状况监测和预测性维护
使用条件监控从反应到更可预测的操作桥接
状况监测(CM)和预测维护(PDM)是制造和工业流程应用中的最高投资回报率(ROI)机会。PDM在资产密集型行业中提供ROI,包括制造业和工业流程运营。
企业需要其资产以全额运营,而维护成本可能最低。CM和PDM允许发生这种平衡。当资产条件数据与维护和操作数据集成在一起时,它为预测维护需求,操作异常和业务成果提供了整体,分析的观点。
CBT监控与分析
- 条件指示传感器监测(振动,电机电流,温度,油,超声波等)
- 使用条件监控和操作数据的预测分析
- 资产诊断工具
- 数据历史学家和CMMS的实施和集成,包括使用连接工人的工作执行
- 带有业务和资产绩效指标的基于Web的仪表板
商业利益
- 生产能力提高
- 降低维护成本
- 简化资产管理和可见性
- 降低保险成本,改善对资产的控制
- 数字世界和物理世界之间的桥梁完全连接资产,并立即访问所有相关数据
结果

减少计划外停机时间和维护支出

增加生产和收入
解决方案

失败

预防性维护

状态监测

预测性维护

主动维护
行业
条件监控和预测性维护在许多行业中都具有现实世界的应用。他们从生产率低和高成本到更可预测的操作中建造了一座桥梁。通过集成和自动化,计划人员和决策者可以提供有理由的活动见解,以便他们变得更加主动。预测性维护在资产密集型垂直领域尤其重要,例如石油和天然气,能源和公用事业,制造,采矿,药品,食品和饮料以及化学加工,通过提供对关键数据和分析的实时访问,可以加快决策的速度。
我们如何做
创新交付作为服务(艾达斯)是CBT的验证过程,它可以降低创新风险,并为您提供了数字化转型成功的最佳机会。通过不断的演变,转型,快速迭代,创新和支持来实现实际结果。