维护程序提供洞察分析帮助避免故障
条件基础
并用数据分析显示重要趋势
数据驱动
使用预测维护工具允许基于数据而非本能决策
优化技术员和生产效率
多家厂商正用预测维护工具和技术取代预防性维护传统时间或用法维护帮助保护避免故障,但留下工作太多、太少或错误风险预测维护是一种主动数据驱动方法,增加ROI,提高输出量,消除意外故障并减少设备故障
ATS基础当前操作条件后依赖数据采集和预测维护分析显示重要趋势了解生产机器内可能发生的事情使技术员能作出更好的决策通过揭示故障的真正原因,预测维护设备提供的数据可影响采购决策、折旧率和计划重置日期
机器健康监控
避免意外停机
以技术驱动维护服务提供者的身份,我们把前沿技术与行业引导数据解析与可靠性专业知识结合起来,帮助你发现实时问题,以免出乎意料地失效。
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数据类
云型条件监测平台提供集中化数据采集和分析
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透视
组合认知和专家分析效率与跨监测点可操作洞见
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结果
平均8XROI和无与伦比支持防止意外停机并降低人工维护费用
保持流水流出石油分析
依据时间或用法改变石油可增加故障时间和成本路由润滑分析让制造商预测流体何时需要替换,同时提供机器整体健康信息并使用预测维护法
保持旋转机器最优状态
振荡监控机振荡分析防止延迟维护可能对产品质量产生不利影响结构振荡分析程序帮助制造商避免质量分解问题
及早检测问题带回映射成像
感光测试或红外检验是一种工业预测维护法,有助于扩展设备寿命红外检验实时识别问题,允许制造商主动定位并减少意外停机时间,优化修复进度并降低维护费用
减少垃圾同时提高可靠性和安全性
超声波泄漏检测服务添加到预测维护技术中 提供贵重设备操作洞察允许优化维护调度,延长故障间隔平均时数,提高安全性并减少损耗生产时间
主动应对非计划停机
谈吧
